python究竟有多强大？Python代码能实现哪些功能？众所周知，Python入门简单、功能强大，是人工智能时代最佳的编程语言。但很多人好奇Python究竟有多强大，为什么那么受欢迎?...，把结果每位数都加起来等于多少呢?...Python语法简单、约束少、万能胶水，包含众多丰富强大的第三方模块/框架。常用的有以下几种： 1)Scrapy。...Pandas是Python中的机器学习库，它提供高层次的数据结构和各种各样的分析工具，这个库最大的特点之一是能够使用一两条命令来转换带有数据的复杂操作。...Pandas有许多内置的方法来分组、合并数据、过滤，以及时间序列功能。
这个数据结构，自然是 numpy 的 ndarray 对象，读取图像文件我习惯使用 PIL。...那一刻，我脑洞大开，很想知道 python 高手们只用一行代码都能干些什么？当然，限定条件是不能引用自定义的模块，可以使用内置模块或通用的第三方模块。...上网一搜，发现这个问题好像是 python 的专属问题，其他语言很难用一行代码做点什么。知乎上有一篇名为《一行 Python 能实现什么丧心病狂的功能？》...(https://www.zhihu.com/question/37046157)的帖子，其镜像贴只有 java 的和 js 的，点进去发现，和 python 的完全不是一个概念。...你在 Python 使用过程中用一行代码实现过哪些激动人心的功能呢？欢迎留言讨论。
问：当使用面向客户的功能点时，这个生产率有什么方法确定呢？作为第三方评估，能够用基准数据中的生产率来估算大数据平台吗？...答：大数据生产率最好的方式是在企业内部进行历史数据考古；作为第三方评估来讲，北京软件造价评估联盟有历史数据支撑，但对外并没有把大数据作为专门应用类型发布生产率或功能点单价。...以上就是当使用面向客户的功能点时，这个生产率有什么方法确定呢？所有内容.
这个数据结构，自然是 numpy 的 ndarray 对象，读取图像文件我习惯使用 PIL。...那一刻，我脑洞大开，很想知道 python 高手们只用一行代码都能干些什么？当然，限定条件是不能引用自定义的模块，可以使用内置模块或通用的第三方模块。...上网一搜，发现这个问题好像是 python 的专属问题，其他语言很难用一行代码做点什么。知乎上有一篇名为《一行 Python 能实现什么丧心病狂的功能？》...的帖子，其镜像贴只有 java 的和 js 的，点进去发现，和 python 的完全不是一个概念。 整理了一下知乎上这篇文章的内容，颇觉有趣，分享给大家。 1....使用过程中用一行代码实现过哪些激动人心的功能呢？
这个数据结构，自然是 numpy 的 ndarray 对象，读取图像文件我习惯使用 PIL。...那一刻，我脑洞大开，很想知道 Python 高手们只用一行代码都能干些什么？当然，限定条件是不能引用自定义的模块，可以使用内置模块或通用的第三方模块。...上网一搜，发现这个问题好像是 Python 的专属问题，其他语言很难用一行代码做点什么。知乎上有一篇名为《一行 Python 能实现什么丧心病狂的功能？》...（https://www.zhihu.com/question/37046157）的帖子，其镜像贴只有 Java 的和 JS 的，点进去发现，和 Python 的完全不是一个概念。...你在 Python 使用过程中用一行代码实现过哪些激动人心的功能呢？欢迎留言讨论。
一行 Python 代码能实现什么丧心病狂的功能？ 1....你在 python 使用过程中用一行代码实现过哪些激动人心的功能呢？
Python asyncio异步编程中文教程，只此一篇足矣，一览众山小！ 彻底理解异步编程是什么、为什么、怎么样。...例如爬虫工作线程从任务队列拿待抓取URL的时候，如果多个爬虫线程同时来取，那这个任务到底该给谁？那就需要用到“锁”或“同步队列”来保证下载任务不会被重复执行。...它是非抢占式的多任务子例程的概括，可以允许有多个入口点在例程中确定的位置来控制程序的暂停与恢复执行。 例程是什么？编程语言定义的可被调用的代码段，为了完成某个特定功能而封装在一起的一系列指令。...生成器里玩生成器，代码好像要写得更丑才可以…… Python 语言的设计者们也认识到了这个问题，再次秉承着“程序猿不必为难程序猿”的原则，他们捣鼓出了一个yield from来解决生成器里玩生成器的问题...yf_future 只是增加了__iter__()方法的实现。如果不把Future改成iterable也是可以的，还是用原来的yield f即可。那为什么需要改进呢？
这个公众号主要分享我自己平时在使用 Python 的过程中的一些总结和思考，后续会逐步找回自己的节奏，希望给阅读的你带来一些帮助。...想到之前用过 multiprocessing 这个库，里面也提供线程池，他们之前有什么区别呢？于是我就试了试这个库，又重新写了下代码。...当然这个方法好解决，就是将总的代理数量切分成小于等于 500 的组来分别用协程调用。 最终我选择了协程。...因此，协程是更轻量级的线程，它的切换成本非常低，相对比协程更高效一些。 那么什么场景使用多线程，什么场景使用协程呢（Asyncio）？...，协程同一时间点只能有一个任务在执行； 不同点： 多线程，是在I/O阻塞时通过切换线程来达到并发的效果，在什么情况下做线程切换是由操作系统来决定的，开发者不用操心，但会造成竞争条件 (race condition
sayhi()函数通过 async 声明为协程函数，较之前的修饰器声明更简洁明了。 在实践过程中，什么功能的函数要用async声明为协程函数呢？...sayhi()函数是通过 asyncio.run()来运行的，而不是直接调用这个函数（协程）。因为，直接调用并不会把它加入调度日程，而只是简单的返回一个协程对象： ? 那么，如何真正运行一个协程呢？...它返回的task通过await来等待其运行完。如果，我们不等待，会发生什么？“准备立即运行”又该如何理解呢？先看看下面这个例子： ?...再来理解一下“准备立即执行”这个说法。它的意思就是，create_task()只是打包了协程并加入调度队列还未执行，并准备立即执行，什么时候执行呢？...这是为什么呢？ 我猜想是这样的：4个任务生成在前，第18行的sleep在后，事件循环的消息响应可能有个先进先出的顺序。后面深入asyncio的代码专门研究一下这个猜想正确与否。
在这个项目中，我们将做些正式的网络编程工作：编写一个聊天服务器，让人们能够通过网络实时地聊天。...一方面，有关模块asyncore和asynchat的文档指出，在标准库中包含它们旨在向后兼容，开发新程序时应使用模块asyncio；另一方面，有关asyncio的文档又指出，在标准库中包含这个模块是权宜之计...网络程序的基本组件是套接字。可通过导入模块socket并使用其中的函数来直接创建套接字。既然如此，需要使用asyncore来做什么呢？ 框架asyncore让你能够处理多个同时连接的用户。...dispatcher类基本上是一个套接字对象，但还提供了一些事件处理功能，稍后你将用到它们。下图是一个基本聊天服务器程序（真的很小）。 ? 如果运行这个程序，什么都不会发生。...使用字节列表来存储数据、然后使用方法join来合并这些字节是一个常用的成例（在较旧的Python版本中，这种做法的效率比不断将字节相加更高）。在较新的Python版本中，完全可以将+=用于字节。
编程中，我们经常会遇到“并发”这个概念，目的是让软件能充分利用硬件资源，提高性能。并发的方式有多种，多线程，多进程，异步IO等。...这样的软件，可以是网络爬虫，也可以是Web服务等一切IO密集型的系统。 异步IO的优势显而易见，各种语言都通过实现这个机制来提高自身的效率，Python也不例外。...Python 3 官方的异步IO Python 3.4 加入了asyncio 库，使得Python有了支持异步IO的官方库。这个库，底层是事件循环（EventLoop），上层是协程和任务。...asyncio自从3.4 版本加入到最新的 3.7版一直在改进中。...Python 3.5 引入了两个新的关键字 await 和 async 用来替换 @asyncio.coroutine 和 yield from ，从语言本身来支持异步IO。
在第一篇文章『揭开 asyncio 的神秘面纱 : 从 hello world 说起』中， 我们提出一个问题：Python 协程和生成器行为非常类似，它们究竟是什么关系？...PEP，全名 Python Enhancement Proposal，当开发者想往 Python 添加大的新特性之前， 开发者需要写一个 PEP 来详细的介绍这个特性。...接着说 Python 的生成器功能已经很接近协程（言下之意是功能上还差点） Python's generator functions are almost coroutines -- but not quite...： 1、了解为什么 Python 的协程会基于生成器实现？...实现协程前，需要对生成器作什么改进？ 2、说了这么多次协程，但是我们似乎还没有说过一个最基本的概念：什么是协程？ 什么是协程？
Python 3.5 版本对 asyncio 进行了进一步的改进，引入了新的关键字 async 和 await，使得协程的定义和调用更加简洁明了。...Python 3.7 版本对 asyncio 进行了一些优化和改进，增加了如 asyncio.run() 等新的 API，使得运行和管理协程更加方便。...你可以通过以下命令来安装 Trollius 库：pip install trollius安装完成后，你就可以在 Python 代码中导入 asyncio 库，并使用它的功能了。...你也可以使用 asyncio.create_task() 来创建一个任务，然后使用 asyncio.run() 来运行这个任务。此外，你还可以使用 asyncio 的事件循环功能。...asyncio 的使用在 Python 中，我们可以使用 asyncio 库来实现异步 I/O 操作。这个库使用了协程（coroutine）的概念，使得我们可以在单线程环境中实现并发操作。
最近我详细地看了一遍Python的asyncio模块。原因是，我想要使用事件IO来做一些工作，我决定试一下Python世界最近很火的新东东。...另外，在上下文结束的时候，也没有callback可以设定。 Awaitables和Coroutines 就我个人的浅见，Python设计上的一个最大失误就是让迭代器携带了太多功能。...Python从这个过载系统中学到的教训很少。在3.x初始版本中，asyncio还没有得到语言层面支持，所以需要使用装饰器+生成器的方式来编写协程。...那么什么是future呢？首先，我们要搞明白一件事：在Python3中，有两种类型的future，并且完全不兼容。...不太可能知道哪个协程由哪个事件循环来运行。Task也没有提供公共API来提供这个功能。不过，如果你能过处理一个task，那么你可以通过task._loop这个属性来访问到事件循环。
本文将介绍Python中的异步编程概念，以及它的应用场景和实际代码示例。什么是异步编程？在传统的同步编程中，代码按照顺序逐行执行，一行执行完毕后再执行下一行。...())在这个示例中，fetch_data函数模拟了一个网络请求，并使用asyncio.sleep模拟了耗时的IO操作。...异步生成器Python中的生成器（Generator）是一种特殊的迭代器，可以按需生成数据并逐个返回，从而节省内存和提高性能。而异步生成器则进一步扩展了生成器的功能，允许在异步上下文中使用生成器。...接着，我们介绍了使用asyncio模块进行异步编程的基本方法，并提供了一个简单的示例来演示如何使用asyncio进行异步IO操作。...最后，我们讨论了持续改进和性能优化在异步编程中的重要性，并提供了一些常见的优化技巧和示例。通过本文的介绍和示例，读者可以更好地理解和应用Python中的异步编程，从而开发出高效、可扩展的应用程序。
Asyncio 是并发（concurrency）的一种方式。对 Python 来说，并发还可以通过线程（threading）和多进程（multiprocessing）来实现。...准确来说，do_some_work 是一个协程函数，可以通过 asyncio.iscoroutinefunction 来验证： 这个协程什么都没做，我们让它睡眠几秒，以模拟实际的工作量 ： 在解释 await...可参见 asyncio.sleep 的文档： 运行协程 调用协程函数，协程并不会开始运行，只是返回一个协程对象，可以通过 asyncio.iscoroutine 来验证： 此处还会引发一条警告： 要让这个协程对象运行的话...Close Loop以上示例都没有调用 loop.close，好像也没有什么问题。所以到底要不要调 loop.close 呢？ 简单来说，loop 只要不关闭，就还可以再运行。...gather vs. wait asyncio.gather 和 asyncio.wait 功能相似。
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。...() #loop.run_until_complete(main()) 注意，如果你的 Python 版本大于等于 3.7，那么你可以直接使用asyncio.run来运行一个协程，而不需要像昨天那样先创建一个事件循环再运行...在等待 5 秒网址返回的过程中，又去检查第一个 3 秒请求是否结束了。直到 3 秒请求已经返回了结果，再等待 5 秒的请求。 那为什么上面这段代码，并没有按这段逻辑来走？...那么为什么我们把很多协程放进一个 列表里面，然后把列表放进 asyncio.wait里面，也能实现并行呢？这是因为，asyncio.wait帮我们做了创建 Task 的任务。...这一点我们可以在 Python 的官方文档[1]中看到原话： ? 同理，当你把协程传入asyncio.gather时，这些协程也会被当做 Task 来调度： ?
而在3.2版本的python中，将进程与线程进一步封装成concurrent.futures 这个包，使用起来更加方便。我们以请求网络服务为例，来实际测试一下加入多线程之后的效果。...确实，由于python的解释器（只有cpython解释器中存在这个问题）本身不是线程安全的，所以存在着全局解释锁，也就是我们经常听到的GIL，导致一次只能使用一个线程来执行Python的字节码。...因此，如果需要做 CPU密集型处理，使用这个模块能绕开 GIL，利用所有可用的 CPU 核心。 说到这里，对于I/O密集型，可以使用多线程或者多进程来提高效率。...一个解决办法是采用分布式，大公司有钱有力，能买很多的服务器，小公司呢。 我们知道系统开进程的个数是有限的，线程的出现就是为了解决这个问题，于是在进程之下又分出多个线程。...类似于Threading 包是对线程的实现一样，python3.4之后加入的asyncio 包则是对协程的实现。我们用asyncio改写文章开头的代码，看看使用协程之后能花费多少时间。
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