第一个例子 假设你需要用电饭煲煮饭,用洗衣机洗衣服,给朋友打电话让他过来吃饭.其中,电饭煲需要30分钟才能把饭煮好,洗衣机需要40分钟才能把衣服洗好,朋友需要50分钟才能到你家.那么,是不是你需要在这三件事情上面消耗30 + 40 + 50 = 120分钟? 实际上,在现实中你只需要消耗50分钟就可以了---- 先给朋友打电话,让他现在出门 把衣服放进洗衣机并打开电源 把米淘洗干净,放进电饭煲并打开电源 然后,你要做的就是等待. 第二个例子 现在,你需要完成语文试卷,数学试卷和英语试卷.每张试卷

http://python.jobbole.com/88291/ 前言 很多朋友对异步编程都处于"听说很强大"的认知状态.鲜有在生产项目中使用它.而使用它的同学,则大多数都停留在知道如何使用 Tornado.Twisted.Gevent 这类异步框架上,出现各种古怪的问题难以解决.而且使用了异步框架的部分同学,由于用法不对,感觉它并没牛逼到哪里去,所以很多同学做 Web 后端服务时还是采用 Flask.Django等传统的非异步框架. 从上两届 PyCon 技术大会看来,异步编程已经成

本文代码整理自:深入理解Python异步编程(上) 参考:A Web Crawler With asyncio Coroutines 一.同步阻塞方式 import socket def blocking_way(): sock = socket.socket() # blocking sock.connect(('example.com', 80)) request = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: example.com\r\n\r\n' sock.send(reques

可惜,二和三现在还没有出来~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ http://python.jobbole.com/88291/ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 在Python 3.3 引入yield from新语法之后,就不再推荐用yield去做协程.全都使用yield from由于其双向通道的功能,可以让我们在协程间随心所欲地传递数据. 4.5.3 yield from改进协程总结 用yield from改进基于生成器的协程,代码抽象程度更高.使业务

前言   异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念,根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异.软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配,所以异步IO存在于各种编程框架中,客户端比如浏览器,服务端比如node.js.本文主要分析Python异步IO.   Python 3.4标准库有一个新模块asyncio,用来支持异步IO,不过目前API状态是provisional,意味着不保证向后兼容性,甚至可能从标准库中移除(可能性极低).如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿

原文连接 http://blog.chinaunix.net/uid-190176-id-4223282.html 前言 异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念,根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异.软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配,所以异步IO存在于各种编程框架中,客户端比如浏览器,服务端比如node.js.本文主要分析Python异步IO.   Python 3.4标准库有一个新模块asyncio,用来支持异步IO,不过目前API状态是provisional,意

Python 3.5 协程究竟是个啥 Yushneng · Mar 10th, 2016 原文链接 : How the heck does async/await work in Python 3.5? 原文作者 : Brett Cannon 译文出自 : 掘金翻译计划 译者 : @Yushneng 校对者: @L9m,@iThreeKing 作者是 Python 语言的核心开发人员,这篇文章也是我分享的,但是在翻译之前并没有看得太仔细.作者在这篇文章里先是是从 Python 异步编程的发展历史

个人笔记,不保证正确. 虽然说看到很多人不看好 asyncio,但是这个东西还是必须学的.. 基于协程的异步,在很多语言中都有,学会了 Python 的,就一通百通. 一.生成器 generator Python 的 asyncio 是通过 generator 实现的,要学习 async,先得复习下 generator. 1. yield 众所周知,yield 是用于定义 generator 函数的关键字,调用该函数,会返回一个 generator >>> def f(): ... yi

我们都知道对于I/O相关的程序来说,异步编程可以大幅度的提高系统的吞吐量,因为在某个I/O操作的读写过程中,系统可以先去处理其它的操作(通常是其它的I/O操作),那么Python中是如何实现异步编程的呢? 简单的回答是Python通过协程(coroutine)来实现异步编程.那究竟啥是协程呢?这将是一个很长的故事. 故事要从yield开始说起(已经熟悉yield的读者可以跳过这一节). yield yield是用来生成一个生成器的(Generator), 生成器又是什么呢?这又是一个长长的sto

python异步IO编程(二) 目录 开门见山 Async IO设计模式 事件循环 asyncio 中的其他顶层函数 开门见山 下面我们用两个简单的例子来让你对异步IO有所了解 import asyncio async def count(): print("One") await asyncio.sleep(1) print("Two") async def main(): await asyncio.gather(count(),count(),count())

============================ 用一个简单的例子来理解python高阶函数 ============================ 最近在用mailx发送邮件, 写法大致如下. echo 'body'|mailx -s 'title' 'a@corp.com,b@corp.com' 不知什么原因, 在一台机器上只要mailTo中包含空格, 邮件就发送不出去. 所以需要对收件人做规范化处理, 即去除空格, 去除多余的逗号. 这个处理过程使用到了map()和reduce(

你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题

理解python metaclass使用技巧与应用场景分析       参考: decorator与metaclass:http://jfine-python-classes.readthedocs.org/en/latest/index.html 深入理解python中的metaclass: http://blog.jobbole.com/21351/ 廖雪峰:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb49318210

文章先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: @makebold @makeitalic def say(): return "Hello" 打印出如下的输出: <b><i>Hello<i></b> 你会怎么做?最后给出的答案是: def makebold(fn): def wrapped(): return "<b>" + fn() + "</b>&q

转自:http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2012/05/02/2479833.html 这篇文章将python的装饰器来龙去脉说的很清楚,故转过来存档 ====================================================================== 文章先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: @makebold @makeitalic def say(): return

目标 选取几个比特币交易量大的几个交易平台,查看对应的API,获取该市场下货币对的ticker和depth信息.我们从网站上选取4个交易平台:bitfinex.okex.binance.gdax.对应的交易对是BTC/USD,BTC/USDT,BTC/USDT,BTC/USD. 一.ccxt库 开始想着直接请求市场的API,然后再解析获取下来的数据,但到github上发现一个比较好得python库,里面封装好了获取比特币市场的相关函数,这样一来就省掉分析API的时间了.因此我只要传入市场以及对应

要想清楚地理解 python web 框架,首先要清楚浏览器访问服务器的过程. 用户通过浏览器浏览网站的过程: 用户浏览器(socket客户端) 3. 客户端往服务端发消息 6. 客户端接收消息 7. 关闭 网站服务器(socket服务端) 1. 启动,监听 2. 等待客户端连接 4. 服务端收消息 5. 服务端回消息 7. 关闭(一般都不会关闭) 下面,我们先写一个服务端程序,来模拟浏览器服务器访问过程. ''' 简单的web服务端示例 ''' import socket # 生成socket

完全理解 Python 迭代对象.迭代器.生成器 本文源自RQ作者的一篇博文,原文是Iterables vs. Iterators vs. Generators » nvie.com,俺写的这篇文章是按照自己的理解做的参考翻译,算不上是原文的中译版本,推荐阅读原文,谢谢网友指正. 完全理解 Python 迭代对象.迭代器.生成器 - Python - 伯乐在线 在了解Python的数据结构时,容器(container).可迭代对象(iterable).迭代器(iterator).生成器(gene

如何理解Python装饰器?很多学员对此都有疑问,那么上海尚学堂python培训这篇文章就给予答复. 一.预备知识 首先要理解装饰器,首先要先理解在 Python 中很重要的一个概念就是:“函数是 First Class Member” .这句话再翻译一下,函数是一种特殊类型的变量,可以和其余变量一样,作为参数传递给函数,也可以作为返回值返回,上海python培训. def abc(): print("abc") def abc1(func): func()abc1(abc) 这段代码

闭包并不只是一个python中的概念,在函数式编程语言中应用较为广泛.理解python中的闭包一方面是能够正确的使用闭包,另一方面可以好好体会和思考闭包的设计思想. 1.概念介绍 首先看一下维基上对闭包的解释: 在计算机科学中,闭包(英语:Closure),又称词法闭包(Lexical Closure)或函数闭包(function closures),是引用了自由变量的函数.这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外.所以,有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关