Python高并发解决方案实现过程详解

本文实例讲述了Python aiohttp百万并发极限测试.分享给大家供大家参考,具体如下: 本文将测试python aiohttp的极限,同时测试其性能表现,以分钟发起请求数作为指标.大家都知道,当应用到网络操作时,异步的代码表现更优秀,但是验证这个事情,同时搞明白异步到底有多大的优势以及为什么会有这样的优势仍然是一件有趣的事情.为了验证,我将发起1000000请求,用aiohttp客户端.aiohttp每分钟能够发起多少请求?你能预料到哪些异常情况以及崩溃会发生,当你用比较粗糙的脚本去发起如

保护高并发系统的三大利器:缓存.降级和限流.那什么是限流呢?用我没读过太多书的话来讲,限流就是限制流量.我们都知道服务器的处理能力是有上限的,如果超过了上限继续放任请求进来的话,可能会发生不可控的后果.而通过限流,在请求数量超出阈值的时候就排队等待甚至拒绝服务,就可以使系统在扛不住过高并发的情况下做到有损服务而不是不服务. 举个例子,如各地都出现口罩紧缺的情况,广州政府为了缓解市民买不到口罩的状况,上线了预约服务,只有预约到的市民才能到指定的药店购买少量口罩.这就是生活中限流的情况,说这个也是希

1.paramiko概述 ssh是一个协议,OpenSSH是其中一个开源实现,paramiko是Python的一个库,实现了SSHv2协议(底层使用cryptography). 有了Paramiko以后,我们就可以在Python代码中直接使用SSH协议对远程服务器执行操作,而不是通过ssh命令对远程服务器进行操作. 由于paramiko属于第三方库,所以需要使用如下命令先行安装 2.安装paramiko pip install paramiko 3.常用方法 connect():实现远程服务器的

这篇文章主要介绍了Python3并发写文件原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 使用python2在进行并发写的时候,发现文件会乱掉,就是某一行中间会插入其他行的内容. 但是在使用python3进行并发写的时候,无论是多进程,还是多线程,都没有出现这个问题,难道是python3的特性吗? import time import os import multiprocessing from multiprocessing.dumm

这篇文章主要介绍了Python统计时间内的并发数代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Python实现并发的手段: 1.操作系统提供:进程.线程: 2.编程语言提供:协程:用户空间的调度(py3): # coding:utf-8 # 1.导入模块 # datatime模块用于定义时间及时间的加减操作 # MySQLdb模块用于Python2.0连接数据库,Python3.0连接数据库使用pymysql # xlwt模块是exc

这篇文章主要介绍了python如何使用socketserver模块实现并发聊天,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 利用socketserver模块很容易实现并发功能,下面的server.py和client.py程序实现了这一功能. 代码如下 #server.pyimport socketserver class MyServer(socketserver.BaseRequestHandler): def handle(self):

本文实例讲述了python使用协程实现并发操作的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 协程 协程是一种用户态的轻量级线程,又称微线程. 协程拥有自己的寄存器上下文和栈,调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈.因此:协程能保留上一次调用时的状态(即所有局部状态的一个特定组合),每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置. 优点: 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 方便切换控制

本期做一个selenium详细实例,会把我在元素定位中遇到的一些阻塞和经验分享给大家. (浏览器为Chrome) (如果只需要最终的完整代码,请直接跳转到文章最后) 浏览器打开QQ邮箱登录网址 QQ邮箱登录地址为:https://mail.qq.com/ from selenium import webdriver import time zhengyi = webdriver.Chrome() zhengyi.get('https://mail.qq.com/') 这一步没有遇到问题,至于为什

一.cdn加速 简单说就是把静态资源放到别人服务器上 全称:Content Delivery Network或Content Ddistribute Network,即内容分发网络 基本思路: 尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,使内容传输的更快.更稳定.通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络,CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接.负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上. 目

这篇文章主要介绍了python函数定义和调用过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 我们可以创建一个函数来列出费氏数列 >>> def fib(n): # write Fibonacci series up to n ... """Print a Fibonacci series up to n.""" ... a, b = 0, 1 ... while a &

只想回答一个问题: 当编译器要读取obj.field时, 发生了什么? 看似简单的属性访问, 其过程还蛮曲折的. 总共有以下几个step: 1. 如果obj 本身(一个instance )有这个属性, 返回. 如果没有, 执行 step 2 2. 如果obj 的class 有这个属性, 返回. 如果没有, 执行step 3. 3. 如果在obj class 的父类有这个属性, 返回. 如果没有, 继续执行3, 直到访问完所有的父类. 如果还是没有, 执行step 4. 4. 执行obj.__ge

1.在将多个以逗号分隔的值赋给一个变量时,多个值被打包成一个元组类型.当我们将一个元组赋给多个变量时,它将解包成多个值,然后分别将其赋给相应的变量. # 打包 a = 1, 10, 100 print(type(a), a) # <class 'tuple'> (1, 10, 100) # 解包 i, j, k = a print(i, j, k) # 1 10 100 2.解包时,如果解包出来的元素数目与变量数目不匹配,就会引发ValueError异常.错误信息为:too many valu

如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython).最多只能用满1个CPU核心. Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python会替你完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换. 1.新建单一进程 如果我们新建少量进程,可以如下: import multiprocessing import t

动态链接库在Windows中为.dll文件,在linux中为.so文件.以linux平台为例说明python调用.so文件的使用方法. 本例中默认读者已经掌握动态链接库的生成方法,如果不太清楚的可以参考动态链接库的使用 调用上例动态链接库的使用中的sum.so import ctypes so = ctypes.CDLL('./sum.so') print "so.sum(50) = %d" % so.sum(50) so.display("hello world!"