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 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
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
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
目录IO并发IO 分类 (模型思想)阻塞IO非阻塞IOIO多路复用
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)
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 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():
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=
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
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
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
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
#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
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
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
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
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)
#!/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
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
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 ### 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
### 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， #### ###
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
