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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Python高级技术之：`Python`的`asyncio`和`GIL`：`await`在`GIL`中的释放时机。
各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，BUG终结者。今天咱们来聊聊Python异步编程里一个让人又爱又恨的话题：asyncio和GIL的爱恨纠葛，重点剖析await在GIL中的释放时机。 开场白：GIL这货，甩也甩不掉的影子 话说Python这门语言啊，简单易用，深受广大程序员的喜爱。但是！凡事都有个“但是”，Python有个全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），它就像一个看场子的保安，每次只允许一个线程执行Python字节码。这就意味着，即使你的机器有八核、十六核，Python的多线程也只能“伪并发”，并不能真正利用多核优势。 但是，咱们程序员也不是吃素的，GIL挡不住我们追求高性能的脚步。于是，asyncio横空出世，它是一种基于单线程的并发模型，通过事件循环来调度协程，从而实现高效的IO密集型任务处理。 正餐：asyncio的崛起和await的妙用 asyncio的核心思想是：当一个协程在等待IO操作（比如网络请求、文件读写）时，它可以主动让出控制权，让其他协程有机会执行，从而避免阻塞。这种让出控制权的操作，就是通过await关键字来实现的 …
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Python高级技术之：`Python`的`multiprocessing`与`asyncio`的协同：混合使用以处理复杂任务。
各位观众老爷，晚上好！今天咱们来聊聊Python世界里两个重量级选手：multiprocessing和asyncio。这俩家伙单拎出来都能独当一面，但如果能巧妙地把它们捏合在一起，嘿嘿，那威力可就不是1+1=2那么简单了，而是原子弹级别的。 咱们今天要讲的就是：Python的multiprocessing与asyncio的协同：混合使用以处理复杂任务。我会用通俗易懂的语言，加上一些实战代码，让大家明白这俩货是怎么配合搞事情的。 第一部分：multiprocessing – 人多力量大，分工干活效率高 首先，咱们来回顾一下multiprocessing是个什么东西。简单来说，它就是Python里实现并行计算的模块。你电脑不是有多核CPU吗？multiprocessing可以让你的程序充分利用这些CPU核心，让多个任务同时执行，从而提高程序的运行速度。 想象一下，你要搬100块砖头。如果你一个人搬，可能要累个半死，搬个一天。但如果你找10个兄弟一起搬，每个人搬10块，那效率是不是蹭蹭往上涨？multiprocessing就相当于你找了多个兄弟，每个兄弟负责一部分任务。 import mul …
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Python高级技术之：`Python`的`asyncio`在`WebSockets`中的应用：如何构建实时通信服务。
各位观众老爷，大家好！ 今天咱们来聊聊Python异步编程的“当红炸子鸡”——asyncio，以及它在构建实时通信服务，特别是WebSockets中的应用。 别怕，虽然听起来高大上，但其实就像咱们平时聊天一样简单直接。 准备好了吗？ Let’s dive in! 一、为什么要用asyncio？ 首先，咱们得明白，为啥要用asyncio？ 想象一下，你开了一家咖啡馆，只有一个咖啡师。 如果每来一个顾客，咖啡师都得等咖啡完全做好，才能给下一个顾客做，那估计顾客都跑光了。 asyncio就像一个“多线程”的咖啡师，但他不是真的多线程，而是一种“协程”机制。 他可以在等待咖啡煮好的时候，先去招呼下一位顾客，等咖啡煮好了再回来处理。 这样就能大大提高效率，让更多的人喝到咖啡（哦不，是处理更多的请求）。 在WebSockets中，我们需要处理大量的并发连接。 如果用传统的同步方式，一个连接阻塞了，整个服务就卡住了。 而asyncio可以让我们轻松处理成千上万的并发连接，保证服务的流畅性。 二、asyncio的核心概念：协程 (Coroutines) 和 事件循环 (Event Loop …
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Python高级技术之：`Python`的`asyncpg`：异步数据库驱动在`asyncio`中的应用。
Alright, buckle up folks! 今天咱们聊聊 Python 异步编程界的一颗新星 – asyncpg，看看它如何在 asyncio 的怀抱里，把数据库操作玩出新花样。 开场白：告别阻塞，拥抱并发 想想咱们用 Python 操作数据库的场景，是不是经常遇到这种尴尬：代码一跑起来，一遇到数据库查询，整个程序就卡在那里，傻傻地等数据返回。这种阻塞式 I/O，简直是性能的杀手！ asyncio 异步编程的出现，就是为了解决这个问题。它允许咱们在等待 I/O 操作（比如数据库查询、网络请求）的时候，先去干点别的活，等数据准备好了再回来处理。 这样，咱们的程序就能同时处理多个任务，提高并发能力。 但是，光有 asyncio 还不够，咱们还需要一个能配合 asyncio 一起工作的异步数据库驱动。 这就是 asyncpg 大显身手的地方了！ asyncpg 是什么？它凭什么这么牛？ asyncpg 是一个专门为 asyncio 设计的，高性能的 PostgreSQL 异步驱动。 它的核心优势在于： 异步非阻塞： asyncpg 所有的操作都是异步的，不会阻塞事件循环，充分利用 C …
Python高级技术之：如何利用`asyncio`和`uvloop`，实现高吞吐量的网络服务。
各位朋友，晚上好！我是你们今晚的“网络加速器”向导，今天咱们聊聊怎么利用 Python 的 asyncio 和 uvloop 这两把利器，打造一个吞吐量蹭蹭往上涨的网络服务。 第一章：Asyncio 基础知识，磨刀不误砍柴工 在开始“火箭发射”之前，咱们得先了解一下 asyncio 这艘飞船的构造。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，从而显著提高性能。 事件循环 (Event Loop)： asyncio 的核心是事件循环，它就像一个总调度员，负责管理所有异步任务。想象一下，一个咖啡馆的服务员，他不是一直等着一个客人，而是轮流给每个客人服务，这就是事件循环的工作方式。 import asyncio async def main(): print(“开始事件循环…”) await asyncio.sleep(1) # 模拟一个耗时操作 print(“事件循环结束！”) asyncio.run(main()) 这段代码演示了如何启动一个事件循环，并且用 asyncio.sleep() 模拟了一个耗时操作。注意 asy …
Python高级技术之：深入`asyncio`：`Future`、`Task`和`coroutine`的生命周期。
各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊Python asyncio 里的三位好兄弟：Future、Task 和 coroutine，以及它们那剪不断理还乱的生命周期。保证各位听完之后，对异步编程的理解能更上一层楼，以后写代码腰不酸了，腿不疼了，一口气能写十个异步函数！ 开胃小菜：asyncio 异步编程的核心概念 在深入这三位主角之前，咱们先简单回顾一下 asyncio 的核心概念，不然一会儿听得云里雾里的，我可不负责。 事件循环 (Event Loop): asyncio 的大脑，负责调度和执行所有的任务。可以把它想象成一个繁忙的交通指挥中心，控制着车辆（任务）的运行。 协程 (Coroutine): asyncio 的基本单元，一种特殊的函数，可以使用 async 和 await 关键字，可以暂停执行，等待其他任务完成，然后再恢复。 任务 (Task): 协程的包装器，用于管理协程的执行状态。可以将 Task 想象成一个任务管理器，负责启动、取消和获取协程的结果。 Future: 代表一个尚未完成的计算结果。它有点像一个“承诺”，承诺将来会有一个值，但现在还没有。 第一位主角：Fut …
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Python `asyncio.Queue`：异步生产者消费者模式实现
好的，各位观众老爷，欢迎来到“异步生产者消费者模式之Queue大作战”现场！今天咱们要聊的，是Python asyncio 库里的 Queue，这玩意儿在异步编程里可是个宝贝疙瘩，能帮我们优雅地实现生产者消费者模式，让代码跑得更快更顺畅。 一、啥是生产者消费者模式？别说你不知道！ 在现实生活中，生产者消费者模式随处可见。比如，你每天早上喝的豆浆： 生产者： 磨豆浆的机器，不停地生产豆浆。 消费者： 你，不停地喝豆浆。 缓冲区： 你面前的碗，用来临时存放豆浆。 如果磨豆浆的速度太快，你喝不过来，豆浆就会溢出（缓冲区满了）；如果磨豆浆的速度太慢，你没得喝，就会饿肚子（缓冲区空了）。生产者消费者模式就是为了解决这种生产速度和消费速度不匹配的问题。 在编程世界里，生产者就是负责生成数据的模块，消费者就是负责处理数据的模块，而缓冲区就是用来存放数据的队列。 优点？ 显而易见： 解耦： 生产者和消费者互不依赖，各自干各自的活儿。 并发： 生产者和消费者可以同时运行，提高效率。 平衡负载： 缓冲区可以平滑生产和消费之间的速度差异，避免资源浪费。 二、asyncio.Queue：异步界的“碗” asy …
Python 异步文件 I/O：`aiofiles` 与 `asyncio` 的结合
好的，咱们今天就来聊聊Python异步文件 I/O，特别是aiofiles和asyncio这对黄金搭档！准备好了吗？咱们要起飞咯！ 开场白：告别“卡卡卡”的传统文件操作 各位观众老爷，有没有遇到过这样的情况：你的程序，辛辛苦苦跑了半天，结果卡在一个文件读写操作上，CPU占用率蹭蹭蹭地往上涨，但就是不动弹？别怀疑，你不是一个人！传统的同步文件I/O就是这么让人头疼，就像老牛拉破车，效率低下，用户体验极差。 为什么会这样？因为在同步I/O中，程序必须等待文件操作完成才能继续执行。这就好比你去餐馆吃饭，点完菜就得死等，厨师做一道菜，你吃一道菜，期间啥都不能干，刷手机都没心情。 但是！有了异步I/O，情况就不一样了。你就像开了外挂，可以同时点N道菜，然后一边刷手机，一边等着菜上桌。厨师做好一道菜，服务员就给你端上来，你吃完一道，再吃下一道，效率杠杠的！ 第一幕：asyncio——异步编程的发动机 要玩异步I/O，首先得有个异步框架。asyncio就是Python官方提供的异步编程框架，它就像一台高性能的发动机，为你的异步程序提供强大的动力。 asyncio的核心概念是事件循环（event lo …