https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/139725011
前两日帮同学解决的问题中涉及到python的线程、协程概念及其调度过程，加上之前总听说同学们去面试的时候会被问到python的多线程问题。所以想写一篇总结。本篇文章假定读者已经有一些操作系统知识的基础，并且几乎不涉及到具体编程，主要研究总结python独特的线程切换调度问题，以及最近用的越来越多的协程的概念和协程切换调度问题。
1、asyncRun调用可以将协程放入事件队列中，loop是进入事件循环(也可称为调度器)的入口，loop调用将将线程控制权交给协程调度器。
2、任何具有yield表达式的普通函数，都将被解释器处理成生成器迭代器函数，执行后返回生成器迭代器。
标准调度是python使用软件时钟调度线程，有时python的线程会自动阻塞，例如raw_input(),sleep()等功能，此时python使用阻塞调度。
今天构建的大多数应用程序都需要某种方式的调度机制。轮询 API 或数据库、不断检查系统健康状况、将日志存档等是常见的例子。 Kubernetes和Apache Mesos等使用自动伸缩扩容技术（Auto-scaling）的软件需要检查部署的应用程序的状态，为此它们使用定期运行的存活探针（Liveness Probe）。调度任务需要与业务逻辑解耦，因此我们要使用解耦的执行队列，例如Redis队列。
计划任务是几乎每个开发人员都会用到的功能，在服务器上可以用 Cron 作业来进行任务调度，它也是一种稳定的方式。但我们也可以完全程序化，全部使用 Python 来完成调度程序，而且可以有更简单的配置方式。
进程，是计算机中已运行程序的实体。程序本身只是指令、数据及其组织形式的描述，进程才是程序的真正运行实例。
我们在工作过程中，可能会遇到有定时任务的需求。大部分定时任务偏向 数据采集、消息提醒、邮件自动发送、数据指标统计 等场景。
我们为什么要使用Scrapy，而不使用其他爬虫框架，除了成熟稳定之外，还有很多其他优势。
我们在日常工作中，常常会用到需要周期性执行的任务。 一种方式是采用 Linux 系统自带的 crond 结合命令行实现； 一种方式是直接使用Python； 于是我把常见的Python定时任务实现方法整理了一下，希望对大家有所帮助。
•schedule•python-crontab•APScheduler•Celery•Django Q
示例：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
解决：统一使用BashOperator或者PythonOperator，将对应程序封装在脚本中
Oozie：Cloudera公司研发，功能强大，依赖于MR实现分布式，集成Hue开发使用非常方便
今天要跟大家一起来学习一下Python的多线程机制。有两个原因，其一是自己在学习中经常会使用到多线程，其二当然是自己对Python中的多线程并不是很了解。那么，今天和大家一起了解下~
进程有很多优点，它提供了多道编程，可以提高计算机CPU的利用率。既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的。
本文讲述基于zookeeper选主与故障切换的方法。我们的例子使用的是python。 使用的库是kazoo，安装方式 pip install kazoo 应用场景： 多个实例部署，但不是“去中心化”的部署方式； 有且只有一个节点作为master，履行master的职责，在例子中是注册调度器； 其他实例作为slave，不提供调度功能，但是在master节点挂掉之后，可以重新进行选主调度。 1、注册调度器 我们只给出伪代码，简单的打印调度器注册结果。 # -*- coding:utf-8 -*- # 调度
1、如果使用Python3.5.2，但是一般公司的生产环境上都是linux默认的Python，一般是2.6.6，而且没有权限更改，这种情况下我们有什么好的办法吗？
我们曾经在golang关于goroutine的文章当中简单介绍过协程的概念，我们再来简单review一下。协程又称为是微线程，英文名是Coroutine。它和线程一样可以调度，但是不同的是线程的启动和调度需要通过操作系统来处理。并且线程的启动和销毁需要涉及一些操作系统的变量申请和销毁处理，需要的时间比较长。而协程呢，它的调度和销毁都是程序自己来控制的，因此它更加轻量级也更加灵活。
如果对Python的环境搭建及模块安装还不熟悉，可以看看我写的另一篇博客 Python环境搭建及模块安装 。
背景介绍，因为需求是外部数据和内部生产数据之间需要通步，因此dataworks的数据同步模块的源端和目标是不支持多网络环境，要么公网，要么内网，因此这种需求我们的dataworks是不能使用的，我们调研了两个工具，一个是dataxweb ,一个是dolphinscheduler ，今天的篇幅主要讲解一下搭建的dataxweb的流程。
在协程并发中，协程函数的调度是非常重要的。调度是指在多个协程之间切换执行的过程，这也是协程并发中实现异步IO操作的关键。Python中有多种实现协程调度的方式，其中比较常见的方式有事件循环和协程调度器。
Airflow中最重要的还是各种Operator，其允许生成特定类型的任务，这个任务在实例化时称为DAG中的任务节点，所有的Operator均派生自BaseOparator,并且继承了许多属性和方法。关于BaseOperator的参数可以参照：
定时任务是编程中常见的需求，它可以按照预定的时间表执行特定的任务或操作。在Python中，有多种方法可以实现定时任务。
AutoLine开源平台是一个开源自动化测试解决方案，基于RobotFramework进行二次开发，支持RobotFramework几乎所有的库。
进入正题，首先为啥要协程，总结来说也是为了更高效的性能，具体来说就是使用cpu上，协程定义成轻量级的线程，在异步解决io任务的时候，有点类似多线程，不过协程开销小，没有线程切换开销，而且相对于回调机制，代码易于阅读。
APScheduler基于Quartz的一个Python定时任务框架，实现了Quartz的所有功能，使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务，并且可以持久化任务。基于这些功能，我们可以很方便的实现一个python定时任务系统。
scrapy爬虫学习系列一：scrapy爬虫环境的准备： http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy01.html
参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置，运行模式选中 “BEAN模式”，JobHandler属性填写任务注解“@XxlJob”中定义的值；
做 Python 开发时，想必你肯定听过 GIL，它经常被 Python 程序员吐槽，说 Python 的多线程非常鸡肋，因为 GIL 的存在，Python 无法利用多线程提高性能。
一个基于Python，提供类似Cron功能，并深受Java Quartz 影响的轻量级进程内任务调度框架。
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
以上python文件就是Airflow python脚本，使用代码方式指定DAG的结构
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内
在2.X版本中，已经支持节点设置标签，并且允许容量调度中的队列，设置可访问的节点标签以及默认标签值，并按照节点标签进行调度。
除了事件循环外，Python中还有一种实现协程调度的方式是使用协程调度器。协程调度器本质上是一个协程函数，用于实现协程的调度。协程调度器会在多个协程之间切换执行，从而实现协程并发。
大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。
导读：Scrapy由Python语言编写，是一个快速、高层次的屏幕抓取和Web抓取框架，用于抓取Web站点并从页面中提取出结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试等。
大家都知道python是一门多岗位编程语言，学习python之后可以从事的岗位有很多，python爬虫便在其中，不过很多人对python不是很了解，所以也不知道python爬虫是什么，接下来小编为大家介绍一下。
随着公司调度任务增大，原有的，基于crontab和mysql的任务调度方案已经不太合适了，需要寻找一个可以支持分布式扩容的调度系统解决方案。
现在多进程多线程已经是老生常谈了，协程也在最近几年流行起来。python中有协程库gevent，py web框架tornado中也用了gevent封装好的协程。本文主要介绍进程、线程和协程三者之间的区别。
在上一篇文章中，我们提到了 aiohttp 官方文档中的默认写法速度与 requests 单线程请求没有什么区别，需要通过使用asyncio.wait来加速 aiohttp 的请求。今天我们来探讨一下这背后的原因。
综述 爬虫入门之后，我们有两条路可以走。 一个是继续深入学习，以及关于设计模式的一些知识，强化Python相关知识，自己动手造轮子，继续为自己的爬虫增加分布式，多线程等功能扩展。另一条路便是学习一些优秀的框架，先把这些框架用熟，可以确保能够应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的解决温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识，进一步强化。 就个人而言，前一种方法其实就是自己动手造轮子，前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接拿来用，但是为了自己能够研究得更加深入和对爬虫有更全面的了解，自己动手去多做。后一种方法
我们都知道计算机的核心是CPU，它承担了所有的计算任务；而操作系统是计算机的管理者，它负责任务的调度、资源的分配和管理，统领整个计算机硬件；应用程序则是具有某种功能的程序，程序是运行于操作系统之上的。
專 欄 ❈ 七夜，Python中文社区专栏作者，信息安全研究人员，比较擅长网络安全、逆向工程、Python爬虫开发、Python Web开发。《Python爬虫开发与项目实战》作者。 ❈ 这次分享的文章是我的新书《Python爬虫开发与项目实战》基础篇-第七章的内容，关于如何手工打造简单分布式爬虫 (如果大家对这本书感兴趣的话，可以看一下 试读样章： http://pan.baidu.com/s/1hrWEOYg)，下面是文章的具体内容。 本章讲的依旧是实战项目，实战内容是打造分布式爬虫，这对初学者来说，
最近整理了一个Python新手学Python系列方便新人学习与熟手回顾基础知识.
数据信息采集离不开Python爬虫，而python爬虫离不开代理ip，他们的结合可以做的事情很多，如搜索引擎、采集数据、广告过滤等，Python爬虫还可以用于数据分析，在数据的抓取方面可以产生的作用巨大！
一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。
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