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    聊聊并行并行编程

    并行编程主要聚焦于性能,生产率和通用性上。 所谓性能,更像是可扩展性以及效率。不再聚焦于单个CPU的性能,而是在于平均下来CPU的性能。...这个来源于摩尔定律的失效, 霍金曾经提过限制IT发展的终究会是1.光速(这个已经在分布式系统上更能看出来,通信的瓶颈限制着速度)2.物质的原子性(来源于不可测准原理) 并行编程开始了,即使很难。...并行和并发有着小小的区别:并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理,而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务, 这可能需要紧密的,以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。...因为并行编程的相对较难,导致工程师的生产率不会太高,会聚焦于更精密的细节,花费大量的时间。...并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因,更因为: 1.对代码,对任务的分割,这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互,通信的时间成本,共享资源的分配和更新更为复杂。

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    python asyncio异步http(并行编程 30)

    前言:python由于GIL(全局锁)的存在,不能发挥多核的优势,其性能一直饱受诟病。...然而在IO密集型的网络编程里,异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率,弥补了python性能方面的短板,如最新的微服务框架japronto,resquests per second可达百万级。...python还有一个优势是库(第三方库)极为丰富,运用十分方便。asyncio是python3.4版本引入到标准库,python2x没有加这个库,毕竟python3x才是未来啊,哈哈!...python3.5又加入了async/await特性。...报错的原因字面上看是 Python 调取的 select 对打开的文件有最大数量的限制,这个其实是操作系统的限制,linux打开文件的最大数默认是1024,windows默认是509,超过了这个值,程序就开始报错

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