python使用gevent库来创建协程,并通过协程实现并发执行不同的任务

简介: ```markdown这段Python代码利用`gevent`库实现并发执行协程。定义了两个打印函数`f1`和`f2`,分别输出"csdn"和"yyds"。代码首先创建列表`t_l`,并启动5个`f1`协程,将其加入列表并等待所有协程完成。随后,同样方式启动5个`f2`协程,存入`t1_l`列表并等待执行完毕。整体展示了`gevent`的协程并发操作。```
import gevent

def f1():
    print('csdn')

def f2():
    print('yyds')

t_l = []
for i in range(5):
    t = gevent.spawn(f1)
    t_l.append(t)
    t.start()

for t in t_l:
    t.join()

t1_l = []
for i in range(5):
    t = gevent.spawn(f2)
    t1_l.append(t)
    t.start()

for t in t1_l:
    t.join()

这段代码使用了gevent库来实现协程。它定义了两个函数f1和f2,分别输出“csdn”和“yyds”。

接下来,它创建了两个空的列表t_l和t1_l,用于存储gevent.spawn()函数返回的协程对象。然后,它使用for循环创建了5个协程对象,并将它们添加到相应的列表中,并调用它们的start()方法来启动这些协程。

接着,它使用for循环遍历协程列表,并调用join()方法,等待所有协程完成。

最后,它重复了上述过程,使用另一个列表t1_l来创建并启动5个输出“dance”的协程,并等待它们完成。

总的来说,这段代码展示了如何使用gevent库来创建协程,并通过协程实现并发执行不同的任务。

目录
相关文章
|
13天前
|
XML 存储 数据库
Python中的xmltodict库
xmltodict是Python中用于处理XML数据的强大库,可将XML数据与Python字典相互转换,适用于Web服务、配置文件读取及数据转换等场景。通过`parse`和`unparse`函数,轻松实现XML与字典间的转换,支持复杂结构和属性处理,并能有效管理错误。此外,还提供了实战案例,展示如何从XML配置文件中读取数据库连接信息并使用。
Python中的xmltodict库
|
18天前
|
运维 监控 Python
自动化运维:使用Python脚本简化日常任务
【10月更文挑战第36天】在数字化时代,运维工作的效率和准确性成为企业竞争力的关键。本文将介绍如何通过编写Python脚本来自动化日常的运维任务,不仅提高工作效率,还能降低人为错误的风险。从基础的文件操作到进阶的网络管理,我们将一步步展示Python在自动化运维中的应用,并分享实用的代码示例,帮助读者快速掌握自动化运维的核心技能。
33 3
|
20天前
|
数据库 Python
异步编程不再难!Python asyncio库实战,让你的代码流畅如丝!
在编程中,随着应用复杂度的提升,对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字,简化了异步编程,使其变得流畅高效。本文将通过实战示例,介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法,帮助你掌握异步编程技巧,提高代码性能。
53 4
|
20天前
|
API 数据处理 Python
探秘Python并发新世界:asyncio库,让你的代码并发更优雅!
在Python编程中,随着网络应用和数据处理需求的增长,并发编程变得愈发重要。asyncio库作为Python 3.4及以上版本的标准库,以其简洁的API和强大的异步编程能力,成为提升性能和优化资源利用的关键工具。本文介绍了asyncio的基本概念、异步函数的定义与使用、并发控制和资源管理等核心功能,通过具体示例展示了如何高效地编写并发代码。
30 2
|
19天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python进行数据分析:Pandas库实战指南
利用Python进行数据分析:Pandas库实战指南
|
6月前
|
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
53 1
使用python实现一个用户态协程
|
3月前
|
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。
22 0
|
5月前
|
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
【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。
87 10
|
5月前
|
数据处理 Python
深入探索:Python中的并发编程新纪元——协程与异步函数解析
【7月更文挑战第15天】Python 3.5+引入的协程和异步函数革新了并发编程。协程,轻量级线程,由程序控制切换,降低开销。异步函数是协程的高级形式,允许等待异步操作。通过`asyncio`库,如示例所示,能并发执行任务,提高I/O密集型任务效率,实现并发而非并行,优化CPU利用率。理解和掌握这些工具对于构建高效网络应用至关重要。
52 6
|
5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。
55 4