1. 前言（目的就是大大提升爬虫效率） 在执行IO密集型任务的时候，代码常常遇到IO操作而等待。例如我们在爬虫的时候，用到requests请求的时候，网页响应慢，一直等待着，那么爬虫的效率会大大的降低。 为了解决这类问题，本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法，此种方法对于 IO 密集
概述 python多线程中因为有GIL（Global Interpreter Lock 全局解释器锁 ）的存在，所以对CPU密集型程序显得很鸡肋；但对IO密集型的程序，GIL会在调用IO操作前释放，所以对IO密集型多线程还是挺有作用。 然而多线程是竞争型的，调度由CPU决定，有时会显得没那么容易控制；所以python中也实现了一
原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/397 Sanic is based on the asynchronous function async def func() after python3.6, a lot of online introduction, here is not detailed. One thing to note is that Sanic USES
关于我 一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任team lead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。 Github：https://github.com/hylinux1024 微信公众号：终身开发者(angrycode) 在前一篇《一文彻底搞懂Python可迭代(Iterable)、迭代器(I
关于我 一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任team lead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。 Github：https://github.com/hylinux1024 微信公众号：终身开发者(angrycode) 0x00 事件循环(Event Loop) 在前文《为何你还不懂得如何使
---恢复内容开始--- 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 4 # 事件循环+回调（驱动生成器）+epoll（IO多路复用） 5 # asyncio是python用于解决异步io编程的一整套解决方案 6 # tornado、gevent、twisted（scrapy，django channels） 7 8 # 使用asyncio 9 import asy
协程 参考资料 http://python.jobbole.com/86481/ http://python.jobbole.com/87310/ http://segmentfault.com/a/1190000009781688 迭代器 可迭代(Iterable):直接作用于for循环的变量 迭代器(Iterator):不但可以作用于for循环，还可以被next调用 list是典型的可迭代对
我们知道，CPU的速度远远快于磁盘、网络等IO。在一个线程中，CPU执行代码的速度极快，然而，一旦遇到IO操作，如读写文件、发送网络数据时，就需要等待IO操作完成，才能继续进行下一步操作。这种情况称为同步IO。 在IO操作的过程中，当前线程被挂起，而其他需要CPU执行的代码就无法被当前
Python3中解决了Python2的许多问题，比如GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）问题，还引入了很多强大的库作为原生库，其中asyncio库是一大亮点，可以说是Python3必须了解的库。 了解asyncio库：https://www.cnblogs.com/zhaof/p/8490045.html 了解yield和await：https://zhuanlan.zh
abc import threadingimport asyncio@asyncio.coroutinedef hello(): print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread()) yield from asyncio.sleep(10) print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())async def func(t):
python的print字符串前面加f表示格式化字符串，加f后可以在字符串里面使用用花括号括起来的变量和表达式，如果字符串里面没有表达式，那么前面加不加f输出应该都一样. Python3.6新增了一种f-字符串格式化格式化的字符串文字前缀为’f’和接受的格式字符串相似str.format()。它们包含由花
先来看个例子，自己实现的模拟耗时操作 例1 import types import select import time import socket import functools class Future: def __init__(self, *, loop=None): self._result = None self._callbacks = [] self._loop = loop def set_
pyppeteer模块的基本使用 引言 Selenium 在被使用的时候有个麻烦事，就是环境的相关配置，得安装好相关浏览器，比如 Chrome、Firefox 等等，然后还要到官方网站去下载对应的驱动，最重要的还需要安装对应的 Python Selenium 库，确实是不是很方便，另外如果要做大规模部署的话，环境配置的一些问
asyncio协程 3.4版本加入标准库。 asyncio底层基于selectors实现，看似库，其实就是一个框架，包含异步IO、事件循环、协程、任务等内容。 问题引出 基于不同程序交替执行 多线程版本 import threading import time def a(): for x in range(3): time.sleep(0.00
引言：协程(coroutine)是Python中一直较为难理解的知识，但其在多任务协作中体现的效率又极为的突出。众所周知，Python中执行多任务还可以通过多进程或一个进程中的多线程来执行，但两者之中均存在一些缺点。因此，我们引出了协程。 Tips 欲看完整代码请见：我的GitHub 为什么需要协程？首先，我
import random import asyncio async def random_number_gen(delay, start, end): while True: yield random.randint(start, end) await asyncio.sleep(delay) async def main(): async for i in random_number_gen(1, 0, 100): print(i
使用事件循环 Python3.4 采用了一个强大的框架来支持代码的并发执行: asyncio。这个框架使用事件循环来编排回调和异步任务。 事件循环位于事件循环策略的上下文中-这是asyncio所特有的概念。 下图是协程，事件循环和策略之间的相互作用 协程可以被认为是可以在明确标记有某种语法元
一、介绍 asyncio 是python3.4 引入的一个新的并发模块，主要通过使用coroutines 和 futures 来让我们更容易的去实现异步的功能，并且几乎和写同步代码一样的写代码，还没有烦人的回调。 在2018年6月 3.7的更新中针对asyncio的api进行了一些升级，主要是关于task的管理以及 event loops 方
asyncio是通过使用async/await语法配合的系统程序。 是python异步的根本，如网络，网页服务器，数据库连接，异步队列。 异步io绑定和高层次的网络代码 高级API 1:运行并管理python协同程序 2:IPC和网络IO(即支持文件读写和网页io请求处理) 3:控制子程序 4:通过queues来管理协同任务 5
在上次的《5 分钟入门 Python 协程》的 Chat 中和大家简单的普及了下 Python 的协程，但是因为篇幅有限只是简单的和大家普及了下协程的优势和使用场景。本文将从实用角度去写。我们用到是 Python 标准库的 asyncio 模块。本场 Chat 将带着大家学习 asyncio 的一些使用方法，为后面
目录 高性能的异步爬虫 一. 同步爬取 1. 普通爬取 2. 线程池爬取 二. 异步asyncio基本使用 1. 基本使用 2. task的使用 3. future的使用 4. 绑定回调 二. 异步asyncio案例对比 案例一: 案例二: 案例三: 高性能的异步爬虫 一. 同步爬取 1. 普通爬取 # 普通爬取 from tim
python并发编程之进程池，线程池concurrent.futures Python进程池 python异步编程之asyncio（百万并发）
三种方式: 1.多进程多线程(不建议) 2.进程池或者线程池(适当) 3.单线程+异步协程(推荐) 多进程多线程 占用cpu资源,不建议使用 基于线程池的异步爬虫 from multiprocessing.dummy import Poolimport timedef request(url): print('downloading...') time.sleep
声明：本文针对的是python3.4以后的版本的，因为从3.4开始才引入asyncio，后面的3.5 3.6 3.7版本是向前兼容的，只不过语法上面有稍微的改变。比如在3.4版本中使用@asyncio.coroutine装饰器和yield from语句，但是在3.5以后的版本中使用async、await两个关键字代替，虽然语法上稍微有所差异，
关于异步IO这个概念，可能有些小猿们不是非常明白，那就先来看看异步IO是怎么回事儿。 为了大家能够更形象得理解这个概念，我们拿放羊来打个比方： 下载请求开始，就是放羊出去吃草； 下载任务完成，就是羊吃饱回羊圈。 同步放羊的过程就是这样的： 羊倌儿小同要放100只羊，他就先放一只羊出
