Python使用协程的缺点

简介: 1、多核资源不能使用:协程的本质是单线程,它不能同时使用单个CPU的多核、协程。

image.png
1、多核资源不能使用:协程的本质是单线程,它不能同时使用单个CPU的多核、协程。

2、在多CPU上运行程需要与过程配合。

当然,每天编写的大多数应用程序都没有必要。

除非是cpu密集型应用。

3、阻塞(Blocking)操作(如IO)会阻塞整个程序。

实例

协程的基本使用, 实现两个任务的切换 yield 和 next 来回切换

def func1():

for i in range(11):
    print(f"一班打印第{i}次数据")
    yield

def func2():

g = func1()
next(g)
for i in range(10):
    print(f"二班打印第{i}次数据")
    next(g)

if name == "__main__":

func2()

以上就是Python使用协程的缺点,希望对大家有所帮助。

相关文章
|
7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。
|
26天前
|
数据采集 人工智能 程序员
避坑指南!细说Python自动化办公的5大缺点
Python如今变得愈发流行,不仅程序员,许多非专业人员也开始学习它,主要目的是提高工作效率而非成为专家。然而,Python自动化办公并非完美,存在一些缺点:首先,它仅支持Windows系统,这对Mac用户不太友好;其次,其功能虽强大但不够专业,大多功能一行代码即可完成;再者,代码包体积较大,约200MB;此外,技术门槛较低,难以形成职业优势;最后,相较于专业代码,它的启动速度较慢。即便如此,它依然比人工操作高效得多。如果能接受以上缺点,可参考《50讲·Python自动化办公》教程,快速掌握自动化办公技能。
60 29
|
9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
|
9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。
11 1
|
13天前
|
调度 开发者 Python
探索Python中的异步编程:理解asyncio和协程
【9月更文挑战第22天】在现代软件工程中,异步编程是提升应用性能的关键技术之一。本文将深入探讨Python语言中的异步编程模型,特别是asyncio库的使用和协程的概念。我们将了解如何通过事件循环和任务来处理并发操作,以及如何用协程来编写非阻塞的代码。文章不仅会介绍理论知识,还会通过实际的代码示例展示如何在Python中实现高效的异步操作。
|
11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
|
11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
|
2月前
|
数据处理 调度 开发者
解密Python的异步编程:协程与事件循环的实战应用
在现代应用程序开发中,异步编程已经成为提高性能和响应速度的关键技术。Python的异步编程通过协程和事件循环提供了高效处理并发任务的能力。本文将深入探讨Python中异步编程的核心概念,包括协程的基本用法、事件循环的工作机制以及如何在实际项目中应用这些技术。通过对比同步和异步编程的性能差异,读者将能够理解异步编程的优势,并学会如何在Python中实现高效的异步任务处理。
|
17天前
|
开发者 Python
探索Python中的异步编程:理解Asyncio和协程
【9月更文挑战第18天】在Python的世界中,异步编程是一个强大而神秘的概念。它像是一把双刃剑,掌握得好可以大幅提升程序的效率和性能;使用不当则可能让代码变得难以维护和理解。本文将带你一探究竟,通过深入浅出的方式介绍Python中asyncio库和协程的基本概念、使用方法及其背后的原理,让你对异步编程有一个全新的认识。
|
3月前
|
大数据 数据处理 API
性能飞跃:Python协程与异步函数在数据处理中的高效应用
【7月更文挑战第15天】在大数据时代,Python的协程和异步函数解决了同步编程的性能瓶颈问题。同步编程在处理I/O密集型任务时效率低下,而Python的`asyncio`库支持的异步编程利用协程实现并发,通过`async def`和`await`避免了不必要的等待,提升了CPU利用率。例如,从多个API获取数据,异步方式使用`aiohttp`并发请求,显著提高了效率。掌握异步编程对于高效处理大规模数据至关重要。
46 4
下一篇
无影云桌面