import asyncio def target(loop, timeout=None): future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(add(1, b=2), loop) return future.result(timeout) async def add(a, b): await asyncio.sleep(1) return a + b loop = asyncio.get_event_loop() future = loop.run_in_ex

协程 def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): obj = func(*args,**kwargs) next(obj) return obj return wrapper @init def food(name): print("%s start to eat" % name) food_list = [] while True: food = yield food_list food_list.append(food) print(&

一.  asyncio 1.python3.4开始引入标准库之中,内置对异步io的支持 2.asyncio本身是一个消息循环 3.步骤: (1)创建消息循环 (2)把协程导入 (3)关闭 4.举例: import threading #引入异步io包 import asyncio #使用协程 @asyncio.coroutine def hello(): print("Hello World!(%s)"%threading.current_thread()) print("S

多线程:#线程的并发是利用cpu上下文的切换(是并发,不是并行)#多线程执行的顺序是无序的#多线程共享全局变量#线程是继承在进程里的,没有进程就没有线程#GIL全局解释器锁#只要在进行耗时的IO操作的时候,能释放GIL,所以只要在IO密集型的代码里,用多线程就很合适 #在cpu密集时候不适用多线程 # 线程是操作系统调度的单位 # 线程切换需要的资源一般,效率一般 多进程#一个程序运行起来之后,代码+用到的资源称之为进程,它是操作系统分配资源的基本单位,不仅可以通过线程完成多任务,进程也是可以的

进程与线程的概念 进程 程序仅仅只是一堆代码而已,而进程指的是程序的运行过程.需要强调的是:同一个程序执行两次,那也是两个进程. 进程:资源管理单位(容器). 线程:最小执行单位,管理线程的是进程. 进程定义: 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序.数据集.进程控制块三部分组成.我们编写的程序 用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成:数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源:进程控制块用来记录进程的外 部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,

写在前面 上课第五天,打卡: 凭着爱,再回首: 一.协程函数(生成器:yield的表达式形式) 1.yield 的语句形式: yield 1 - 这种方式在 Python基础(函数部分)-day04 里面详细介绍过,这里不再赘述: 2.yield 的表达式形式: x=yield - 示例1:使用 next() 方法调用生成器执行,没有给yield传值: def deco(func): # 定义了一个装饰器 def wrapper(*args,**kwargs): res = func(*args

一.协程函数: 协程函数的语法: def eater(name): print('%s说:我开动啦' %name) food_list=[] while True: food=yield food_list food_list.append(food) print('%s 吃了 %s' %(name,food)) e=eater('egon') e.send(None) #next(e) #初始化装饰器, e.close() #关闭 解决方法:第一步:初始化函数Next(),第二部:给yield

目录: 协程函数(yield生成器用法二) 面向过程编程 递归 匿名函数与内置函数的使用 模块 包 常用标准模块之re(正则表达式) 一.协程函数(yield生成器用法二) 1.生成器的语句形式 a.生成器相关python函数.装饰器.迭代器.生成器,我们是如何使用生成器的.一个生成器能暂停执行并返回一个中间的结果这就是 yield 语句的功能 : 返回一个中间值给调用者并暂停执行. 我们的调用方式为yeild 1的方式,此方式又称为生成器的语句形式. 而使用生成器的场景:使用生成器最好的场景就

一.协程函数 协程函数的定义?如果在一个函数内部yield的使用方式是表达式形式的话,如x=yield,那么该函数称为协程函数 协程函数补充: def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): res=func(*args,**kwargs) next(res) return res return wrapper @init #eater=init(eater) def eater(name): print('%s start to eat' % name

一.什么是迭代器协议 1.迭代器协议是指:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代 (只能往后走不能往前退) 2.可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(如何实现:对象内部定义一个__iter__()方法) 3.协议是一种约定,可迭代对象实现了迭代器协议,python的内部工具(如for循环,sum,min,max函数等)使用迭代器协议访问对象. 二,为什么要用迭代器 优点: 1:迭代器提供了一种不依赖于索引的取值方式,

协程函数应用 列表生成式 生成器表达式   一.知识点整理: 1.可迭代的:对象下有_iter_方法的都是可迭代的对象 迭代器:对象._iter_()得到的结果就是迭代器 迭代器的特性: 迭代器._next_() 取下一个值 优点: 1.提供了一种统一的迭代对象的方式,不依赖于索引 2.惰性计算 缺点: 1.无法获取迭代器的长度 2.一次性的,只能往后取值,不能往前退,不能像索引那样去取得某个位置的值 2.生成器:函数内带有yield关键字,那么这个函数执行的结果就是生成器 生成器的本质就是迭代

一.知识点整理: 1.可迭代的:对象下有_iter_方法的都是可迭代的对象 迭代器:对象._iter_()得到的结果就是迭代器 迭代器的特性: 迭代器._next_() 取下一个值 优点: 1.提供了一种统一的迭代对象的方式,不依赖于索引 2.惰性计算 缺点: 1.无法获取迭代器的长度 2.一次性的,只能往后取值,不能往前退,不能像索引那样去取得某个位置的值 2.生成器:函数内带有yield关键字,那么这个函数执行的结果就是生成器 生成器的本质就是迭代器 def func(): n=0 whil

1. 协程函数 1.1 yield基本用法 yield作用 1.把函数的执行结果封装好,即封装__iter__和__next__,即得到一个迭代器 2.与return功能类似,都可以返回值,但不同的是,return只能返回一次值,而yield可以返回多次值 3.函数暂停与继续运行的状态是由yield保存 示例 def func(count): print("start") while True: yield count count += 1 g = func(10) print(nex

1 协程函数 1.1 协程函数理解 协程函数就是使用了yield表达式形式的生成器 def eater(name): print("%s eat food" %name) while True: food = yield print("done") g = eater("gangdan") print(g) 结果: generator object eater at 0x00000000028DC048 这里就证明了g现在就是生成器函数 1. 2

python 3 协程函数 1:把函数的执行结果封装好__iter__和__next__,即得到一个迭代器 2:与return功能类似,都可以返回值,但不同的是,return只能返回一次值,而yield可以返回多次值 3:函数暂停与再继续的状态是由yield保存的 def func(count): print('start') while True: yield count count+=1 g=func(10) print(next(g)) print(next(g)) 使用了yield表达式

Python之协程函数 什么是协程函数:如果一个函数内部yield的使用方法是表达式形式的话,如x=yield,那么该函数成为协程函数. def eater(name): print('%s start to eat food' %name) food_list=[] while True: food=yield food_list print('%s get %s ,to start eat' %(name,food)) food_list.append(food) print('done')

协程函数 yiled: 把函数的执行结果封装好__iter__和__next__得到一个迭代器 与return功能类似,都可以返回值,但是return只能返回一次只 def fun(count): print('www') while True: yield count count+=1 g=fun(10) print(next(g)) print(next(g)) yield的表达式形式的应用 def www(name): print('%s start to eat' %name) whil

列表表达式.生成器表达式和协程函数 一.列表表达式: 常规方式示例: egg_list=[] for i in range(100): egg_list.append("egg%s"%i) print(egg_list) 执行结果是: ['egg0', 'egg1', 'egg2', 'egg3', 'egg4', 'egg5', 'egg6', 'egg7', 'egg8', 'egg9', 'egg10', 'egg11', 'egg12', 'egg13', 'egg14', '

我们都知道,现在的服务器开发对于IO调度的优先级控制权已经不再依靠系统,都希望采用协程的方式实现高效的并发任务,如js.lua等在异步协程方面都做的很强大. Python在3.4版本也加入了协程的概念,并在3.5确定了基本完善的语法和实现方式.同时3.6也对其进行了如解除了await和yield在同一个函数体限制等相关的优化. event_loop 事件循环:程序开启一个无限的循环,程序员会把一些函数注册到事件循环上.当满足事件发生的时候,调用相应的协程函数.coroutine 协程:协程对象,

1 python线程 python中Threading模块用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中执行的最小单元. #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time def show(arg): time.sleep(1) print 'thread'+str(arg) for i in range(10): #调用构造函数,实例化对象,第1个参数是线程执行的函数,第2个参数是函数参数 t = th