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【Kotlin 启动 ⑤ ( 作用域构建器 | runBlocking 函数 | coroutineScope 函数 | supervisorScope 函数 )

文章目录 一、结构化并发 二、作用域构建器 ( runBlocking 函数 | coroutineScope 函数 ) 二、作用域构建器 ( coroutineScope 函数 | supervisorScope...; 二、作用域构建器 ( runBlocking 函数 | coroutineScope 函数 ) ---- 结构化并发 通过 作用域 CoroutineScope 管理任务 ; 作用域...runBlocking 可以在普通的函数中执行 , 将主线程包装成了体 ; 但是 coroutineScope 函数 由于是 挂起函数 , 只能在 体 中使用 ; 该 coroutineScope...( coroutineScope 函数 | supervisorScope 函数 ) ---- 1、作用域构建器概念 coroutineScope 函数 构建的 作用域 , 如果有一个 子....() -> R): R supervisorScope 函数 构建的 作用域 , 如果有一个 子 执行失败 , 其它子继续执行 , 不会受到执行失败的子影响 ; 函数原型如下 : public

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【Kotlin 异常处理 ② ( SupervisorJob | supervisorScope 作用域构建器函数 )

文章目录 一、SupervisorJob 二、supervisorScope 作用域构建器函数 在上一篇博客介绍了 异常处理 【Kotlin 异常处理 ① ( 根异常处理..., 会将异常 传递给 父 , 父会执行如下操作 : ① 取消子 : 不仅仅取消产生异常的子 , 该父下所有的子都会取消 ; ② 取消父 : 将父本身取消 ; ③ 向父的父传播异常...; SupervisorJob 实现 : 创建 SupervisorJob , 需要先 创建一个 作用域 , 在 CoroutineScope 构造函数 中 传入 SupervisorJob...作用域 调用 launch 构建器函数 , 即可 创建 SupervisorJob , 这些可以自己处理异常 , 不会向父传递异常 ; 代码示例 : // 先创建 Supervisor...作用域构建器函数 ---- 使用 supervisorScope 作用域构建器函数 , 可以直接创建一个 SupervisorScope 作用域 , 在该作用域中定义的 , 都是 SupervisorJob

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    Python中的

    1 1.1的概念 ,又称微线程,纤。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程:是一种用户态的轻量级线程。...我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序,那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序;别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序,这就是。...(2)进行阻塞(Blocking)操作(如IO时)会阻塞掉整个程序 2 Python中如何实现 2.1 yield实现   前文所述“子程序(函数)在执行过程中可以中断去执行别的子程序;别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序...2.2 greenlet实现   Python的 greenlet就相当于手动切换,去执行别的子程序,在“别的子程序”中又主动切换回来。。。 greenlet例子: 1 #!...实现,在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级

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    python

    也是单线程的,没法利用cpu的多核,想利用cpu多核可以通过,进程+的方式,又或者进程+线程+。...1、的简单实现 的原理是通过生成器实现,如下:程序执行到19行,执行consumer函数到13行,next生成器,执行producer函数到8行停下,返回consumer函数13行继续往下执行,...gevent是对gevent的再次封装,能自动识别耗时操作切换到其它。注意gevent遇到耗时操作才会切换运行,没有遇到耗时操作是不会主动切换的。...gevent.spawn(*args, **kwargs)    不定长参数中的第一个参数为执行的方法fn,其余的依次为 fn 的参数。开启了后要调用join方法。...joinall() 方法传参一个列表,列表包含了所有的

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    python

    python入门 函数的执行顺序 在了解程之前, 我们需要再次回想一下python中的多个函数执行的顺序是怎样的?...间的数据传输 是单个函数(一个线程),可以随时中断执行,也就意味着,在中断过程中,可以做一些有意义的事情(它并不像普通函数间的调用,一个函数在执行后是没办法继续去操作该函数的,如传递新的数据,修改函数内部的变量等...由于函数及 生成器的综合体,so,它拥有了两者的共同特性 可以携带参数 可以有返回值 可以使用for循环调用 可以使用send方法 看这个列子,注意理解函数是通过什么样的方式在执行过程中传递外部数据的.../usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- '''实现生产者与消费者模型''' def product(c): '''生产者:厨师生产包子 - 生产者接收消费者发来的消息...: yield关键字 实际上是 : 生成器函数 使用g.send(None)触发 g.send("a") 像xie内部发送数据 g.close()关闭

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    Python

    参考资料 http://python.jobbole.com/86481/ http://python.jobbole.com/87310/ http://segmentfault.com/a/1190000009781688...历史历程 3.4引入,用yield实现 3.5引入语法 实现的比较好的包有asyncio,tornado,gevent 定义: 是为非抢占式多任务产生子程序的计算机程序组件,允许不同入口点在不用位置暂停或者执行程序...从技术角度讲,就是一个你可以暂停执行的函数,或者干脆把理解成生成器 的实现: yield返回 send调用 的四个状态 inspect.getgeneratorstate(...)...next预激(prime) 代码案例v2 终止 中未处理的异常会向上冒泡,传给 next 函数或 send 方法的调用方(即触发的对象) 终止的一种方式:发送某个哨符值,让退出。...yield from 调用为了得到返回值,必须正常终止 生成器正常终止会发出StopIteration异常,异常对象的vlaue属性保存返回值 yield from从内部捕获StopIterator

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    【Kotlin 启动 ③ ( 组合并发 | 挂起函数串行执行 | 组合并发执行挂起函数 )

    文章目录 一、挂起函数串行执行 二、组合并发执行挂起函数 一、挂起函数串行执行 ---- 在体中 , 连续使用多个挂起函数 , 这些函数的执行是顺序执行的 , 挂起函数 1 执行完毕后 , 才执行..., 可以将 主线程 包装成 // measureTimeMillis 函数用于测量内部代码块执行的时间, 单位毫秒 ms val time =...577 ms 二、组合并发执行挂起函数 ---- 如果想要两个挂起函数并发执行 , 并且同时需要两个函数的返回值 , 则使用 async 构建器 , 启动两个协 , 在体中执行两个并发函数..., 可以将 主线程 包装成 // measureTimeMillis 函数用于测量内部代码块执行的时间, 单位毫秒 ms val time =...} suspend fun hello2(): Int { delay(300) return 2 } } 执行结果 : 启动两个 async

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    Python

    是啥 python 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 切换到另一个。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。...和线程差异 在实现多任务时,线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CPU上下文这么简单。...greenlet模块 为了更好使用来完成多任务,python 中的 greenlet 模块对其封装,从而使得切换任务变的更加简单 使用如下命令安装 greenlet 模块: pip install...gevent模块 greenlet 已经实现了,但是这个还的人工切换,是不是觉得太麻烦了,不要着急,python还有一个比greenlet更强大的并且能够 自动切换任务 的模块 gevent 其原理是当一个

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    Python

    这是通过栈实现的,一个函数就是一个执行的子程序,子程序的调用总是有一个入口、一次返回,调用的顺序是明确的 又称微线程(纤),是一种用户态的轻量级线程 理解 普通理解:线程是系统级别的,它们是由操作系统调度...是程序级别,由程序员根据需求自己调度。我们把一个线程中的一个个函数称为子程序,那么一个子程序在执行的过程中可以中断去执行别的子程序,这就是。...因此,能后保留一次调用的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态 优点 a、无需线程上下文切换的开销,避免了无意义的调度,从而提高了性能,但是程序员必须自己承担调度的任务,同时也失去了标准线程使用多...CPU的能力 b、无需原子操作锁定及同步的开销 c、方便切换控制流,简化编程模型 d、高并发+高可扩展+低成本:一个CPU支持上万个不是问题 缺点 a、无法利用多核CPU,的本质是单个线程,它不能同时将多个...CPU的多个核心使用上,需要和进程匹配使用才能运行在多个CPU上。

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    Python

    Python (Coroutine)又称微线程,即轻量级的线程。可以理解成与调用方协作,产出由调用方提供的值的过程。与线程相比,其优势在于上下文切换的成本更低,且由用户自己控制。...发展史 Python 中的主要经历了三个阶段。...yield / send 的运行 在生成器中使用 yield 关键字,而后生成器的调用方使用 .send(value) 方法发送数据,该数据 value 就会成为生成器函数中 yield 表达式的值...async / await 从 python3.5 开始,Python 新加了一种定义方法 asyncdef。...简单的讲,async 定义一个,await 用于挂起阻塞的异步调用接口;而的调用方法在 Python3.7 中做了些许改动,所以这一节以 Python 版本分成两部分来讲解。

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    Python

    是啥 python 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 切换到另一个。 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。...但是 的切换只是单纯的操作 CPU 的上下文,所以一秒钟切换个上百万次系统都抗的住。...greenlet模块 为了更好使用来完成多任务,python 中的 greenlet 模块对其封装,从而使得切换任务变的更加简单 使用如下命令安装 greenlet 模块: pip install...gevent模块 greenlet 已经实现了,但是这个还的人工切换,是不是觉得太麻烦了,不要着急,python还有一个比greenlet更强大的并且能够 自动切换任务 的模块 gevent 其原理是当一个

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    Python

    无私函数)通过yield来调用其它无私函数)。通过yield方式转移执行权的程之间不是调用者与被调用者的关系,而是彼此对称、平等的。...send 从上面的程序中可以看到,目前只有数据从 fib() 中通过 yield 流向外面的 for 循环;如果可以向 fib() 发送数据,那不是就可以在 Python 中实现了嘛。...于是,Python 中的生成器有了 send 函数,yield 表达式也拥有了返回值。...grep Python 实现的 grep 也是一个很好的的例子 def grep(pattern): print("Searching for", pattern) while True...Python3.5 引入 async/await 让表面上独立于生成器而存在,让 Python更加方便。 学习完成后会更新博客,敬请期待。

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    python与golang的区

    和线程的关系 是在语言层面实现对线程的调度,避免了内核级别的上下文消耗。 python与调度 Python源于yield指令。...和大多数语言一样,在 Python 中,的调度是非抢占式的,也就是说一个必须主动让出执行机会,其他才有机会运行。 让出执行的关键字就是 await。...函数激发,挂起,等待服务端处理完成返回后再调用CallBack函数继续下面的流程 Go的 Go天生在语言层面支持,和Python类似都是采用了关键字,而Go语言使用了go这个关键字,可能是想表明是...goroutine 是一种 比线程更加轻盈、更省资源的。 Go 语言通过系统的线程来多路派遣这些函数的执行,使得 每个用 go 关键字执行的函数可以运行成为一个单位。...Python 整个异步编程生态的问题,之前标准库和各种第三方库的阻塞性函数都不能用了,如:requests,redis.py,open 函数等。

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