Python 异步编程：构建高并发数据抓取和处理服务 大家好，今天我们来深入探讨如何利用 Python 的 asyncio 库构建高并发的数据抓取和处理服务。传统的多线程或多进程方案在高并发场景下往往会面临资源竞争、上下文切换开销大等问题。而 asyncio 通过单线程内的协程调度，能够更高效地利用 CPU 资源，显著提升并发处理能力。 1. 异步编程的基础：async/await asyncio 的核心是基于协程的异步编程模型。协程可以理解为一种用户态的轻量级线程，它允许我们在一个函数执行过程中暂停，并在稍后恢复执行，而无需线程切换的开销。 在 Python 中，我们使用 async 和 await 关键字来定义和使用协程： async：用于声明一个函数为协程函数。 await：用于在一个协程函数中等待另一个协程完成。 import asyncio async def fetch_data(url): “””模拟从 URL 获取数据的协程函数””” print(f”Fetching data from {url}…”) await asyncio.sleep(1) # 模拟 I/ …
Python的`GIL`与`asyncio`的协同工作：理解`asyncio`如何绕过`GIL`实现高并发。
Python GIL 与 asyncio：协同与超越 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨 Python 中一个经常被提及，也经常被误解的概念：全局解释器锁 (Global Interpreter Lock，简称 GIL)。同时，我们将深入研究 asyncio 库，看看它是如何巧妙地与 GIL 共存，并最终实现看似突破 GIL 限制的高并发。 GIL：Python 的历史遗留问题 GIL 本质上是一个互斥锁，它只允许同一时刻只有一个线程持有 Python 解释器的控制权。这意味着，在多线程的 Python 程序中，即使你的机器拥有多个 CPU 核心，也只有一个核心在真正执行 Python 字节码。这似乎与我们对多线程的直观理解相悖，即多线程应该能充分利用多核 CPU 来提高程序的并行性。 为什么 Python 需要 GIL？ GIL 的存在并非毫无理由。它最初是为了简化 Python 解释器的内存管理，特别是 CPython 解释器。在没有 GIL 的情况下，多个线程可以同时访问和修改 Python 对象，这会导致复杂的数据竞争问题，需要复杂的锁机制来保证线程安全。引入 GIL 后，解 …
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Python的`asyncio`性能调优：如何通过`asyncio.gather`和`asyncio.Semaphore`控制并发。
好的，下面开始正文： Python asyncio 性能调优：并发控制与效率提升 大家好，今天我们来深入探讨Python asyncio 框架下的性能调优，重点是如何利用 asyncio.gather 和 asyncio.Semaphore 来更有效地控制并发，从而提升程序的整体性能。asyncio 虽然提供了异步编程的能力，但如果使用不当，反而可能导致性能瓶颈。因此，理解并发控制的原理和实践至关重要。 asyncio.gather: 任务并发执行的利器 asyncio.gather 是一个强大的工具，它允许我们并发地运行多个协程，并等待它们全部完成。其基本用法如下： import asyncio async def my_coroutine(i): print(f”Coroutine {i} started”) await asyncio.sleep(1) # 模拟耗时操作 print(f”Coroutine {i} finished”) return f”Result from {i}” async def main(): tasks = [my_coroutine(i) for …
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如何使用`GIL`绕过`策略`：`多进程`、`C扩展`和`asyncio`在`并发`任务中的`选择`。
好的，我们开始吧。 Python 并发编程：GIL 的绕行策略 各位同学，今天我们来深入探讨 Python 并发编程中一个绕不开的话题：全局解释器锁 (GIL)。GIL 的存在极大地限制了 Python 在多线程环境下的 CPU 密集型任务的并行能力。然而，我们仍然有多种策略可以有效地绕过 GIL 的限制，实现真正的并发。今天，我们将详细讨论三种主要策略：多进程、C 扩展和 asyncio。 GIL 的限制 首先，我们需要明确 GIL 到底做了什么。GIL 确保在任何时刻，只有一个线程可以执行 Python 字节码。这意味着即使在多核 CPU 上，Python 的多线程也无法充分利用所有核心进行并行计算。对于 I/O 密集型任务，多线程通常仍然有效，因为线程在等待 I/O 操作时会释放 GIL，允许其他线程运行。但是，对于 CPU 密集型任务，GIL 会成为性能瓶颈。 策略一：多进程 (Multiprocessing) 绕过 GIL 最直接的方法是使用多进程。每个进程都有自己独立的 Python 解释器和内存空间，因此 GIL 不会影响进程间的并行性。multiprocessing 模 …
理解`Python`的`异步`I/O：`asyncio`在`epoll`、`kqueue`等`系统调用`上的`封装`。
Python 异步 I/O：asyncio 与系统调用封装 各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨 Python 异步 I/O 的核心机制，特别是 asyncio 库如何利用 epoll、kqueue 等系统调用实现高效的并发。理解这些底层原理，能够帮助我们更好地利用 asyncio 构建高性能的异步应用。 1. 阻塞 I/O 的困境 在传统的同步（阻塞） I/O 模型中，当一个程序发起 I/O 操作（例如读取文件、发送网络请求）时，它会一直等待操作完成，直到数据准备好或发生错误。这段等待时间，CPU 就被白白浪费掉了，无法执行其他任务。想象一下，你去餐厅点餐，必须站在点餐台前等待食物做好才能去做其他事情，这显然效率很低。 import socket def blocking_io(): sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.bind((‘localhost’, 8080)) sock.listen(1) conn, addr = sock.accept() # 阻塞，等待客户端连接 print(‘Co …
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`Python`的`并发`：`asyncio`、`threading`和`multiprocessing`的`比较`。
好的，我们开始。 Python 并发：asyncio、threading 和 multiprocessing 的比较 大家好，今天我们来深入探讨 Python 中实现并发的三种主要方式：asyncio、threading 和 multiprocessing。理解它们之间的差异，适用场景，以及优缺点，对于编写高性能、高效率的 Python 程序至关重要。 1. 并发 vs. 并行 在深入讨论具体实现之前，先明确并发（concurrency）和并行（parallelism）的区别。 并发：是指在一段时间内处理多个任务。任务可以在重叠的时间段内启动、运行和完成，但它们不必同时运行。并发通常通过时间片轮转或事件驱动来实现。 并行：是指在同一时刻处理多个任务。这需要多个处理核心或处理器来实现真正的同时执行。 Python 中的 threading 和 asyncio 通常实现并发，而 multiprocessing 可以实现并行。 2. threading：多线程 threading 模块允许我们在单个进程中创建多个线程。每个线程都执行一个单独的代码块。Python 的线程是操作系统级别的线程， …
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如何使用`asyncio`进行`并发`爬虫，并解析`Semaphore`和`Lock`的`用法`。
好的，下面开始我们的关于使用asyncio进行并发爬虫，并解析Semaphore和Lock用法的讲座。 并发爬虫与asyncio 传统的爬虫往往采用串行方式，即一个网页下载完成后再下载下一个。这种方式效率低下，尤其是在网络延迟较高的情况下。并发爬虫则可以同时下载多个网页，从而显著提高效率。 asyncio 是 Python 内置的异步 I/O 框架，它允许我们编写并发代码，而无需使用线程或进程。它基于事件循环，通过协程 (coroutines) 实现并发。 为什么选择 asyncio？ 轻量级： 协程比线程更轻量级，创建和切换的开销更小。 单线程： asyncio 在单线程中运行，避免了线程锁带来的复杂性。 I/O 密集型任务： 爬虫是典型的 I/O 密集型任务，大部分时间都在等待网络响应，asyncio 正是为此类任务设计的。 asyncio 基础 在深入并发爬虫之前，我们需要了解 asyncio 的一些基本概念： 事件循环 (Event Loop): asyncio 的核心，负责调度协程的执行。 协程 (Coroutine): 使用 async def 定义的函数，可以暂停和恢复执 …
如何设计和实现一个`Python异步`框架，并解析`asyncio`的`事件循环`、`协程`和`任务调度`。
好的，我们开始今天的讲座，主题是设计和实现一个Python异步框架，并深入解析asyncio的事件循环、协程和任务调度。 一、异步编程的核心概念 在深入框架设计之前，我们需要理解异步编程的关键概念： 并发 (Concurrency): 多个任务在一段时间内同时进行。注意，这并不意味着它们真的在同一时刻执行，而是指它们在时间上重叠。 并行 (Parallelism): 多个任务在同一时刻真正地执行。这通常需要多核处理器。 阻塞 (Blocking): 当一个任务等待某个资源时（例如，I/O操作完成），它会停止执行，直到资源可用。 非阻塞 (Non-blocking): 当一个任务等待某个资源时，它不会停止执行，而是立即返回一个状态，指示资源是否可用。 异步 (Asynchronous): 一种非阻塞的并发编程方式，允许程序在等待I/O操作完成时执行其他任务。异步编程通常使用回调、Promise、Future或协程来实现。 二、asyncio 的核心组件 asyncio 是 Python 的标准异步 I/O 库，它提供了构建异步应用的基础设施。其核心组件包括： 事件循环 (Event Lo …
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Python高级技术之：`pytest-asyncio`：如何测试异步`Python`代码。
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天咱来聊聊Python异步代码的测试，特别是用pytest-asyncio这玩意儿。保证让各位听完之后，腰不酸了，腿不疼了，测试异步代码也更有劲儿了！ Part 1: 异步编程的那些事儿 首先，咱得稍微回顾一下异步编程。为啥要有异步？简单来说，就是为了让你的程序在等待某些耗时操作（比如网络请求、数据库查询）的时候，别傻乎乎地干等着。它可以去干点别的，等数据回来了再回来处理。这样就能提高程序的效率。 Python里实现异步编程，主要靠asyncio库。它引入了async和await这两个关键字。async用来声明一个协程函数，await用来等待一个协程函数完成。 举个例子，假设我们要异步地从两个网站获取数据： import asyncio import aiohttp async def fetch_url(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: return await response.text( …
Python高级技术之：`asyncio`的网络编程：`asyncio.open_connection()`和`asyncio.start_server()`的用法。
各位观众老爷，晚上好！我是今晚的讲师，咱们今天聊聊Python asyncio 里的网络编程，特别是asyncio.open_connection() 和 asyncio.start_server() 这两位重量级选手。 话说 asyncio 可是 Python 处理并发的利器，有了它，你就能写出高性能的网络应用，让你的程序像开了挂一样。 我们今天就来扒一扒这两个函数的用法，保证你听完之后，也能用 asyncio 写出漂亮的服务器和客户端。 第一幕：asyncio 的世界观 在深入到具体的函数之前，咱们先来简单回顾一下 asyncio 的核心概念。asyncio 基于事件循环 (event loop)，它允许你并发地执行多个任务，而无需使用多线程或多进程。 这种并发是通过协程 (coroutines) 实现的。 事件循环 (Event Loop): 整个 asyncio 程序的心脏，负责调度和执行协程。你可以把它想象成一个任务管理器，不断地轮询等待执行的任务，并按照一定的顺序执行。 协程 (Coroutine): 一种特殊的函数，可以在执行过程中暂停，稍后恢复执行。你可以用 async …
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