前面介绍过多线程的基本概念，理解了这些基本概念，掌握python多线程编程就比较容易了。 在开始之前，首先要了解一下python对多线程的支持。 虚拟机层面 Python虚拟机使用GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，暂时无法利用多处理器的优势。 语言层面 在语言层面，Python对多线程提供了很好的支持，Python中多线程相关的模块包括：thread，threading，Queue。可以方便地支持创建线程、互斥锁、信号量、同步等特性。 th
Stackless Python安装有很多的问题需要我们解决。其中大部分是有关于安装和应用中的部分。下面我们就详细的看看相关的安装过程。希望大家有所帮助。Stackless Python是Python的一个增强版本。
Hey，大家好，我是码农星期八，终于到了Go中最牛掰的地方，并发，这也是Go为什么能快速火的原因。
作为Python老司机来说，这样的库不要太多了，从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析，python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用
静态文件的打包：静态文件包括图片，视频等静态的文件 MANIFEST.in include 如果要打包静态文件，定义MANIFEST.in配置文件
这是一篇来自Python世界的文章，但是对整个编程领域还是适用的，多线程虽然让我们处理请求更快，但是也是有天花板的，绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。 多线程软件开发解决了大量的问题，尤其是以网络为中心的应用程序，这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是，多线程并不足以解决大规模并发性的问题。 解决这些问题需要改变编程模型，使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发，而编程模型不需要重大改变。 软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民，今天在开发过程中，特别是当您的应用程序执行密集的网络运营，如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。 但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。 我们发现多线程使用有以下缺点： 1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。 2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。 3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题，当有成千上万的同步请求到Web服务器，为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。 异步框架的限制 许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。 为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。 因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现greenlets。它提供一种非隐式的微线程调度，称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程，因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。 Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X)，如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado，然后使用回调触发代码操作完成(banq注：非常类似Node.js机制)。 这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变，通过greenlets调度RPC，确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞，它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。 我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞，这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga，它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序，但是执行是异步的。 Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet，使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回)，它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket，然后在其返回时注册一个回调，当这个RPC返回时，正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中，然后后被父线程拾起。(banq注：类似node.js原理) 我们可以使用Dhaga代替线程
大数据与人工智能时代，掌握Python基础后，我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向... 如果想要追赶 Python 的热潮，应该如何学习呢？除了自学之外，多数人都会选择在线课程作为辅
呵呵，这个标题有点大，其实只是想从零开始介绍一下异步的基础，以及 Python 开源异步并发框架的发展和互操作性。
爬虫功能： 此项目和QQ空间爬虫类似，主要爬取新浪微博用户的个人信息、微博信息、粉丝和关注（详细见此：https://github.com/LiuXingMing/SinaSpider/tree/master/Sina_spider1）。 代码获取新浪微博Cookie进行登录，可通过多账号登录来防止新浪的反扒（用来登录的账号可从淘宝购买，一块钱七个）。 项目爬的是新浪微博wap站，结构简单，速度应该会比较快，而且反扒没那么强，缺点是信息量会稍微缺少一些（可见爬虫福利：如何爬wap站）。 爬虫抓取微博的速
python主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程支持。python的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块是对thread做了一些封装，可以更加方便的被使用。但是python（cpython）由于GIL的存在无法使用threading充分利用CPU资源，如果想充分发挥多核CPU的计算能力需要使用multiprocessing模块(Windows下使用会有诸多问题)。
由于论文需要补充数据集,现抓取微博上演员,歌手,导演,运动员和普通用户共1w个.包括他们的基本信息和粉丝和朋友关系. ---- 步骤 (不考虑多线程) 1.安装依赖的库: requests,selenium,BeautifulSoup 2.分析页面,从微博搜索框输入相应领域,获得分页的结果页面,从结果页面提取用户的id. 3.由于返回的结果页面是异步加载,通过selenium模拟浏览器访问,抓取返回的结果页面上的id.(需要对selenium添加请求头信息) 4.抓取到用户id后,可通过w
Victor是资深的Python黑客，许多Python模块的核心贡献者和作者。他最近撰写了PEP 454（https://www.python.org/dev/peps/pep-0454/），其中提出了一个新的tracemalloc模块，用于在Python中跟踪内存块的分配，并写了一个简单的AST优化器。
微博是一个社交媒体平台，用户可以在上面发布和分享各种内容，包括文字、图片、音频和视频。微博视频是微博上的一种重要的内容形式，有时我们可能想要下载微博视频到本地，以便于观看或分析。但是，微博视频并没有提供直接的下载链接，而是通过一些加密和混淆的方式，将视频嵌入到网页中。因此，如果我们想要爬取微博视频，就需要使用一些特殊的技术和工具。
哈喽，大家好！相信有很多在传统软件行业的小伙伴，日常接触JS、Java、C#这类语言多一些，很少用到Python。但是Python确实很香（例如：AI、数学、绘图等），早晚会碰上它。对于我们这些懂编程但不懂Python的“老新手”来说，只有系统、全面地科普一下Python基础知识，才能更好、更高效地搬运的代码。下面是我整理的一些笔记，分享给大家。
Gevent官网文档地址：http://www.gevent.org/contents.html 基本概念 我们通常所说的协程Coroutine其实是corporate routine的缩写，直接翻译
最近关注的有点杂，所以也挺久没更新博客了。这一篇主要讨论这些技术：WSGI、py3k、werkzeug、asyncio、uWSGI、nginx。
Python 并发网络库 Tornado VS Gevent VS Asyncio Tornado：并发网络库，同时也是一个 web 微框架 Gevent：绿色线程(greenlet)实现并发，猴子补丁修改内置 socket Asyncio：Python3 内置的并发网络库，基于原生协程 Tornado 框架 Tornado 适用于微服务，实现 Restful 接口 底层基于 Linux 多路复用 可以通过协程或者回调实现异步编程 不过生态不完善，相应的异步框架比如 ORM 不完善 Gevnet 高性能的并
Coroutines are computer-program components that generalize subroutines for non-preemptive multitasking, by allowing multiple entry points for suspending and resuming execution at certain locations. Coroutines are well-suited for implementing familiar program components such as cooperative tasks, exceptions, event loops, iterators, infinite lists and pipes. The async def type of coroutine was added in Python 3.5, and is recommended if there is no need to support older Python versions.
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），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。线程的切换，会保存到CPU的寄存器里。 CPU感觉不到协程的存在，协程是用户自己控制的。之前通过yield做的生产者消费者模型，就是协程，在单线程下实现并发效果。
python爬虫，微博爬虫，需要知晓微博用户id号，能够通过抓取微博用户主页内容来获取用户发表的内容，时间，点赞数，转发数等数据，当然以上都是本渣渣结合网上代码抄抄改改获取的！
PYTHON 本身也支持多任务处理，并且提供了如下的操作方式 多线程多任务处理机制 (比较常用) 多进程多任务处理机制 (不常用，大型项目开发或者系统开发会用) 协程多任务处理机制 (不常用)
之前在荔枝微课上开了一门叫《不用写代码，10分钟学会微信知乎豆瓣微博的爬虫》课程，受到了不少同学的欢迎，然而web scraper的爬取面临的局限不小，无法进行大规模、多线程的抓取，遇到反爬能力比较强的网站，往往很难完成。
为啥选择C++部署AI算法? 因为很多算法都是模型比较大,属于计算密集型算法,对服务器或pc机的要求较高.落地使用Python来部署算法肯定没有优势性. 目前业界的常用做法也是采用Python来训练模
原文链接：https://github.com/jinfagang/weibo_terminater 本文长度为2494字，阅读全文约需6分钟 本文为你解读刚刚更新的微博终结者计划。 weibo_terminator 微博终结者爬虫基本上准备就绪： 这次我们更新了以下功能： 增加了延时策略，每次爬取10个页面，暂停五分钟，这样依旧不能百分百保证账号不被ban，但是我们还有策略！！ 现在我们同时使用十几个账号同时开爬了，weibo_scraper 会在一个账号被禁止之后自动切换到下一个账号！！ 不需要设置
首先引入Flask的官方文档定义：Flask是Python中一个微型的Web开发框架。对于学习Flask框架的你来讲必须了解以下几个特点。
协程的概念 协程： 又称为微线程、纤程，英文名： Coroutine 通过 async/await 语法进行声明，是编写异步应用的推荐方式 import asyncio async def main(): print('hello') await asyncio.sleep(1) print('world') # python # asyncio.run(main()) # jupyter await main() hello world 协程中有哪两个运行任务的函
Python圣诞学习狂欢夜 距离开始还有3天 . . . 详情 . . . 生成器和协程的介绍 生成器(Generator)的本质和特点 生成器 是 可以生成一定序列的函数。 函数可以调用next()方法。 生成器的例子： 例子1: follow.py 可以使用生成器完成 tail -f 的功能，也就是跟踪输出的功能。 例子2： 生成器用作程序管道（类似unix pipe） 标注：unix管道一个uinx管道是由标准流链接在一起的一系列流程. pipeline.py 理解pipeline.py 在p
Python自身作为一门编程语言，它有多种实现。这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言，但是彼此之间，特别是与CPython之间还是有些差别的。
微博爬虫主要有两个导向，一个是微博内容的爬虫，其目的字段包括微博文本、发布者、转发/评论/点赞数等，另一个是微博评论的爬虫，其目的字段主要是评论文本和评论者。
大家好，这里是程序员晚枫，今天为大家整理了23个Python爬虫项目。整理的原因是，爬虫入门简单快速，也非常适合新入门的小伙伴培养信心。
给定若干视频文件，为其批量添加三层弹幕，要求弹幕文字嵌入到原始画面下方，不遮挡原始画面中的有效内容。假设原始画面中主要背景色为白色。
>>>producer = gevent.spawn(producer, queue)
要玩大数据，没有数据怎么玩？这里推荐一些33款开源爬虫软件给大家。 爬虫，即网络爬虫，是一种自动获取网页内容的程序。是搜索引擎的重要组成部分，因此搜索引擎优化很大程度上就是针对爬虫而做出的优化。 网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。
Tips： 初看这个标题,相信很多同学都笑了,python有性能可言么,呵呵哒...确实哦,python其实就是为了快速开发应用而出生的,虽然python的服务都以性能低而闻名全世界,但是总该有优化的地方吧,呵呵哒.... 这不,这两天本作者就碰见了这样一个问题,首先自我介绍下,我是干嘛的,肯定是屌丝程序员了,这个猜都不用猜,要不然也不会蛋疼的写这篇文章了,我们组是基础开发组,就是专门开发一些剥离业务的组件让其他部门去用,比如业务监控,业务报警,服务数据采集等等一堆搬砖的活.好了,废话不多说了,估计看到这的
初看这个标题,相信很多同学都笑了,python有性能可言么,呵呵哒...确实哦,python其实就是为了快速开发应用而出生的,虽然python的服务都以性能低而闻名全世界,但是总该有优化的地方吧,呵呵哒.... 这不,这两天本作者就碰见了这样一个问题,首先自我介绍下,我是干嘛的,肯定是屌丝程序员了,这个猜都不用猜,要不然也不会蛋疼的写这篇文章了,我们组是基础开发组,就是专门开发一些剥离业务的组件让其他部门去用,比如业务监控,业务报警,服务数据采集等等一堆搬砖的活.好了,废话不多说了,估计看到这的也都看烦了
协程是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。为啥说它是一个执行单元，因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机， 我们可以把一个协程 切换到另一个协程。只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的。
Locust是一个容易使用、分布式的压力测试工具。它是用于网站压力测试(或其它系统)并找出多少用户一个系统可以承载。
爬虫，即网络爬虫，是一种自动获取网页内容的程序。是搜索引擎的重要组成部分，因此搜索引擎优化很大程度上就是针对爬虫而做出的优化。
Base64 内容传输编码旨在表示不需要人为的形式的任意八位字节序列可读。编码和解码算法很简单，但是编码数据始终仅比编码数据大约 33%未编码的数据。这种编码实际上与使用的相同在RFC 1421 中定义的隐私增强邮件 (PEM) 应用程序中。
一 : 科普一分钟 尽管进程间是独立存在的,不能相互访问彼此的数据,但是在python中却存在进程间的通信方法,来帮助我们可以利用多核CPU也能共享数据. 对于多线程其实也是存在一些缺点的,不是任何场景我们都用多线程来完成并发处理任务,因为CPU操作线程,所以线程多了,对于计算机的资源消耗是十分严重的,多线程适合IO操作密集的任务,那么怎么办呢, 协程的出现帮我们解决了这个问题 ,协程是比线程更小的一个单位,但是它的作用却不容忽视. 二 : 多进程 1.多进程简单了解 : 进程之间是独立的,
使用脚本语言可以更加快速地开发游戏逻辑，而不必担心由于 C++ 程序员的粗心大意所造成的后果。使用已有的脚本语言可以节省开发新型自定义语言的时间和开销，并且这些语言通常要比自己创造的语言更加的强大。
摘要 新浪微博是一个由新浪网推出，提供微型博客服务类的社交网站。用户可以通过网页、WAP页面、手机客户端、手机短信、彩信发布消息或上传图片，是当下中国最火热的社交APP。微博产品资深运维架构师王关胜给
三银四，三月是个跳槽的好季节，有人忙着找工作，有人忙着招人，作为招招聘企业，如何找到一位靠谱的 Python 后端工程师是最重要的，作为候选人，找到一个心仪的公司是最重要的，只有双方各自做足的准备，才有可能达到自己的预期。
需要先对 IO 的概念有一定的认识: IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。
不卖关子，这是一个git repo ，可以从这里下载到WWDC 2013公开的100个视频的英文字幕。 如果觉得有用的话，不妨star一下，或者在微博上@我满足一下我的虚荣心 :-)，这都不重要，重要的是一定要坚持看完这100个视频。
如果没有框架我们就只能一砖一瓦的去盖楼房，所以，学习任何一门开发语言都离不开框架。一个框架就好比是一个毛坯房，只需要我们装修就可以入住。
协程，又称微线程。英文名Coroutine。 子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。
协程 协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。 协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。 Python对协程的支持是通过generator实现的。 在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。 但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。 传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控
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