python多任务之协程的使用详解

2024-09-26 18:34:49

1|0使用yield完成多任务

import time
def test1():
 while True:
  print("--1--")
  time.sleep(0.5)
  yield None
def test2():
 while True:
  print("--2--")
  time.sleep(0.5)
  yield None
if __name__ == "__main__":
  t1 = test1()
  t2 = test2()
  while True:
    next(t1)
    next(t2)

2|0使用greenlet完成多任务

如果没有安装，则pip install greenlet

from greenlet import greenlet
import time
def test1():
 while True:
  print("---A---")
  gr2.switch()
  time.sleep(0.5)
def test2():
 while True:
  print("---b---")
  gr1.switch()
  time.sleep(0.5)
gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()

3|0使用gevent完成多任务

首先使用pip install gevent进行安装

gevent是对greenlet的再次封装，使用起来更加简便，当有耗时操作时会自动切换到其他协程。gevent封装了常用的耗时操作，如thread、socket、time、multiprocessing等模块。

import gevent
import time
from gevent import monkey
# 打补丁，不需要改原来的耗时操作，否则是要使用gevent提供的模块
monkey.patch_all()
def f(n):
 for i in range(n):
  print(gevent.getcurrent(), i)
  # 使用gevent提供的耗时模块
  # gevent.sleep(0.5)
  time.sleep(0.5)
g1 = gevent.spawn(f, 5)
g2 = gevent.spawn(f, 5)
g3 = gevent.spawn(f, 5)
# g1.join()
# g2.join()
# g3.join()
# 一次性添加全部的任务
gevent.joinall([g1,g2,g3])

总结

以上所述是小编给大家介绍的python多任务之协程的使用详解,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！

深入浅析python中的多进程、多线程、协程

进程与线程的历史我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构--进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 进程一般由程序.数据集.进程控
python线程、进程和协程详解

引言解释器环境:python3.5.1 我们都知道python网络编程的两大必学模块socket和socketserver,其中的socketserver是一个支持IO多路复用和多线程.多进程的模块.一般我们在socketserver服务端代码中都会写这么一句: server = socketserver.ThreadingTCPServer(settings.IP_PORT, MyServer) ThreadingTCPServer这个类是一个支持多线程和TCP协议的socketserver
python并发编程之多进程、多线程、异步和协程详解

最近学习python并发,于是对多进程.多线程.异步和协程做了个总结. 一.多线程多线程就是允许一个进程内存在多个控制权,以便让多个函数同时处于激活状态,从而让多个函数的操作同时运行.即使是单CPU的计算机,也可以通过不停地在不同线程的指令间切换,从而造成多线程同时运行的效果. 多线程相当于一个并发(concunrrency)系统.并发系统一般同时执行多个任务.如果多个任务可以共享资源,特别是同时写入某个变量的时候,就需要解决同步的问题,比如多线程火车售票系统:两个指令,一个指令检查票是否卖完
Python实现简单的多任务mysql转xml的方法

本文实例讲述了Python实现简单的多任务mysql转xml的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 为了需求导出的格式尽量和navicat导出的xml一致. 用的gevent,文件i/o操作会阻塞,所以并不会完全异步. 1. mysql2xml.py: # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014/12/27 @author: Yoki ''' import gevent import pymysql from pymysql.cursors impo
python多任务及返回值的处理方法

废话不多说,直接上代码! # coding:utf-8 from multiprocessing import Pool import time def keywords(title, content, top_n=5): print u'关键词提取...' print title, content, top_n time.sleep(3) return 0, [u"晴", u"多云"] def category(title, content): print u'文
python协程用法实例分析

本文实例讲述了python协程用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 把函数编写为一个任务,从而能处理发送给他的一系列输入,这种函数称为协程 def print_matchs(matchtext): print "looking for",matchtext while True: line = (yield) #用 yield语句并以表达式(yield)的形式创建协程 if matchtext in line: print line >>> matcher = pr
python实现单线程多任务非阻塞TCP服务端

本文实例为大家分享了python实现单线程多任务非阻塞TCP服务端的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # coding:utf-8 from socket import * # 1.创建服务器socket sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) # 2.绑定主机和端口 addr = ('', 7788) # sock.bind(addr) # 3. 设置最大监听数目,并发 sock.listen(10) # 4. 设置成非阻塞 sock.setblocking(
简单介绍Python的Tornado框架中的协程异步实现原理

Tornado 4.0 已经发布了很长一段时间了, 新版本广泛的应用了协程(Future)特性. 我们目前已经将 Tornado 升级到最新版本, 而且也大量的使用协程特性. 很长时间没有更新博客, 今天就简单介绍下 Tornado 协程实现原理, Tornado 的协程是基于 Python 的生成器实现的, 所以首先来回顾下生成器. 生成器 Python 的生成器可以保存执行状态并在下次调用的时候恢复, 通过在函数体内使用 yield 关键字来创建一个生成器, 通过内置函数 next 或生
python多任务之协程的使用详解

1|0使用yield完成多任务 import time def test1(): while True: print("--1--") time.sleep(0.5) yield None def test2(): while True: print("--2--") time.sleep(0.5) yield None if __name__ == "__main__": t1 = test1() t2 = test2() while True
Python中协程用法代码详解

本文研究的主要是python中协程的相关问题,具体介绍如下. Num01–>协程的定义协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 首先我们得知道协程是啥?协程其实可以认为是比线程更小的执行单元. 为啥说他是一个执行单元,因为他自带CPU上下文.这样只要在合适的时机, 我们可以把一个协程切换到另一个协程. 只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的. Num02–>协程和线程的差异那么这个过程看起来和线程差不多.其实不然, 线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CP
Kotlin协程launch原理详解

目录正文 launch使用 launch原理 CoroutineStart中找invoke方法 startCoroutineCancellable逻辑小结正文 launch我们经常用,今天来看看它是什么原理. 建议: 食用本篇文章之前记得先食用Kotlin协程之createCoroutine和startCoroutine launch使用 launch我们应该很熟悉了,随便举个例子: fun main() { val coroutineScope = CoroutineScope(Job(
Kotlin全局捕捉协程异常方法详解

单个异常捕捉 val handler = CoroutineExceptionHandler { coroutineContext, throwable -> Log.d(TAG, "onCreate: handler${throwable}") } Log.d(TAG, "onCreate:1") findViewById<Button>(R.id.button).also { it.setOnClickListener { GlobalScop
kotlin 协程上下文异常处理详解

目录引言一.协程上下文 1.CoroutineContext 2.CorountineScope 3.子协程继承父协程二.协程的异常传递 1.协程的异常传播 2.不同上下文(没有继承关系)之间协程异常会怎么样? 3.向用户暴露异常三.协程的异常处理使用SupervisorJob 异常捕获器CoroutineExceptionHandler Android中全局异常的处理引言从前面我们可以大致了解了协程的玩法,如果一个协程中使用子协程,那么该协程会等待子协程执行结束后才真正退出,而达
Python gevent协程切换实现详解

一.背景大家都知道gevent的机制是单线程+协程机制,当遇到可能会阻塞的操作时,就切换到可运行的协程中继续运行,以此来实现提交系统运行效率的目标,但是具体是怎么实现的呢?让我们直接从代码中看一下吧. 二.切换机制让我们从socket的send.recv方法入手: def recv(self, *args): while 1: try: return self._sock.recv(*args) except error as ex: if ex.args[0] != EWOULDBLOCK
golang协程池设计详解

Why Pool go自从出生就身带"高并发"的标签,其并发编程就是由groutine实现的,因其消耗资源低,性能高效,开发成本低的特性而被广泛应用到各种场景,例如服务端开发中使用的HTTP服务,在golang net/http包中,每一个被监听到的tcp链接都是由一个groutine去完成处理其上下文的,由此使得其拥有极其优秀的并发量吞吐量 for { // 监听tcp rw, e := l.Accept() if e != nil { ....... } tempDelay = 0
Python并发编程协程(Coroutine)之Gevent详解

Gevent官网文档地址:http://www.gevent.org/contents.html 基本概念我们通常所说的协程Coroutine其实是corporateroutine的缩写,直接翻译为协同的例程,一般我们都简称为协程. 在linux系统中,线程就是轻量级的进程,而我们通常也把协程称为轻量级的线程即微线程. 进程和协程下面对比一下进程和协程的相同点和不同点: 相同点: 我们都可以把他们看做是一种执行流,执行流可以挂起,并且后面可以在你挂起的地方恢复执行,这实际上都可以看做是con
Python进阶之协程详解

目录协程协程的应用场景抢占式调度的缺点用户态协同调度的优势协程的运行原理 Python 中的协程总结协程协程(co-routine,又称微线程)是一种多方协同的工作方式.当前执行者在某个时刻主动让出(yield)控制流,并记住自身当前的状态,以便在控制流返回时能从上次让出的位置恢复(resume)执行. 简而言之,协程的核心思想就在于执行者对控制流的 “主动让出” 和 “恢复”.相对于,线程此类的 “抢占式调度” 而言,协程是一种 “协作式调度” 方式. 协程的应用场景抢占式调
python进阶之协程你了解吗

目录协程的定义协程和线程差异协程的标准协程的优点协程的缺点 python中实现协程的方式 async&await关键字事件循环协程函数和协程对象 await Task对象 asyncio.Future对象 futures.Future对象异步迭代器什么是异步迭代器? 什么是异步可迭代对象? 异步上下文管理器 uvloop 异步redis 异步MySQL 爬虫总结协程的定义协程(Coroutine),又称微线程,纤程.(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用:在执行 A 函数

python多任务之协程的使用详解

相关推荐

随机推荐