非同步通信python_Python標准庫的主要功能有哪些

Ⅰ python網路編程基礎的作品目錄

關於作者
關於技術審校
致謝
簡介
第1部分底層網路
第1章客戶/伺服器網路介紹
第2章網路客戶端
第3章網路伺服器
第4章域名系統
第5章域名系統
第2部分 Web Service
第6章 Web客戶端訪問
第7章解析HTML和XHTML
第8章 XML和XML-RPC
第3部分 E-mail服務
第9章 E-mail的編寫和編碼
第10章簡單郵件傳輸協議（SMTP）
第11章 POP
第12章 IMAP
第4部分多用途的客戶端協議
第13章 FTP
第14章資料庫客戶端
第15章 SSL
第5部分伺服器端框架
第16章 SocketSever
第17章 SimpleXMLRPCServer
第18章 CGI
第19章 Mod_python
第6部分多任務處理
第20章 forking
第21章線程
第22章非同步通信
索引

Ⅱ python非同步有哪些方式

yield相當於return，他將相應的值返回給調用next()或者send()的調用者，從而交出了CPU使用權，而當調用者再次調用next()或者send()的時候，又會返回到yield中斷的地方，如果send有參數，還會將參數返回給yield賦值的變數,如果沒有就和next（）一樣賦值為None。但是這里會遇到一個問題，就是嵌套使用generator時外層的generator需要寫大量代碼，看如下示例：
注意以下代碼均在Python3.6上運行調試

#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i if i > 10: raise StopIterationdef outer_generator():
print("do something before yield")
from_inner = 0
from_outer = 1
g = inner_generator()
g.send(None) while 1: try:
from_inner = g.send(from_outer)
from_outer = yield from_inner except StopIteration: breakdef main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1: try:
i = g.send(i + 1)
print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':
main()041

為了簡化，在Python3.3中引入了yield from

yield from

使用yield from有兩個好處，

1、可以將main中send的參數一直返回給最里層的generator，
2、同時我們也不需要再使用while循環和send (), next()來進行迭代。

我們可以將上邊的代碼修改如下：

def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i if i > 10: raise StopIterationdef outer_generator():
print("do something before coroutine start") yield from inner_generator()def main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1: try:
i = g.send(i + 1)
print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':
main()

執行結果如下：

do something before coroutine start123456789101234567891011

這里inner_generator()中執行的代碼片段我們實際就可以認為是協程，所以總的來說邏輯圖如下：

我們都知道Python由於GIL(Global Interpreter Lock)原因，其線程效率並不高，並且在*nix系統中，創建線程的開銷並不比進程小，因此在並發操作時，多線程的效率還是受到了很大制約的。所以後來人們發現通過yield來中斷代碼片段的執行，同時交出了cpu的使用權，於是協程的概念產生了。在Python3.4正式引入了協程的概念，代碼示例如下：

import asyncio# Borrowed from http://curio.readthedocs.org/en/latest/[email protected] countdown(number, n):
while n > 0:
print('T-minus', n, '({})'.format(number)) yield from asyncio.sleep(1)
n -= 1loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [
asyncio.ensure_future(countdown("A", 2)),
asyncio.ensure_future(countdown("B", 3))]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()12345678910111213141516

示例顯示了在Python3.4引入兩個重要概念協程和事件循環，
通過修飾符@asyncio.coroutine定義了一個協程，而通過event loop來執行tasks中所有的協程任務。之後在Python3.5引入了新的async & await語法，從而有了原生協程的概念。

async & await

在Python3.5中，引入了aync&await 語法結構，通過」aync def」可以定義一個協程代碼片段，作用類似於Python3.4中的@asyncio.coroutine修飾符，而await則相當於」yield from」。

先來看一段代碼，這個是我剛開始使用async&await語法時，寫的一段小程序。

#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport time

async def wait_download(url):
response = await requets.get(url)
print("get {} response complete.".format(url))

async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

這里會收到這樣的報錯：

Task exception was never retrieved
future: <Task finished coro=<wait_download() done, defined at asynctest.py:9> exception=TypeError("object Response can't be used in 'await' expression",)>
Traceback (most recent call last):
File "asynctest.py", line 10, in wait_download
data = await requests.get(url)
TypeError: object Response can't be used in 'await' expression123456

這是由於requests.get()函數返回的Response對象不能用於await表達式，可是如果不能用於await，還怎麼樣來實現非同步呢？
原來Python的await表達式是類似於」yield from」的東西，但是await會去做參數檢查，它要求await表達式中的對象必須是awaitable的，那啥是awaitable呢？ awaitable對象必須滿足如下條件中其中之一：

1、A native coroutine object returned from a native coroutine function .

原生協程對象

2、A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine() .

types.coroutine()修飾的基於生成器的協程對象，注意不是Python3.4中asyncio.coroutine

3、An object with an await method returning an iterator.

實現了await method，並在其中返回了iterator的對象

根據這些條件定義，我們可以修改代碼如下：

#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport time

async def download(url): # 通過async def定義的函數是原生的協程對象
response = requests.get(url)
print(response.text)

async def wait_download(url):
await download(url) # 這里download(url)就是一個原生的協程對象
print("get {} data complete.".format(url))

async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())27282930

好了現在一個真正的實現了非同步編程的小程序終於誕生了。
而目前更牛逼的非同步是使用uvloop或者pyuv，這兩個最新的Python庫都是libuv實現的，可以提供更加高效的event loop。

uvloop和pyuv

pyuv實現了Python2.x和3.x，但是該項目在github上已經許久沒有更新了，不知道是否還有人在維護。
uvloop只實現了3.x, 但是該項目在github上始終活躍。

它們的使用也非常簡單，以uvloop為例，只需要添加以下代碼就可以了

import asyncioimport uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())123

Ⅲ python2.7怎麼實現非同步

改進之前
之前，我的查詢步驟很簡單，就是：
前端提交查詢請求 --> 建立資料庫連接 --> 新建游標 --> 執行命令 --> 接受結果 --> 關閉游標、連接
這幾大步驟的順序執行。
這裡面當然問題很大：
建立資料庫連接實際上就是新建一個套接字。這是進程間通信的幾種方法里，開銷最大的了。
在「執行命令」和「接受結果」兩個步驟中，線程在阻塞在資料庫內部的運行過程中，資料庫連接和游標都處於閑置狀態。
這樣一來，每一次查詢都要順序的新建資料庫連接，都要阻塞在資料庫返回結果的過程中。當前端提交大量查詢請求時，查詢效率肯定是很低的。
第一次改進
之前的模塊里，問題最大的就是第一步——建立資料庫連接套接字了。如果能夠一次性建立連接，之後查詢能夠反復服用這個連接就好了。
所以，首先應該把資料庫查詢模塊作為一個單獨的守護進程去執行，而前端app作為主進程響應用戶的點擊操作。那麼兩條進程怎麼傳遞消息呢？翻了幾天Python文檔，終於構思出來：用隊列queue作為生產者（web前端）向消費者（資料庫後端）傳遞任務的渠道。生產者，會與SQL命令一起，同時傳遞一個管道pipe的連接對象，作為任務完成後，回傳結果的渠道。確保，任務的接收方與發送方保持一致。
作為第二個問題的解決方法，可以使用線程池來並發獲取任務隊列中的task，然後執行命令並回傳結果。
第二次改進
第一次改進的效果還是很明顯的，不用任何測試手段。直接點擊頁面鏈接，可以很直觀地感覺到反應速度有很明顯的加快。
但是對於第二個問題，使用線程池還是有些欠妥當。因為，CPython解釋器存在GIL問題，所有線程實際上都在一個解釋器進程里調度。線程稍微開多一點，解釋器進程就會頻繁的切換線程，而線程切換的開銷也不小。線程多一點，甚至會出現「抖動」問題（也就是剛剛喚醒一個線程，就進入掛起狀態，剛剛換到棧幀或內存的上下文，又被換回內存或者磁碟），效率大大降低。也就是說，線程池的並發量很有限。
試過了多進程、多線程，只能在單個線程里做文章了。
Python中的asyncio庫
Python里有大量的協程庫可以實現單線程內的並發操作，比如Twisted、Gevent等等。Python官方在3.5版本里提供了asyncio庫同樣可以實現協程並發。asyncio庫大大降低了Python中協程的實現難度，就像定義普通函數那樣就可以了，只是要在def前面多加一個async關鍵詞。async def函數中，需要阻塞在其他async def函數的位置前面可以加上await關鍵詞。
import asyncio
async def wait():
await asyncio.sleep(2)
async def execute(task):
process_task(task)
await wait()
continue_job()
async def函數的執行稍微麻煩點。需要首先獲取一個loop對象，然後由這個對象代為執行async def函數。
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(execute(task))
loop.close()
loop在執行execute(task)函數時，如果遇到await關鍵字，就會暫時掛起當前協程，轉而去執行其他阻塞在await關鍵詞的協程，從而實現協程並發。
不過需要注意的是，run_until_complete()函數本身是一個阻塞函數。也就是說，當前線程會等候一個run_until_complete()函數執行完畢之後，才會繼續執行下一部函數。所以下面這段代碼並不能並發執行。
for task in task_list:
loop.run_until_complete(task)
對與這個問題，asyncio庫也有相應的解決方案：gather函數。
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.ensure_future(execute(task))
for task in task_list]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()
當然了，async def函數的執行並不只有這兩種解決方案，還有call_soon與run_forever的配合執行等等，更多內容還請參考官方文檔。
Python下的I/O多路復用
協程，實際上，也存在上下文切換，只不過開銷很輕微。而I/O多路復用則完全不存在這個問題。
目前，Linux上比較火的I/O多路復用API要算epoll了。Tornado，就是通過調用C語言封裝的epoll庫，成功解決了C10K問題（當然還有Pypy的功勞）。
在Linux里查文檔，可以看到epoll只有三類函數，調用起來比較方便易懂。
創建epoll對象，並返回其對應的文件描述符（file descriptor）。
int epoll_create(int size);
int epoll_create1(int flags);
控制監聽事件。第一個參數epfd就對應於前面命令創建的epoll對象的文件描述符；第二個參數表示該命令要執行的動作：監聽事件的新增、修改或者刪除；第三個參數，是要監聽的文件對應的描述符；第四個，代表要監聽的事件。
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
等候。這是一個阻塞函數，調用者會等候內核通知所注冊的事件被觸發。
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events,
int maxevents, int timeout);
int epoll_pwait(int epfd, struct epoll_event *events,
int maxevents, int timeout,
const sigset_t *sigmask);
在Python的select庫里：
select.epoll()對應於第一類創建函數；
epoll.register()，epoll.unregister()，epoll.modify()均是對控制函數epoll_ctl的封裝；
epoll.poll()則是對等候函數epoll_wait的封裝。
Python里epoll相關API的最大問題應該是在epoll.poll()。相比於其所封裝的epoll_wait，用戶無法手動指定要等候的事件，也就是後者的第二個參數struct epoll_event *events。沒法實現精確控制。因此只能使用替代方案：select.select()函數。
根據Python官方文檔，select.select(rlist, wlist, xlist[, timeout])是對Unix系統中select函數的直接調用，與C語言API的傳參很接近。前三個參數都是列表，其中的元素都是要注冊到內核的文件描述符。如果想用自定義類，就要確保實現了fileno()方法。
其分別對應於：
rlist: 等候直到可讀
wlist: 等候直到可寫
xlist: 等候直到異常。這個異常的定義，要查看系統文檔。
select.select()，類似於epoll.poll()，先注冊文件和事件，然後保持等候內核通知，是阻塞函數。
實際應用
Psycopg2庫支持對非同步和協程，但和一般情況下的用法略有區別。普通資料庫連接支持不同線程中的不同游標並發查詢；而非同步連接則不支持不同游標的同時查詢。所以非同步連接的不同游標之間必須使用I/O復用方法來協調調度。
所以，我的大致實現思路是這樣的：首先並發執行大量協程，從任務隊列中提取任務，再向連接池請求連接，創建游標，然後執行命令，並返回結果。在獲取游標和接受查詢結果之前，均要阻塞等候內核通知連接可用。
其中，連接池返回連接時，會根據引用連接的協程數量，返回負載最輕的連接。這也是自己定義AsyncConnectionPool類的目的。
我的代碼位於：bottle-blog/dbservice.py
存在問題
當然了，這個流程目前還一些問題。
首先就是每次輪詢拿到任務之後，都會走這么一個流程。
獲取連接 --> 新建游標 --> 執行任務 --> 關閉游標 --> 取消連接引用
本來，最好的情況應該是：在輪詢之前，就建好游標；在輪詢時，直接等候內核通知，執行相應任務。這樣可以減少輪詢時的任務量。但是如果協程提前對應好連接，那就不能保證在獲取任務時，保持各連接負載均衡了。
所以這一塊，還有工作要做。
還有就是epoll沒能用上，有些遺憾。
以後打算寫點C語言的內容，或者用Python/C API，或者用Ctypes包裝共享庫，來實現epoll的調用。
最後，請允許我吐槽一下Python的epoll相關文檔：簡直太弱了！！！必須看源碼才能弄清楚功能。

Ⅳ Python標准庫的主要功能有哪些

Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。

環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器，構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

Ⅳ python 什麼是非同步通信

非同步通信是一種很常用的通信方式。
相對於同步通信，非同步通信在發送字元時，所發送的字元之間的時隙可以是任意的，當然，接收端必須時刻做好接收的准備（如果接收端主機的電源都沒有加上，那麼發送端發送字元就沒有意義，因為接收端根本無法接收）。發送端可以在任意時刻開始發送字元，因此必須在每一個字元的開始和結束的地方加上標志，即加上開始位和停止位，以便使接收端能夠正確地將每一個字元接收下來。內部處理器在完成了相應的操作後，通過一個回調的機制，以便通知發送端發送的字元已經得到了回復。

Ⅵ Python中的並行和並發是什麼

並行和並發

無論是並行還是並發，在用戶看來都是'同時'運行的，不管是進程還是線程，都只是一個任務而已，真是幹活的是cpu，cpu來做這些任務，而一個cpu同一時刻只能執行一個任務。

並發是偽並行，即看起來是同時運行。單個cpu+多道技術就可以實現並發，（並行也屬於並發），簡單的可以理解為快速在多個線程來回切換，感覺好像同時在做多個事情。

只有具備多個cpu才能實現並行，單核下，可以利用多道技術，多個核，每個核也都可以利用多道技術（多道技術是針對單核而言的）。有四個核，六個任務，這樣同一時間有四個任務被執行，假設分別被分配給了cpu1，cpu2，cpu3，cpu4，一旦任務1遇到I/O就被迫中斷執行，此時任務5就拿到cpu1的時間片去執行，這就是單核下的多道技術，而一旦任務1的I/O結束了，操作系統會重新調用它(需知進程的調度、分配給哪個cpu運行，由操作系統說了算)，可能被分配給四個cpu中的任意一個去執行。

導航:首頁 > 編程語言 > 非同步通信python

非同步通信python

與非同步通信python相關的資料