我们可以通过“async for”表达式使用异步推导式来遍历异步生成器和异步迭代器。
在互联网时代，网站数据是一种宝贵的资源，可以用来分析用户行为、市场趋势、竞争对手策略等。但是，如何从海量的网页中提取出有价值的信息呢？答案是使用网络爬虫。
图片抓取是爬虫技术中常见的需求，但是图片抓取的效率受到很多因素的影响，比如网速、网站反爬机制、图片数量和大小等。本文将介绍如何使用多线程或异步技术来提高图片抓取的效率，以及如何使用爬虫代理IP来避免被网站封禁。
'=='操作符比较对象之间的值是否相等。 'is'操作符比较的是对象的身份标识是否相等，即它们是否是同一个对象，是否指向同一个内存地址。
你好啊，我是阿巩。转眼已连续更新一周了，可咱毕竟是讲Python的公众号，不来点Python基础干货就有些说不过去，就像茶馆里没有茶、犬舍里没有狗子、老婆饼里没有老婆（都什么乱七八糟的比喻？！）之前有写过篇万字长文，今天来根据面试常问的内容整理下，做个精编版。日拱一卒，让我们开始吧！
我们经常使用Python语言的朋友们都清楚，requests 是使用率非常高的 HTTP 库，甚至更早Python2中使用的是 urllib、urllib2 ，也给我们提供了许多方便的功能。
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio.html
本基础分为十个部分： 1-数字 2-字符串 3-列表 4-控制流 5-函数 6-数据结构 7-模块 8-深层输入与输出 9-异常和错误 10-类 11-标准库简介 12-协程
Python中的生成器函数是一种特殊的函数，它可以在调用时产生一个迭代器对象，用于按需生成一系列值，而不是一次性生成所有值。生成器函数提供了一种简单而有效的方式来处理大型数据集或无限数据流，同时节省内存和计算资源。在本文中，我们将深入探讨Python中的生成器函数，包括如何定义和使用它们，以及一些实际用例。
代码解析： 在这个例子中，我们使用range(1, 11)生成1到10的数字序列，并通过列表推导式计算每个数字的平方，最终得到squares列表。
Python 3.9 已于 10 月 5 日发布，新版本的特性，你 get 到了吗？对于 Python 程序员来说，这又是一个令人兴奋的时刻。
这是一个有趣的资源的集合，针对Python的有抱负的数据科学家的文章和教程的形式提供，旨在为您的数据科学之旅提供一些实用指导。
近日，Python 3.9 发布，并开发了一些新特性，包括字典合并与更新、新的解析器、新的字符串函数等。
这两个着重说一下，写爬虫用的最多的就是惰性匹配 *？表示尽可能少的让*匹配东西
本文列举了Python3.6、3.7、3.8、3.9四个版本的新特性，学习它们有助于提高对Python的了解，跟上最新的潮流。
平移和缩放地图以选择感兴趣的区域。使用绘图工具在地图上绘制多边形研究区域，然后在地图绘制点用来标记研究区域的起点，如果没绘制点则选取研究区域的中心点作为起点。
关于AioDnsBrute AioDnsBrute是一款功能强大的异步DNS爆破工具，该工具基于Python 3.5开发，并使用了asyncio库以实现针对目标域名的异步爆破。 该工具的运行速度非常快，在一台小型V*P*S主机上，可以实现在1.5-2分钟之内处理大约10万个DNS资源。如果使用的是Amazon M3的话，3分钟之内可以发送100万个请求。 工具安装 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： $ git clone https://github.com/blark/aiod
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Python 中的 asyncio 模块提供了一些有用的 debug 工具，可以帮助我们更好地理解异步IO程序的运行状态，并找到程序中的错误。在本节中，我们将介绍 asyncio 的 debug 工具，并介绍如何使用这些工具进行调试。
它被用于Robinhood去构建高性能的分布式系统和实时数据通道，每天处理数十亿的数据。
异步上下文管理器。类似于同步上下文管理器，我们知道使用with可以实现一个上下文管理的器，而对于异步上下文管理器其根本表现形式为async with,下面的一段代码告诉你async with是如何运作的。
前言 当从网络上下载小文件时，比如一张图片，可以直接用response.read() 来读取返回的数据流文件。 但是当下载一个几百兆，几千兆的文件会占用很大的内存，为了减少内存的占用可以一边读取一边下载的方式。 流式响应内容 平常返回的response 对象，使用read()， json()和且text()非常方便，但是需谨慎使用它们。所有这些方法都将整个响应加载到内存中。 例如，如果您要下载几个千兆字节大小的文件，这些方法将加载内存中的所有数据。相反，您可以使用该content 属性。它是aiohttp.
不知道各位童鞋们是否遇到过需要使用python下载大文件的需求，或者需要从一些网速很慢的网站上下载文件。如果你在实际下载过程碰到下载不稳定经常失败的情况，本文的方法将会给你带来一些解决思路和方案。
上面的代码也可以这样写，将15到21行换成一行await asyncio.gather(a(), b())也能实现类似的效果，await asyncio.gather 会并发运行传入的可等待对象（Coroutine、Task、Future）。
Python 目前已经进化到了3.8版本，对操作数据库也提供了相应的异步支持。当我们做一个Web服务时，性能的瓶颈绝大部分都在数据库上，如果一个请求从数据库中读数据的时候能够自动切换、去处理其它请求的话，是不是就能提高并发量了呢。
今天给大家介绍一个Python备忘单，可以作为学习Python编程的快速参考指南。
生成器对象可以使用send()方法发送数据，发送的数据会成为生成器函数中通过yield表达式获得的值。这样，生成器就可以作为协程使用，协程简单的说就是可以相互协作的子程序。
大家好，我是易安！今天我们继续Python的学习，内容稍微有些多，不过我会尽可能举一些例子让你理解。
在 Python 众多的 HTTP 客户端中，最有名的莫过于requests、aiohttp和httpx。
Python的asyncio模块是一个用于编写单线程并发代码的库，使用协程，多路复用IO以及其他技术。asyncio即Asynchronous I/O是python一个用来处理并发(concurrent)事件的包，是很多python异步架构的基础，多用于处理高并发网络请求方面的问题。
工程师 Jim Anderson 分享了他的经验，他写了一篇关于「通过并发性加快 python 程序的速度」的文章。Jim 有多年的编程经验，并且使用过各种编程语言。他曾做过嵌入式系统相关的工作，开发过分布式系统，并且参加过许多会议。
Tornado 4.3于2015年11月6日发布，该版本正式支持Python3.5的async/await关键字，并且用旧版本CPython编译Tornado同样可以使用这两个关键字，这无疑是一种进步。其次，这是最后一个支持Python2.6和Python3.2的版本了，在后续的版本了会移除对它们的兼容。现在网络上还没有Tornado4.3的中文文档，所以为了让更多的朋友能接触并学习到它，我开始了这个翻译项目，希望感兴趣的小伙伴可以一起参与翻译，项目地址是tornado-zh on Github，翻译好的文档在Read the Docs上直接可以看到。欢迎Issues or PR。
众所周知，Python 3.11 版本带来了较大的性能提升，但是，它具体在哪些方面上得到了优化呢？除了著名的“香农计划”外，它还包含哪些与性能相关的优化呢？本文将带你一探究竟！
在爬虫开发中，我们经常会遇到请求失败的情况，比如网络超时、连接错误、服务器拒绝等。这些情况会导致我们无法获取目标网页的内容，从而影响爬虫的效果和效率。为了解决这个问题，我们需要使用异常处理机制来捕获和处理请求失败的情况，从而提高爬虫的稳定性和稳定性。
众所周知，JavaScript 是单线程的，所以浏览器通过 JavaScript 发起的请求是异步请求。Python 自带的 asyncio 模块为 Python 带来了原生的异步能力。
本章重点介绍了封装“生成一堆独立线程并将结果收集到队列中”模式的concurrent.futures.Executor类，这是米歇尔·西莫纳托描述的。并发执行器使得这种模式几乎可以轻松使用，不仅适用于线程，还适用于进程——对于计算密集型任务非常有用。
在 Python 众多的 HTTP 客户端中，最有名的莫过于 requests、aiohttp 和 httpx。在不借助其他第三方库的情况下，requests 只能发送同步请求；aiohttp 只能发送异步请求；httpx 既能发送同步请求，又能发送异步请求。在并发量大的情况下，如何高效的处理数据，异步是我们的优选，今天我们主要详解的是在生产环境广泛使用的 aiohttp。
2、如无需保留请求的对话状态，请求将通过aiohttp.request直接发送回复。
从广义上讲，Asyncio 是新的、流行的、讨论广泛的和令人兴奋的。然而，对于何时应该在项目中采用它存在很多困惑。
协程(Coroutine)，又称微线程，纤程。(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用：在执行 A 函数的时候，可以随时中断，去执行 B 函数，然后中断B函数，继续执行 A 函数 （可以自动切换），但这一过程并不是函数调用（没有调用语句），过程很像多线程，然而协程只有一个线程在执行 通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定
在 Python 中，协程（Coroutine）是一种轻量级的并发编程方式，可以通过协作式多任务来实现高效的并发执行。协程是一种特殊的生成器函数，通过使用 yield 关键字来挂起函数的执行，并保存当前的执行状态。协程的执行可以通过 send 方法来恢复，并在下一次挂起时返回一个值。
asyncio于Python3.4引入标准库，增加了对异步I/O的支持，asyncio基于事件循环，可以轻松实现异步I/O操作。接下来，我们用基于asyncio的库实现一个高性能爬虫。
进程：进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。进程是操作系统动态执行的基本单元。
作者：matrix 被围观: 3,714 次 发布时间：2019-11-26 分类：Python | 无评论 »
写在前面： 花了一周的时间，对协程做了一个简单的梳理，特别是异步编程asyncio库的使用，做了详细的说明。本文主要包括的知识点有：yield生成器的复习并实现协程的功能、greenlet库实现协程、gevent库实现协程、asyncio异步协程的介绍、异步协程的创建与运行、任务的创建与运行、并发运行gather/wait/as_complete/wait_for等方法的实现、异步协程的嵌套、await关键字的理解等等，这些都是基础。由于篇幅比较长，打算分为两篇，第二篇在介绍一下asyncio的其他用法。
关于多进程库的改进，Python 3.9 向 multiprocessing.SimpleQueue 类添加了新方法 close()。 此方法可以显式地关闭队列。这将确保队列关闭并且停留时间不会比预期长。值得注意的是，一旦关闭队列，就不能调用 get()、put() 和 empty() 方法。
GitHub地址是：https://miyakogi.github.io/pyppeteer
asyncio 是 Python 的一个内置库，它的主要用途是编写单线程并发代码，主要通过协程实现。这个库在 Python 3.4 版本中引入，作为 Python 的异步 I/O 框架，提供了基于事件循环的并发模型。
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