4_python高阶_协程—greenlet实现多任务

简介: python高阶_协程—greenlet实现多任务

一、greenlet

为了更好使用协程来完成多任务,python中的greenlet模块对其封装,从而使得切换任务变的更加简单

1.1 安装方式

使用如下命令安装greenlet模块:

sudo pip3 install greenlet

1.2 实现方式

#coding=utf-8

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)

#切换到gr1中运行
gr1.switch()

运行效果:

---A--
---B--
---A--
---B--
---A--
---B--
---A--
---B--
...省略...
目录
相关文章
|
6天前
|
开发框架 并行计算 算法
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
20 4
|
5天前
|
Python
Python中的异步编程与协程实践
【9月更文挑战第28天】本文旨在通过一个简单易懂的示例,介绍如何在Python中利用asyncio库实现异步编程和协程。我们将通过代码示例来展示如何编写高效的并发程序,并解释背后的原理。
|
6天前
|
数据库 开发者 Python
实战指南:用Python协程与异步函数优化高性能Web应用
在快速发展的Web开发领域,高性能与高效响应是衡量应用质量的重要标准。随着Python在Web开发中的广泛应用,如何利用Python的协程(Coroutine)与异步函数(Async Functions)特性来优化Web应用的性能,成为了许多开发者关注的焦点。本文将从实战角度出发,通过具体案例展示如何运用这些技术来提升Web应用的响应速度和吞吐量。
12 1
|
6天前
|
调度 Python
揭秘Python并发编程核心:深入理解协程与异步函数的工作原理
在Python异步编程领域,协程与异步函数成为处理并发任务的关键工具。协程(微线程)比操作系统线程更轻量级,通过`async def`定义并在遇到`await`表达式时暂停执行。异步函数利用`await`实现任务间的切换。事件循环作为异步编程的核心,负责调度任务;`asyncio`库提供了事件循环的管理。Future对象则优雅地处理异步结果。掌握这些概念,可使代码更高效、简洁且易于维护。
10 1
|
7天前
|
开发框架 并行计算 .NET
燃烧吧,Python!异步编程如何点燃IO密集型任务,让CPU密集型任务也加速狂奔?
燃烧吧,Python!异步编程如何点燃IO密集型任务,让CPU密集型任务也加速狂奔?
13 2
|
8天前
|
运维 监控 Python
自动化运维:使用Python脚本实现日常任务
【9月更文挑战第24天】在现代的软件开发周期中,运维工作扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何利用Python编写简单的自动化脚本,来优化和简化日常的运维任务。从备份数据到系统监控,Python的易用性和强大的库支持使其成为自动化运维的首选工具。跟随这篇文章,你将学习如何使用Python编写自己的自动化脚本,提高运维效率,减少人为错误,并最终提升整个开发流程的质量。
|
8天前
|
存储 算法 Java
关于python3的一些理解(装饰器、垃圾回收、进程线程协程、全局解释器锁等)
该文章深入探讨了Python3中的多个重要概念,包括装饰器的工作原理、垃圾回收机制、进程与线程的区别及全局解释器锁(GIL)的影响等,并提供了详细的解释与示例代码。
15 0
|
8天前
|
调度 Python
python3 协程实战(python3经典编程案例)
该文章通过多个实战案例介绍了如何在Python3中使用协程来提高I/O密集型应用的性能,利用asyncio库以及async/await语法来编写高效的异步代码。
11 0
|
8天前
|
算法 Java 程序员
解锁Python高效之道:并发与异步在IO与CPU密集型任务中的精准打击策略!
在数据驱动时代,高效处理大规模数据和高并发请求至关重要。Python凭借其优雅的语法和强大的库支持,成为开发者首选。本文将介绍Python中的并发与异步编程,涵盖并发与异步的基本概念、IO密集型任务的并发策略、CPU密集型任务的并发策略以及异步IO的应用。通过具体示例,展示如何使用`concurrent.futures`、`asyncio`和`multiprocessing`等库提升程序性能,帮助开发者构建高效、可扩展的应用程序。
21 0
|
8天前
|
UED 开发者 Python
Python并发编程新纪元:异步编程如何重塑IO与CPU密集型任务的处理方式?
在Python编程中,异步编程作为一种非阻塞模式,通过允许程序在等待IO操作时继续执行其他任务,提高了程序的响应性和吞吐量。与传统同步编程相比,它减少了线程等待时间,尤其在处理IO密集型任务时表现出色,如使用`asyncio`库进行异步HTTP请求。尽管对CPU密集型任务的直接提升有限,但结合多进程或多线程可间接提高效率。异步编程虽强大,但也带来了代码复杂度增加和调试难度提升等挑战,需要开发者掌握最佳实践来克服这些问题。随着其技术的成熟,异步编程正在逐步改变我们处理IO与CPU密集型任务的方式,成为提升性能和优化用户体验的重要工具。
8 0
下一篇
无影云桌面