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  • 主要介绍了python如何实现异步调用函数执行,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • Python 协程实现异步

    2020-11-26 19:36:30
    今日主题:前面分享过Python 通过使用回调函数如何实现异步的处理,今天我们将通过一个简单的示例来讲解一下协程是如何实现异步的处理的。 协程的概念 协程,又称微线程,是一种用户态的轻量级线程。协程能保留...

    今日主题:前面分享过Python 通过使用回调函数如何实现异步的处理,今天我们将通过一个简单的示例来讲解一下协程是如何实现异步的处理的。

     

    协程的概念

    协程,又称微线程,是一种用户态的轻量级线程。协程能保留上一次调用时的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置,当程序中存在大量不需要CPU的操作时(IO),适用于协程。

     

    协程的优势

    协程有极高的执行效率,因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销。

    不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。

    因为协程是一个线程执行,所以想要利用多核CPU,最简单的方法是多进程+协程,这样既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率。

     

    构成协程的条件

    • 必须在只有一个单线程里实现并发

    • 修改共享数据不需加锁

    • 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈

    • 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程

       

       

    Python 使用协程实现异步

    import threading
    import time
    import datetime
    
    #第一个请求
    def request_1():
        print("the request 1 is start")
        data=yield io()#定义一个协程处理
        print("the response of callback is:",data)
        print("the request 1 is end")
    
    #第二个请求
    def request_2():
        print("the request 2 is start")
        time.sleep(2)#定义耗时2s
        print("the request 2 is end")
    
    #获取数据请求类的操作,如:从db读取数据,循环耗时,调用其他api等
    def io():
        def run():
            print("the run is start")
            time.sleep(5)#定义耗时5s
            print("the run is end")
            conn_db=[x for x in range(10000)]#模拟从db获取数据
            try:
                global gen
                gen.send(conn_db)#线程结束时发送数据给request_1函数里面的data=yeild io(),此时request_1被唤醒继续处理
            exceptStopIterationas e:
                print(e)
    # 这里是启动一个线程去处理这个io操作,不用阻塞程序的处理,即不影响requst_2的继续处理
            threading.Thread(target=run,).start()
    
    if __name__ =='__main__':
        start_time=datetime.datetime.now()
        global gen
        gen=request_1()#函数的赋值操作,生成一个生成器
        next(gen)#调用next函数,预激协程,执行了request_1()函数,如果io被挂起,就直接执行        request_2()
        request_2()
        end_time=datetime.datetime.now()
    #这里是在统计总耗时,从打印的结果可以看到是异步处理的。
        print("the spend of total time is:",(end_time-start_time).seconds)

    程序运行后的输出是:

    the request 1is start
    the run is start
    the request 2is start
    the request 2is end
    the spend of total time is:2
    the run is end
    the response of callback is:[0,1,...9999]
    the request 1is end

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  • 全文共2036字,预计学习时长6分钟 图源:unsplash 异步编程是并行编程的一种方式。单个工作单元独立于主应用程序线程运行,并通知调用线程其完成、失败情况或进度。...而对于异步编程来说,请求1被发出后...

    全文共2036字,预计学习时长6分钟

    图源:unsplash

     

    异步编程是并行编程的一种方式。单个工作单元独立于主应用程序线程运行,并通知调用线程其完成、失败情况或进度。下面这张图理解起来会更直观一些:

     

    同步vs异步

     

    同步编程很普遍。如图,请求1被发出后等待响应1;一旦得到响应1就发出请求2,然后等待它的响应。在上面的代码中,向函数传递参数“a”后等待函数返回更改后的值,然后再次调用以更改数字,最后再次得到响应,这就是同步编程。

     

    而对于异步编程来说,请求1被发出后,无需等响应1便可直接发出请求2。两个请求完成后得到两个响应。简单地说就是请求1和请求2是并行处理的,不等前一个请求的响应便提出新的请求。

     

    简言之,只要打开任务管理器(macOS中的活动监视器)就能看到多个应用程序同步运行;或者一个Python Shell在两个不同的终端窗口中运行。专业术语叫做多进程(MultiProcessing),顾名思义,即不止一个进程在运行。

     

    如何在Python中进行异步编程?

     

    一个同步编程的示例代码如下:


     

    deffun(length,a):
                      b = a
                      for i inrange(length):
                          a+=1
                      print("value of a before: "+str(b)+" now it's "+str(a))
                      return a
                     
                  defmain():
                      r1 =fun(50000000,0)
                      r2 =fun(100,12)
                      r3 =fun(100,41)
                  if __name__=="__main__":
                      main()

     

    以上代码的输出:

     

    这段代码传递了for循环的范围。执行代码耗时长达13.843秒,因为r1的范围是5000,所以耗时久。现在的问题是,必须先待r1任务完成,否则无法得到r2和r3。可能在得到r1之前就得到r2和r3吗?答案是肯定的,这正是异步编程的用武之地。

     

    首先用pip指令安装异步包。

     

    pip install asyncio

     

    安装后,看一下新代码。使用异步包:


     

    import asyncio
               asyncdeffun(length,a):
               b = a
               for i inrange(length):
                   a+=1
                   if i %10000==0:
                       await asyncio.sleep(0.0001)
                   print("value of a before: "+str(b)+" now it's "+str(a))
               return a
               asyncdefmain():
               #creating subroutines.
               t1 = loop.create_task(fun(50000000,0))
               t2 = loop.create_task(fun(100,12))
               t3 = loop.create_task(fun(100,41))
                   await asyncio.wait([t1,t2,t3])
               if __name__=="__main__":
               loop = asyncio.get_event_loop()
               loop.run_until_complete(main())
               loop.close()

     

    首先观察该代码的输出,接下来讨论该代码:

     

    输出-1

    输出-2

     

    输出-1中首先能得到t2和t3进程的结果,然后在输出-2的截图中得到了t1进程的结果,这是异步编程的功劳。t1进程耗时最长,所以它的结果最后产生,且t1、t2和t3进程均并行运行。异步编程的好处就在于不必等待任何进程的结果,便可获得下一个进程的结果。

     

    让我们讨论一下此代码。

     

    首先,在if __name__=="__main__"中定义了asyncio.get_event_loop(),并将这个循环作为处理循环事件的异步对象。然后创建一个main的例行程序,并设置条件:若main没完成则继续循环。每次异步,都要进行loop.close()的编程,否则结果就会错误或异常。

     

    然后将函数定义为asyncdeffunc_name,这样解释器就知道函数用了异步的方法。在main()中定义了三个任务(也可称为子例程),并使用了await函数,以便它等待三个进程结束(即使它没有多大意义,也必须使用它)。

     

    最后用了fun()函数。i %10000的if条件让最大范围的进程徐徐运行,最后得到了答案。仔细研究fun()函数并自己尝试的话,其中的逻辑会显得非常合理和直接。

     

    在Python中实现异步编程,你学会了吗?

     

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  • 主要为大家详细介绍了python如何通过twisted实现数据库异步插入,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 所以,同步IO模型的代码是无法实现异步IO模型的。 异步IO模型需要一个消息循环,在消息循环中,主线程不断地重复“读取消息-处理消息”这一过程: loop = get_event_loop() while True: event = loop.get_...

    在IO编程一节中,我们已经知道,CPU的速度远远快于磁盘、网络等IO。在一个线程中,CPU执行代码的速度极快,然而,一旦遇到IO操作,如读写文件、发送网络数据时,就需要等待IO操作完成,才能继续进行下一步操作。这种情况称为同步IO。

    在IO操作的过程中,当前线程被挂起,而其他需要CPU执行的代码就无法被当前线程执行了。

    因为一个IO操作就阻塞了当前线程,导致其他代码无法执行,所以我们必须使用多线程或者多进程来并发执行代码,为多个用户服务。每个用户都会分配一个线程,如果遇到IO导致线程被挂起,其他用户的线程不受影响。

    多线程和多进程的模型虽然解决了并发问题,但是系统不能无上限地增加线程。由于系统切换线程的开销也很大,所以,一旦线程数量过多,CPU的时间就花在线程切换上了,真正运行代码的时间就少了,结果导致性能严重下降。

    由于我们要解决的问题是CPU高速执行能力和IO设备的龟速严重不匹配,多线程和多进程只是解决这一问题的一种方法。

    另一种解决IO问题的方法是异步IO。当代码需要执行一个耗时的IO操作时,它只发出IO指令,并不等待IO结果,然后就去执行其他代码了。一段时间后,当IO返回结果时,再通知CPU进行处理。

    可以想象如果按普通顺序写出的代码实际上是没法完成异步IO的:

    do_some_code()
    f = open('/path/to/file', 'r')
    r = f.read() # <== 线程停在此处等待IO操作结果
    # IO操作完成后线程才能继续执行:
    do_some_code(r)
    

    所以,同步IO模型的代码是无法实现异步IO模型的。

    异步IO模型需要一个消息循环,在消息循环中,主线程不断地重复“读取消息-处理消息”这一过程:

    loop = get_event_loop()
    while True:
        event = loop.get_event()
        process_event(event)
    

    消息模型其实早在应用在桌面应用程序中了。一个GUI程序的主线程就负责不停地读取消息并处理消息。所有的键盘、鼠标等消息都被发送到GUI程序的消息队列中,然后由GUI程序的主线程处理。

    由于GUI线程处理键盘、鼠标等消息的速度非常快,所以用户感觉不到延迟。某些时候,GUI线程在一个消息处理的过程中遇到问题导致一次消息处理时间过长,此时,用户会感觉到整个GUI程序停止响应了,敲键盘、点鼠标都没有反应。这种情况说明在消息模型中,处理一个消息必须非常迅速,否则,主线程将无法及时处理消息队列中的其他消息,导致程序看上去停止响应。

    消息模型是如何解决同步IO必须等待IO操作这一问题的呢?当遇到IO操作时,代码只负责发出IO请求,不等待IO结果,然后直接结束本轮消息处理,进入下一轮消息处理过程。当IO操作完成后,将收到一条“IO完成”的消息,处理该消息时就可以直接获取IO操作结果。

    在“发出IO请求”到收到“IO完成”的这段时间里,同步IO模型下,主线程只能挂起,但异步IO模型下,主线程并没有休息,而是在消息循环中继续处理其他消息。这样,在异步IO模型下,一个线程就可以同时处理多个IO请求,并且没有切换线程的操作。对于大多数IO密集型的应用程序,使用异步IO将大大提升系统的多任务处理能力。

    转载于:https://www.cnblogs.com/ngdev/p/7349590.html

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  • 由于Python中GIL全局锁的限制,单是使用多线程threading,无法充分利用CPU,这里需要一个工具实现异步方式来进行分配管理任务。 Celery简介 celery是一个分布式的任务队列,把大量任务分布到不同的机器上去,通过...

    问题引入

    个人的某Django项目需要实现在后台发送邮件,发送邮件时间比较长,需要在后台做大量的数据运算,包括去做深度学习生成报告,以及做大量数据的处理。由于Python中GIL全局锁的限制,单是使用多线程threading,无法充分利用CPU,这里需要一个工具实现异步方式来进行分配管理任务。

    Celery简介

    celery是一个分布式的任务队列,把大量任务分布到不同的机器上去,通过集群来运行大量的任务。celery由Python编写,可通过暴露HTTP方式进行任务交互以及与其他语言集成开发。

    安装celery

    $ pip install -U Celery

    安装需要的依赖包

    $ pip install "celery[librabbitmq]"
    $ pip install "celery[librabbitmq,redis,auth,msgpack]"
    • celery[librabbitmq]:使用librabbitmq库
    • celery[redis]:使用Redis进行消息传输或后端结果存储
    • celery[auth]:使用auth进行鉴权
    • celery[msgpack]:使用msgpack序列化

    更多依赖参考官网https://docs.celeryproject.org/en/latest/getting-started/introduction.html

    到此,celery的环境已搭建起来,下一步需要选择一个消息队列或者消息代理,项目中使用的是redis。

    启动redis

    $ docker run -d -p 6379:6379 redis

    创建celery任务

    在项目根目录下创建celery目录,新建tasks.py脚本。

    from celery import Celery
    
    # 第一个参数是当前脚本的名称,第二个参数是broker的服务地址
    app = Celery('tasks', backend='redis://127.0.0.1', broker='redis://127.0.0.1')
    
    
    @app.task
    def add(x, y):
        return x + y
    

    celery的实例名称叫做tasks,broker传递了两个参数:backend存储,把每一个异步任务运行的结果存储在什么地方,可以使用redis、数据库,也可以使用RPC的消息队列去传到外部消息队列中存储;broker为存储任务系统的代理,也是个消息队列。这里我都选用了redis。

    运行Celery Worker服务器

    $ celery -A tasks worker --loglevel=INFO

    win10下需要在后面加上-P eventlet。

    创建测试脚本run_tasks.py

    from tasks import add
    
    # 任务提交后变为ready状态
    result = add.delay(4, 4)
    print(f'Is task ready: {result.ready()}')
    
    # 等待一秒钟,一秒内运行完就会取到结果,超过则返回超时状态
    run_result = result.get(timeout=1)
    print(f'task result: {run_result}')
    

    运行脚本:

    监控和管理

    • 使用命令行监控:

    status:列出此集群中的活动节点

    $ celery -A proj status

    result::显示任务的结果

    $ celery -A proj result -t tasks.add 4e196aa4-0141-4601-8138-7aa33db0f577

    inspect:查看任务执行情况

    如:列出活动任务

    $ celery -A proj inspect active
    • 使用Flower web监控工具

    可以方便看到任务的执行进展、执行历史和执行结果,还可以远程控制。

    pip安装:(安装时先断开celery服务)

    $ pip install flower

    启动celery的flower,默认5555端口:

    celery -A tasks flower --broker=redis://localhost:6379/0

    访问网址可以看到worker节点的任务运行的详细信息。

     

    Django与Celery集成:异步任务

    Celery4之后的版本已支持Django,不需要安装额外的package。

    整体架构如图,首先从用户侧发起请求到Django,Django产生任务并将任务发给Celery,Celery中有对应的消息队列和代理Broker去接受这个任务并将它存起来。Celery中的Worker会去检索队列中的任务,将任务一个个执行,执行完后存下来,这时我们也能在系统中拿到结果,包括在Flower中能够监控到任务的状态。

    在项目的主应用下创建创建一个celery.py,由于将开发和生产配置做了分离,environ.setdefault使用settings.base,app为应用名称。

    import os
    
    from celery import Celery
    
    # set the default Django settings module for the 'celery' program.
    os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'settings.base')
    
    app = Celery('recruitment')
    
    # Using a string here means the worker doesn't have to serialize
    # the configuration object to child processes.
    # - namespace='CELERY' means all celery-related configuration keys
    #   should have a `CELERY_` prefix.
    app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
    
    # Load task modules from all registered Django app configs.
    app.autodiscover_tasks()
    
    
    @app.task(bind=True)
    def debug_task(self):
        print(f'Request: {self.request!r}')

    在主应用的__init__.py下配置初始化。

    from __future__ import absolute_import, unicode_literals
    # 防止导入的包有命名冲突
    # This will make sure the app is always imported when
    # Django starts so that shared_task will use this app.
    from .celery import app as celery_app
    
    __all__ = ('celery_app',)
    

    再到项目的settings的本地配置下加上celery配置。

    CELERY_BROKER_URL = "redis://localhost:6379/0"
    CELERY_RESULT_BACKEND = "redis://localhost:6379/1"
    CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json']
    CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
    CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
    CELERY_TIMEZONE = "Asia/Shanghai"
    CELERYD_MAX_TASKS_PRE_CHILD = 10
    CELERYD_LOG_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "logs", "celery_work.log")
    CELERYBEAT_LOG_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "logs", "celery_heat.log")

    新建发送消息tasks.py,这里以使用钉钉发送群消息为例:

    from __future__ import absolute_import, unicode_literals
    
    from celery import shared_task
    from .dingtalk import send
    
    @shared_task
    def send_dingtalk_message(message):
        send(message)

    在后台管理员admin.py中修改send方法为异步任务,即改为send_dingtalk_message.delay()。

    启动Celery、Flower和redis来管理异步任务。

    Django与Celery集成:定时任务

    在Celery中用一个叫做Beat的调度进程来管理和调度定时任务。调用关系为:Beat首先调用Scheduler去找到任务,然后检测任务的执行状态,如果这个任务到了它的执行时间就会去执行,执行完会将任务的状态存储下来。存储方式有两种:一种是直接把任务执行状态存储到文件中,这个是默认的Default PersistentStorage(Scheduler);另一种方式是将执行的状态和任务信息存在数据库里。建议使用数据库,便于维护。

    这里将上述服务的启动编写为shell脚本形式:

    启动Django项目.bat:

    # django-admin compilemessages
    ## if local config file does not exist, clond one:
    test -f settings/local.py || echo "=== warning: local.py does not exist, will initialize the file, please update the configs ==="
    test -f settings/local.py || cp settings/production.py settings/local.py
    test -f settings/local.py && sed -i '' 's/DEBUG = False/DEBUG = True/g' settings/local.py 2> /dev/null
    
    # synchronous web server for development:
    # --settings=settings.local
    python3 manage.py runserver 0.0.0.0:8000 $server_params
    
    # for async web server:
    # export DJANGO_SETTINGS_MODULE=settings.local
    # uvicorn recruitment.asgi:application --workers 3

     启动celery.sh:

    # 启动 recruitment 这个 package 的时候,会运行 __init__.py
    # __init__.py 里面初始化了 django 的配置
    DJANGO_SETTINGS_MODULE=settings.production celery -A recruitment worker -l INFO

     启动flower.sh:

    DJANGO_SETTINGS_MODULE=settings.production celery -A recruitment flower
    • 安装beat:
    pip install django-celery-beat
    • 注册django_celery_beat到settings下的APP中
    • 数据库迁移
    python manage.py makemigrations
    python manage.py migrate
    • 使用DatabaseScheduler启动beat或者在配置中设置beat_scheduler,脚本代码如下
    # DJANGO_SETTINGS_MODULE=settings.local celery -A recruitment beat
    DJANGO_SETTINGS_MODULE=settings.local celery -A recruitment beat --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler

    管理定时任务的几种方法:

    • 在Admin后台添加管理定时任务Periodic Tasks

    • 系统启动时自动注册定时任务

    在主应用下新建celery.py

    from celery.schedules import crontab
    from recruitment.tasks import add
    
    
    # 使用Django信号
    @app.on_after_configure.connect
    def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):
        # Calls test('hello') every 10 seconds.
        sender.add_periodic_task(10.0, test.s('hello'), name='hello every 10')
    
        # Calls test('world') every 30 seconds
        sender.add_periodic_task(30.0, test.s('world'), expires=10)
    
        # Executes every Monday morning at 7:30 a.m.
        sender.add_periodic_task(
            crontab(hour=7, minute=30, day_of_week=1),
            test.s('Happy Mondays!'),
        )
    
    
    @app.task
    def test(arg):
        print(arg)
    
    
    app.conf.timezone = "Asia/Shanghai"
    • 直接设置应用的beat_schedule
    from celery.schedules import crontab
    from recruitment.tasks import add
    
    
    app.conf.beat_schedule = {
        'add-every-10-seconds': {
            'task': 'recruitment.tasks.add',
            'schedule': 10.0,
            'args': (16, 4,)
        },
    }
    • 运行时添加定时任务
    # 运行时动态添加定时任务
    import json
    from django_celery_beat.models import PeriodicTask, IntervalSchedule
    
    # 先创建定时策略,每10秒钟运行一次
    schedule, created = IntervalSchedule.objects.get_or_create(every=10, period=IntervalSchedule.SECONDS, )
    
    # 再创建任务
    task = PeriodicTask.objects.create(interval=schedule, name='say welcome 2021', task='recruitment.celery.test',
                                       args=json.dumps(['welcome']), )

     

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  • 如何调用 def f1(arg1, arg2): print('f1', arg1, arg2) def f2(arg1): print('f2', arg1) def f3(): print('f3') def f4(): print('周期任务', int(time.time())) timer = TaskTimer() # 把任务加入任务队列 ...
  • 假如服务器无法保证在五秒内处理并回复,必须做出下述回复,这样微信服务器才不会对此作任何处理,并且不会发起重试(这种情况下,可以使用客服消息接口进行异步回复),否则,将出现严重的错误提示。详见下面说明:...
  • python异步实现定时任务和周期任务

    千次阅读 2018-08-23 18:23:58
    如何调用 def f1(arg1, arg2): print('f1', arg1, arg2) def f2(arg1): print('f2', arg1) def f3(): print('f3') def f4(): print('周期任务', int(time.time())) timer = TaskTimer() # 把任务加入....
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  • 其实早在 Python3.4 的时候就有协程,当时的协程是通过 @asyncio.coroutine 和 yeild from 实现的。然后到了 Python3.5 引入...
  • 一、背景 最近使用sanic框架开发一个Python后台程序,涉及多个接口开发,且有的接口需要...二、如何实现异步sanic接口 下面使用一个小型的sanic框架搭建的服务来说明 1、代码目录结构及说明 |— bp.py 接口蓝本,定义
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  • Python 异步网络爬虫

    2020-02-12 11:30:42
    Python 如何使用 async/await实现异步网络爬虫?     我们先来了解下什么是异步,所谓异步是相对于同步(Synchronous)的概念来说的,之所以容易造成混乱,是因为刚开始接触这两个概念时容...
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