python高並發伺服器

1. 高並發,用python適合嗎

Python不太適合高並發，雖然可以做，但是問題還是比較大，特別如果是後端服務，需要很高的高並發的話，還是用其他語言。

要高並發的話， 多進程+協程的組合的並發性能遠高於多線程。我在這篇文章中對python的並發方案有過比較。 像是要發各種請求的，其實和爬蟲類似， 協程的方案比較合適，能達到很高的並發。

Python簡介：

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。

Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

2. python主要可以做什麼

Python幾乎無所不能，通俗易懂、容易入門、功能強大，學習後可以從事以下工作崗位：
1. Web開發
最火的Python web框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的標語把Django定義為the framework for perfectionist with deadlines(大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架)
2. 網路編程
支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單
3. 爬蟲開發
爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 雲計算開發
目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack,Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為什麼Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立!
6. 自動化運維
問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼?10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用的最多的語言
8. 科學運算
97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛
9. 游戲開發
在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

3. 如何用Python一門語言通吃高性能並發，GPU計算和深度學習

第一個就是並發本身所帶來的開銷即新開處理線程、關閉處理線程、多個處理線程時間片輪轉所帶來的開銷。

實際上對於一些邏輯不那麼復雜的場景來說這些開銷甚至比真正的處理邏輯部分代碼的開銷更大。所以我們決定採用基於協程的並發方式，即服務進程只有一個(單cpu)所有的請求數據都由這個服務進程內部來維護，同時服務進程自行調度不同請求的處理順序，這樣避免了傳統多線程並發方式新建、銷毀以及系統調度處理線程的開銷。基於這樣的考慮我們選擇了基於Tornado框架實現api服務的開發。Tornado的實現非常簡潔明了，使用python的生成器作為協程，利用IOLoop實現了調度隊列。

第二個問題是資料庫的性能，這里說的資料庫包括MongoDB和Redis，我這里分開講。

先講MongoDB的問題，MongoDB主要存儲不同的用戶對於驗證的不同設置，比如該顯示什麼樣的圖片。
一開始每次驗證請求都會查詢MongoDB，當時我們的MongoDB是純內存的，同時三台機器組成一個復制集，這樣的組合大概能穩定承載八九千的qps，後來隨著我們驗證量越來越大，這個承載能力逐漸就成為了我們的瓶頸。
為了徹底搞定這個問題，我們提出了最極端的解決方案，乾脆直接把資料庫中的數據完全緩存到服務進程里定期批量更新，這樣查詢的開銷將大大降低。但是因為我們用的是Python，由於GIL的存在，在8核伺服器上會fork出來8個服務進程，進程之間不像線程那麼方便，所以我們基於mmap自己寫了一套夥伴演算法構建了一個跨進程共享緩存。自從這套緩存上線之後，Mongodb的負載幾乎變成了零。
說完了MongoDB再說Redis的問題，Redis代碼簡潔、數據結構豐富、性能強大，唯一的問題是作為一個單進程程序，終究性能是有上限的。
雖然今年Redis發布了官方的集群版本，但是經過我們的測試，認為這套分布式方案的故障恢復時間不夠優秀並且運維成本較高。在Redis官方集群方案面世之前，開源世界有不少proxy方案，比如Twtter的TwemProxy和豌豆莢的Codis。這兩種方案測試完之後給我們的感覺TwemProxy運維還是比較麻煩，Codis使用起來讓人非常心曠神怡，無論是修改配置還是擴容都可以在配置頁面上完成，並且性能也還算不錯，但無奈當時Codis還有比較嚴重的BUG只能放棄之。
幾乎嘗試過各種方案之後，我們還是下決心自己實現一套分布式方案，目的是高度貼合我們的需求並且運維成本要低、擴容要方便、故障切換要快最重要的是數據冗餘一定要做好。
基於上面的考慮，我們確定基於客戶端的分布式方案，通過zookeeper來同步狀態保證高可用。具體來說，我們修改Redis源碼，使其向zookeeper注冊，客戶端由zookeeper上獲取Redis伺服器集群信息並根據統一的一致性哈希演算法來計算數據應該存儲在哪台Redis上，並在哈希環的下一台Redis上寫入一份冗餘數據，當讀取原始數據失敗時可以立即嘗試讀取冗餘數據而不會造成服務中斷。

4. Python培訓課程內容有哪些

以下是Python課程內容：
階段一：Python開發基礎
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
階段二：Python高級級編編程&資料庫開發
Python高級級編編程&資料庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變數、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網路套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP伺服器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、資料庫類型、特性介紹，表欄位類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於資料庫的學員管理系統開發等。
階段三：前端開發
前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax非同步載入、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控制項綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex
actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。
階段四：WEB框架開發
WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models
ORM、FORM、表單驗證、Django session & cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django
Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful
API、BBS+Blog實戰項目開發等。
階段五：爬蟲開發
爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個非同步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬蟲實戰等。
階段六：全棧項目實戰
全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、介面單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django
+ uwsgi +
nginx生產環境部署學習、介面文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。
階段八：人工智慧
人工智慧課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網路、測試集以及評價標准Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程式控制制API和自動化駕駛開發等。
階段九：自動化運維&開發
自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。
階段十：高並發語言GO開發
高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字元串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、make&new、字元串、go程序調試、slice&map、map排序、常用標准庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web伺服器的開發等。

5. python高並發怎麼解決

某個時間段內，數據涌來，這就是並發。如果數據量很大，就是高並發

高並發的解決方法：

1、隊列、緩沖區

假設只有一個窗口，陸續湧入食堂的人，排隊打菜是比較好的方式

所以，排隊（隊列）是一種天然解決並發的辦法

排隊就是把人排成 隊列，先進先出，解決了資源使用的問題

排成的隊列，其實就是一個緩沖地帶，就是 緩沖區

假設女生優先，每次都從這個隊伍中優先選出女生出來先打飯，這就是 優先隊列

例如queue模塊的類Queue、LifoQueue、PriorityQueue（小頂堆實現）

2、爭搶

只開一個窗口，有可能沒有秩序，也就是誰擠進去就給誰打飯

擠到窗口的人占據窗口，直到打到飯菜離開

其他人繼續爭搶，會有一個人占據著窗口，可以視為鎖定窗口，窗口就不能為其他人提供服務了。

這是一種鎖機制

誰搶到資源就上鎖，排他性的鎖，其他人只能等候

爭搶也是一種高並發解決方案，但是，這樣可能不好，因為有可能有人很長時間搶不到

3、預處理

如果排長隊的原因，是由於每個人打菜等候時間長，因為要吃的菜沒有，需要現做，沒打著飯不走開，鎖定著窗口

食堂可以提前統計大多數人最愛吃的菜品，將最愛吃的80%的熱門菜，提前做好，保證供應，20%的冷門菜，現做

這樣大多數人，就算鎖定窗口，也很快打到飯菜走了，快速釋放窗口

一種提前載入用戶需要的數據的思路，預處理 思想，緩存常用

更多Python知識，請關註：Python自學網！！

6. Python 有哪些好的 Web 框架

1、Django框架
優點：是一個高層次Python Web開發框架，特點是開發快速、代碼較少、可擴展性強。Django採用MTV(Model、Template、View)模型組織資源，框架功能豐富，模板擴展選擇最多。對於專業人員來說，Django是當之無愧的Python排名第一的Web開發框架。
缺點：包括一些輕量級應用不需要的功能模塊，不如Flask輕便。過度封裝很多類和方法，直接使用比較簡單，但改動起來比較困難。相比於 C,C++性能，Django性能偏低。模板實現了代碼和樣式完全分離，不允許模板里出現Python代碼，靈活度不夠。另外學習曲線也相對陡峭。
2、Flask框架
優點：Flask是一個Python Web開發的微框架，嚴格來說，它僅提供Web伺服器支持，不提供全棧開發支持。然而，Flask非常輕量、非常簡單，基於它搭建Web系統都以分鍾來計時，特別適合小微原型系統的開發。花少時間、產生可用系統，是非常劃算的選擇。
缺點：對於大型網站開發，需要設計路由映射的規則，否則導致代碼混亂。對新手來說，容易使用低質量的代碼創建 「不良的web應用程序」。
3、Pyramid框架
優點：是一個擴展性很強且靈活的Python Web開發框架。上手十分容易，比較適合中等規模且邊開發邊設計的場景。Pyramid不提供絕對嚴格的框架定義，根據需求可以擴展開發，對高階程序員十分友好。
缺點：國內知名度不高，高級用法需要通過閱讀源代碼獲取靈感。默認使用Chameleon模板，靈活度沒有成為一個要素。
4、web.py框架
優點：正如其名，web.py是一個採用Python作為開發語言的Web框架，簡單且強大。俄羅斯排名第一的Yandex搜索引擎基於這個框架開發，Guido van Rossum認為這是最好的Python Web框架，還需要說別的嗎?有事實作證、有大牛認可，用起來吧!
缺點：Web.py並未像其他框架一樣保持與Python 3兼容性的最新狀態。這不僅意味著缺乏對非同步語法的支持，還意味著缺少對已棄用的函數的錯誤。此外，目前尚不清楚維護者是否有計劃在Python 2到達其支持生命周期結束後保持Web.py的最新狀態。
5、Tornado框架
優點：Tornado是一個基於非同步網路功能庫的Web開發框架，因此，它能支持幾萬個開放連接，Web服務高效穩定。可見，Tornado適合高並發場景下的Web系統，開發過程需要採用Tornado提供的框架，靈活性較差，確定場景後再考慮使用不遲。
缺點：Tornado 5.0改進了與Python的本機非同步功能的集成。因此不再支持Python 3.3.並且Python 3.5用戶必須使用Python 3.5.2或更高版本。Tornado 6.0將需要Python 3.5及更高版本，並將完全放棄Python 2支持。

7. Python能幹什麼，Python的應用領域

Python 作為一種功能強大的編程語言，因其簡單易學而受到很多開發者的青睞。那麼，Python 的應用領域有哪些呢？

概括起來，Python 的應用領域主要有如下幾個。

Web應用開發
Python 經常被用於 Web 開發。例如，通過 mod_wsgi 模塊，Apache 可以運行用 Python 編寫的 Web 程序。Python 定義了 WSGI 標准應用介面來協調 HTTP 伺服器與基於 Python 的 Web 程序之間的通信。

不僅如此，一些 Web 框架（如 Django、TurboGears、web2py 等等）可以讓程序員輕松地開發和管理復雜的Web程序。

舉個最直觀的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其網路搜索系統中就廣泛使用 Python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、音樂於一體的豆瓣網，也是使用 Python 實現的。
操作系統管理、自動化運維開發
很多操作系統中，Python 是標準的系統組件，大多數 Linux 發行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在終端下直接運行 Python。
有一些 Linux 發行版的安裝器使用 Python 語言編寫，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安裝器等等。
另外，Python 標准庫中包含了多個可用來調用操作系統功能的庫。例如，通過 pywin32 這個軟體包，我們能訪問 Windows 的 COM 服務以及其他 Windows API；使用 IronPython，我們能夠直接調用 .Net Framework。
通常情況下，Python 編寫的系統管理腳本，無論是可讀性，還是性能、代碼重用度以及擴展性方面，都優於普通的 shell 腳本。
游戲開發
很多游戲使用 C++ 編寫圖形顯示等高性能模塊，而使用 Python 或 Lua 編寫游戲的邏輯。和 Python 相比，Lua 的功能更簡單，體積更小；而 Python 則支持更多的特性和數據類型。
編寫伺服器軟體
Python 對於各種網路協議的支持很完善，所以經常被用於編寫伺服器軟體以及網路爬蟲。
比如說，Python 的第三方庫 Twisted，它支持非同步網路編程和多數標準的網路協議（包含客戶端和伺服器端），並且提供了多種工具，因此被廣泛用於編寫高性能的伺服器軟體。
科學計算
NumPy、SciPy、Matplotlib 可以讓 Python 程序員編寫科學計算程序。
以上都只是 Python 應用領域的冰山一角，總的來說，Python 語言不僅可以應用到網路編程、游戲開發等領域，還可以在圖形圖像處理、只能機器人、爬取數據、自動化運維等多方面展露頭角，為開發者提供簡約、優雅的編程體驗。

8. python現在做高並發伺服器 性能怎麼樣

你要相信一點，現在伺服器的瓶頸主要不在語言，而是磁碟IO，網路IO，業務邏輯等等。
對於幾乎所有現代語言，對C10K問題都能比較好的解決。
HTTP/2、非同步、協程、RESTful等等技術都在一定程度幫我們處理C10K問題，Python世界也有很多開源庫幫我們解決這些問題（換成Java也差不多）。
我公司目前使用的方案有：使用Nginx支持HTTP/2，實現簡單負載均衡，使用Python Tornado + RabbitMQ非同步處理耗時任務，但應用主體還是基於Python FlaskRESTful。
也許使用Java或Go可以提升性能，但我們看中的是Python的工程型、可讀性、可維護性，適合快速迭代開發。

9. python是什麼語言，主要應用在哪些開發

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。
1、軟體開發：Python語言支持多函數編程，可以擔任任何軟體的開發工作，是它的標配能力。
2、科學計算：Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛，有更多的程序庫的支持，做科學計算是非常合適的選擇。
3、自動化運維：Python是作為運維工程師的首選編程語言，有諸多優勢所在，是非常受喜歡的編程語言。
4、雲計算：開源雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的。
5、web開發:基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。
6、網路爬蟲：也稱網路蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。能夠編寫網路爬蟲的編程語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一。
7、數據分析：結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石，Python是數據分析領域首選的編程語言。
8、人工智慧：對於人工智慧我想不用多介紹，是現在非常流行的一個行業，而人工智慧也是未來的發展，Python是人工智慧的首選編程語言。