【Python零基础入门篇 · 36】:greenlet协程模块的使用、gevent模块的使用、程序打补丁、总结

简介: 【Python零基础入门篇 · 36】:greenlet协程模块的使用、gevent模块的使用、程序打补丁、总结

greenlet协程模块的使用


greenlet:是一个用C实现的协程模块,通过switch()来实现任务函数间的切换。


greenlet属于手动切换任务,当遇到IO操作,程序会阻塞,而不能进行自动切换。


greenlet为第三方库模块,需要在Terminal中输入下载命令:pip install greenlet




通过greenlet实现任务切换


导入模块:from greenlet import greenlet


实例化协程对象:greenlet(任务名)


下图代码逻辑:


代码执行到g1.switch()时转换到eat()函数中运行,当执行到g2.switch()时任务切换到study()函数中运行

09bcdce1b69a414798af767bf5557ce4.png




gevent模块的使用



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greenlet,等到IO操作完成,再在适当的时候切换回来继续执行。 由于IO操作非常耗时,经常使程序处于等待状态,有了gevent为我们自动切换协程,就保证总有greenlet在运行,而不是等待IO。


gevent遇到IO操作,会进行自动切换,属于主动式切换。在gevent中用到的主要模式是greenlet


grevent的使用


gevent.spawn(函数名)——创建协程对象


join()——阻塞,等待某个协程执行完毕


joinall(参数)——参数是一个协程对象列表,会等待所有的协程都执行完毕再退出


gevent模块中自带了sleep耗时函数


  • 执行A/B两个任务,当A、B遇到耗时操作,gevent会让A继续执行,同时也开始执行B任务。


  • A完成了耗时操作后,B在对应的时间也完成了耗时操作。


13a4524e64444717bdf58db31d53a24e.png

joinall()的使用

7933533a8196402799a656432aa8c6e7.png





程序打补丁


猴子补丁功能:拥有在模块运行时的替换能力


导入模块:from gevent import monkey


51abaea4433a47719f67284b6151a4ba.png



总结


1、进程是资源分配的基本单位,线程是CPU调度的基本单位。


2、对比


  • 进程:切换需要的资源较大,效率低


  • 线程:切换需要的资源一般,效率一般


  • 协程:切换需要的资源很小,效率高


  • 多线程适合IO密集型操作(读写数据操作多的,比如爬虫等)

多进程适合CPU密集型操作(科学计算、对视频进行高清解码等)

相关文章
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python SQLAlchemy模块:从入门到实战的数据库操作指南
免费提供Python+PyCharm编程环境,结合SQLAlchemy ORM框架详解数据库开发。涵盖连接配置、模型定义、CRUD操作、事务控制及Alembic迁移工具,以电商订单系统为例,深入讲解高并发场景下的性能优化与最佳实践,助你高效构建数据驱动应用。
857 7
|
7月前
|
监控 安全 程序员
Python日志模块配置:从print到logging的优雅升级指南
从 `print` 到 `logging` 是 Python 开发的必经之路。`print` 调试简单却难维护,日志混乱、无法分级、缺乏上下文;而 `logging` 支持级别控制、多输出、结构化记录,助力项目可维护性升级。本文详解痛点、优势、迁移方案与最佳实践,助你构建专业日志系统,让程序“有记忆”。
578 0
|
7月前
|
JSON 算法 API
Python中的json模块:从基础到进阶的实用指南
本文深入解析Python内置json模块的使用,涵盖序列化与反序列化核心函数、参数配置、中文处理、自定义对象转换及异常处理,并介绍性能优化与第三方库扩展,助你高效实现JSON数据交互。(238字)
601 4
|
7月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
691 0
|
7月前
|
XML JSON 数据处理
超越JSON:Python结构化数据处理模块全解析
本文深入解析Python中12个核心数据处理模块,涵盖csv、pandas、pickle、shelve、struct、configparser、xml、numpy、array、sqlite3和msgpack,覆盖表格处理、序列化、配置管理、科学计算等六大场景,结合真实案例与决策树,助你高效应对各类数据挑战。(238字)
948 0
|
9月前
|
Go 调度 Python
Golang协程和Python协程用法上的那些“不一样”
本文对比了 Python 和 Go 语言中协程的区别,重点分析了调度机制和执行方式的不同。Go 的协程(goroutine)由运行时自动调度,启动后立即执行;而 Python 协程需通过 await 显式调度,依赖事件循环。文中通过代码示例展示了两种协程的实际运行效果。
371 7
|
8月前
|
数据采集 网络协议 API
协程+连接池:高并发Python爬虫的底层优化逻辑
协程+连接池:高并发Python爬虫的底层优化逻辑
|
10月前
|
数据采集 监控 调度
干货分享“用 多线程 爬取数据”:单线程 + 协程的效率反超 3 倍,这才是 Python 异步的正确打开方式
在 Python 爬虫中,多线程因 GIL 和切换开销效率低下,而协程通过用户态调度实现高并发,大幅提升爬取效率。本文详解协程原理、实战对比多线程性能,并提供最佳实践,助你掌握异步爬虫核心技术。
|
Go Python
使用python实现一个用户态协程
【6月更文挑战第28天】本文探讨了如何在Python中实现类似Golang中协程(goroutines)和通道(channels)的概念。文章最后提到了`wait_for`函数在处理超时和取消操作中的作
331 1
使用python实现一个用户态协程
|
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
【7月更文挑战第15天】Python的协程与异步函数优化Web性能,通过非阻塞I/O提升并发处理能力。使用aiohttp库构建异步服务器,示例代码展示如何处理GET请求。异步处理减少资源消耗,提高响应速度和吞吐量,适用于高并发场景。掌握这项技术对提升Web应用性能至关重要。
367 10

推荐镜像

更多