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协程-gevent

gevent greenlet已经实现了协程,但是这个还的人工切换,是不是觉得太麻烦了,不要捉急,python还有一个比greenlet更强大的并且能够自动切换任务的模块gevent 其原理是当一个greenlet遇到IO(指的是input output 输入输出,比如网络、文件操作等)操作时,比如访问网络,就自动切换到其他的greenl

章节十二:协程

章节十二:协程 目录章节十二:协程1. 复习回顾2. 协程是什么3. 多协程的用法3.1 gevent库3.2 queue模块4. 拓展复习5. 习题练习 1. 复习回顾 照旧来回顾上一关的知识点!上一关我们学习如何将爬虫的结果发送邮件,和定时执行爬虫。 关于邮件,它是这样一种流程: 我们要用到的模块是smtplib

python并发编程之协程

一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet 四 Gevent介绍 五 Gevent之同步与异步 六 Gevent之应用举例一 七 Gevent之应用举例二   一 引子     本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保

1.协程

协程 协程不是计算机提供,而是人为创造出来的 协程也可以被称为微线程,是一种用户态内的上下文切换技术,其实就是通过一个线程实现代码块相互切换执行 协程本质上是一个线程上多个代码来回切换执行     协程实现的几种方法: greenlet:早期的一个实现协程的第三方模块 gevent: 基

04 | pythonIO并发(IO多路复用、协程技术)

目录IO并发IO 分类 (模型思想)阻塞IO非阻塞IOIO多路复用

python使用flask进行SQL中转注入报错

浏览器访问:http://192.168.43.180:18888/?payload=test 报错500 终端报错 [Previous line repeated 474 more times] RecursionError: maximum recursion depth exceeded 解决办法: from gevent import monkey monkey.patch_all(ssl=False)

性能测试篇:六:locust性能工具使用

1:locust简介 Locust是一个用于可扩展的,分布式的,性能测试的,开源的,用Python编写框架/工具,它非常容易使用,也非常好学。它的主要思想就是模拟一群用户将访问你的网站。每个用户的行为由你编写的python代码定义,同时可以从Web界面中实时观察到用户的行为。Locust完全是事件驱动的,因此在

进程、线程、协程嵌套出现内层程序丢失

进程、线程、协程嵌套出现内层程序丢失 复现 import time import gevent from gevent import monkey, spawn; monkey.patch_all() from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def func1_gevent(): time.sleep(5) print('gevent1') def func2_gevent():

python入门学习篇二十九

死锁(哲学家吃面) 所谓死锁:是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象, # 单进程和单线程不能出现死锁现象 线程队列 # 在线程中使用队列 因为队列是 管道 + 锁 所以用队列还是为了保证数据的安全 import queue '''先进先出''' # q=

error:RuntimeWarning: greenlet.greenlet size changed, may indicate binary incompatibility. Expected

使用Python3.7导入gevent运行程序,提示: RuntimeWarning: greenlet.greenlet size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 152, got 144 return f(*args, **kwds)   在终端输入: pip install -U --force-reinstall --no-binary :all: gevent

并发编程 协程 | IO模型简介

协程 前传   之前我们学习了线程、进程的概念,了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题,都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理

Mac安装locust一路踩坑

近期准备学习自动化测试,各种网站逛了一群,发现呼声最高的自动化测试工具是-locust. what is locust? locust官方文档简单翻译一下就是: Locust 是一种易于使用、可编写脚本且可扩展的性能测试工具。 您可以在常规 Python 代码中定义用户的行为,而不是停留在 UI 或限制性特定领域的语

线程和协程详解-python

1、前言 关于基本概念部分这里不再详述,可以参考之前的文章或者自行查阅相关文章。 由于python中线程的创建、属性和方法和进程很相似,这里也不再讲解。 这里重点讲解下多线程访问共享数据的相关问题。 2、多线程数据完全与解决 先看下示例:预测并执行看下结果是否和预测一致 fr

python——生成器(协程)gevent多任务, 生成器,迭代器

#使用生成器完成斐波那锲 def create_num(all_num): a, b = 0, 1 current_num = 0 while current_num < all_num: yield a#有yield就是生成器 a, b = b, a+b current_num += 1 obj = create_num(10) for i in obj: print(i) #使用生成

协程 3.gevent

gevent gevent gevent是python中另一个实现协程的第三方库,greenlet需要指定切换任务,而gevent能够自动调度协程 gevent能够自动识别程序中的耗时操作,遇到耗时操作时自动切换到其他的任务 由于IO操作非常耗时,程序经常处于等待状态,使用gevent实现自动切换协程能保证总有g

协程 4.并发下载多文件

并发下载多文件 main 1.定义下载的文件路径 2.调用执行下载的方法 download 1.根据url地址请求网络资源 2.在本地创建文件 3.读取网络资源并写入到本地文件 4.处理异常 from gevent import monkey monkey.patch_all() import urllib.request import g

01-gevent完成多任务

gevent完成多任务 一、原理 gevent实现多任务并不是依靠多进程或是线程,执行的时候只有一个线程,在遇到堵塞的时候去寻找可以执行的代码。本质上是一种协程。 二、代码实现 import gevent def f1(n): for i in range(n): print(gevent.getcurrent(), i) geve

7-使用协程实现多任务

协程 1. 借助生成器实现两个函数的并发 # 借助生成器实现 两个子函数的并发 import time def task1(): while True: print("---1---") time.sleep(1) yield def task2(): while True: print("---2---") time.sleep(1)

python-以协程gevent方式构建socket

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:Vergil Fu import sys,socket,time,gevent from gevent import socket, monkey monkey.patch_all() def server(port): s = socket.socket() s.bind(('0.0.0.0', port)) s.listen(5000) w

Flask 项目打包 线上部署

文章目录 图床简介Flask代码Gunicorn || gevent编写gunicorn配置文件导出依赖编写dockerfile文件定制镜像查看生成的镜像以守护程序创建并启动容器效果 本文涉及的相关技术:flask + gunicorn + gevent+ docker 图床简介 前端时间小牛不是写了个自用的图床,最近有闲暇的

Python---协程

Python从入门到高手(内部资源-配学习资料)_哔哩哔哩_bilibili # 协程:微线程 # 进程>线程>协程 # Process Thread 协程生成器 ''':cvar 协程:耗时操作 耗时操作:网络请求 网络下载(爬虫),IO:文件的读写 ''' import time def task1(): for i in range(3): print('A' + st

MonkeyPatchWarning

报错:MonkeyPatchWarning: Monkey-patching ssl after ssl has already been imported may lead to errors, including RecursionError on Python 3.6. It may also silently lead to incorrect behaviour on Python 3.7. Please monkey-patch earlier. See https://github.com/

前后端项目部署-6, flask+Gunicorn+gevent+supervisor+nginx+redis+mysql+mongodb+vue,docker-compose部署

#### 前后端项目部署-6, flask+Gunicorn+gevent+supervisor+nginx+redis+mysql+mongodb+vue,docker-compose部署 ### 这一篇,主要是研究一下vue和flask结合起来,怎么使用docker部署, 其他的flask+Gunicorn+gevent+supervisor+nginx+redis+mysql+mongodb,docker-compose部署看上一篇, 这一

前后端项目部署-5, flask+Gunicorn+gevent+supervisor+nginx+redis+mysql+mongodb,docker-compose部署

### flask+Gunicorn+gevent+supervisor+nginx+redis+mysql+mongodb,docker-compose部署 ### flask+Gunicorn+gevent+supervisor+nginx+redis,docker-compose部署 这个不多说了,不在赘述,这一篇主要研究一下,如果docker部署的时候,使用MongoDB,还有mysql, ####         ###

线程队列 concurrent 协程 greenlet gevent

死锁问题 所谓死锁:是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。 经典问题:哲学家就餐问题 英语:Dining philosophers proble