首先，为了便于测试，我们用 Python 内建的 http 模块，运行一个简单的 HTTP Server。
如上图，当用户创建一笔电商交易订单时，要经历的业务逻辑流程还是很长的，每一步都要耗费一定的时间，那么整体的RT就会比较长。 于是，人们开始思考能不能将一些非核心业务从主流程中剥离出来，于是有了异步编程雏形，如下图。
所谓「异步 IO」，就是你发起一个 IO 操作，却不用等它结束，你可以继续做其他事情，当它结束时，你会得到通知。
普通函数的定义是使用 def 关键词，异步的函数，协程函数(Coroutine)本质上是一个函数，特点是在代码块中可以将执行权交给其他协程，使用async def 来定义
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。Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，Python 的多线程也不能带来真正的并行。 .
一直对asyncio这个库比较感兴趣，毕竟这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块，python也是在python 3.4中引入了协程的概念。也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的？ 异步网络操作 并发 协程 python3.0时代，标准库里的异步网络模块：select(非常底层) python3.0时代，第三方异步网络库：Tornado python3.4时代，asyncio：支持TCP,子进程 现在的asyncio，有了很多的模块已经在支持：aiohttp,aiodns
背景 在Python中使用日志最常用的方式就是在控制台和文件中输出日志了,logging模块也很好的提供的相应 的类,使用起来也非常方便,但是有时我们可能会有一些需求,如还需要将日志发送到远端,或者直
协程：又称为微线程，在一个线程中执行，执行函数时可以随时中断，由程序（用户）自身控制，执行效率极高，与多线程比较，没有切换线程的开销和多线程锁机制。
在python中，可以利用asyncio包异步处理IO等操作，极大的增加吞吐。 asyncio的底层依赖的是一个IOLoop。最简单的用法如下：
首先，对于少量的请求（几百）我们不推荐使用异步，一般是成千上万的请求我们才使用异步，比如说爬取全站。
asyncio相关模块已经成为Python很核心的一部分，aio-libs一直在持续的发展中，例如aiohttp、aiopg等库已经可以初步的在生产环境使用了。在Python3.7中，引入了一系列的与asyncio相关变化，这些变化聚焦在代码质量，让开发者尽量地减少工作量和获得更好的性能体验，主要内容包括了<新的保留字>、<环境变量>、<新的asyncio.run()函数>、<更简单的任务管理、时间循环管理>、<回调更新>、<异步的上下文管理器>等。
async def hello(): print('Hello World:%s' % time.time())
Python3.7的正式版本已经发布有一段时间了，出了内置的breakpoint()断点函数，颇受争议的dataclass,自定义模块里的__getattr__()和__dir__()魔法方法等新特性外以及一些底层的改进外，还添加了一些新的api。其中我个人比较喜欢的一个新API是asyncio.run()方法，可以省去显式的定义事件循环的步骤。
还可以通过 add_done_callback 指定回调函数，当结果可用时，调用它（第一参数为 future obj）
协程 参考资料 http://python.jobbole.com/86481/ http://python.jobbole.com/87310/ http://segmentfault.com/a/1190000009781688 迭代器 可迭代(Iterable):直接作用于for循环的变量 迭代器(Iterator):不但可以作用于for循环，还可以被next调用 list是典型的可迭代对象，但不是迭代器 通过isinstance判断 iterable 和 iterator可以转换 通过iter函数
1 Asyncio loop = get_event_loop(): 得到当前上下文的事件循环。 loop.call_later(time_delay, callback, argument): 延后 time_delay 秒再执行 callback 方法。 loop.call_soon(callback, argument): 尽可能快调用 callback, call_soon() 函数结束，主线程回到事件循环之后就会马上调用 callback 。 loop.time(): 以float类型返回当前时间循环的内部时间。 asyncio.set_event_loop(): 为当前上下文设置事件循环。 asyncio.new_event_loop(): 根据此策略创建一个新的时间循环并返回。 loop.run_forever(): 在调用 stop() 之前将一直运行。
Python由于全局锁（GIL）的存在，一直无法发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。 不过，在IO密集型的网络编程各种，异步处理比同步处理能够提升非常之高的速度。 而相对于其他语言，Python还有一个很明显的优势，那就是它的库很多啊！！！
协程，又称微线程、纤程，英文名Coroutine；用一句话说明什么是线程的话：协程是一种用户态的轻量级线程。
我们先介绍下 async/await 语法，要不然看完这篇可能会困惑，为什么之前使用 asyncio.coroutine 装饰器 和 yield from，这里都是 用的 async 和 await？
花下猫语： 与生成器密切相关的 PEP 有 4 个，在翻译完《PEP255--简单的生成器》之后，我在交流群里说出了继续翻译的想法。恰巧，@cxapython 同学正着迷于异步，被我激起了翻译的念头，他竟然一连翻译出两篇介绍异步的 PEP：《PEP 530--异步推导式》《PEP 525--异步生成器》。今天，我给大家转载了第二篇（为了我们的生成器系列），大家若觉得赞，可以关注一下他的公众号哦。至于我正在翻译的 PEP 342，由于里面纯文字的内容太多了（估计全文近7000字），加上我这周比较忙，只能再拖稿两天了。最后，小声透露一下，我建了个 github 项目，计划收集与推进 PEP 的翻译，欢迎给 star 和做贡献哦。地址：https://github.com/chinesehuazhou/peps-cn
PEP492 引入了对 Python 3.5 的原生协程和 async/await 句法的支持。本次提案添加了对异步生成器的支持进而来扩展 Python 的异步功能。
显然易见的是，同步的概念随着我们学习第一个输出Hello World的程序，就已经深入人心。
原文链接： http://stackabuse.com/python-async-await-tutorial/ 过去几年，异步编程方式被越来越多的程序员使用， 当然这是有原因的。 尽管异步编程比顺序编程更难， 但是它也更高效。 在顺序编程中， 发起一个HTTP请求需要阻塞以等待他的返回结果， 使用异步编程你可以发起这个HTTP请求， 然后在等待结果返回的同时做一些其他的事情，等待结果的协程会被放在一个队列里面。 为了保证逻辑的正确性， 这可能会需要考虑的更多， 但是这也使我们用更少的资源处理更多的事情
async可以定义协程，使用await可以针对耗时操作进行挂起，就与生成器的yield一样，函数交出控制权。协程遇到await，消息循环会挂起该协程，执行别的协程，直到其他协程也会挂起或者执行完毕，在进行下一次执行
最近要写一个库往 influxdb 中打点, 因为要被很多程序使用, 而又要创建新的进程, 为了避免引起使用方的异常, 简单深入了解了下 Python 的并发控制, 这才发现标准库真是坑. 之前没过多考虑过, 只是凭感觉在 CPU 密集的时候使用 multiprocessing, 而默认使用 threading, 其实两个还是有很多不一样的, 除了都是并发执行以外还有很大的不同. Python 中试图用 threading 和 multiprocessing 实现类似的接口来统一两方面, 结果导致更混乱了. 本文探讨几个坑.
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。
异步编程适用于那些频繁读写文件和频繁与服务器交互数据的任务，异步程序以非阻塞的方式执行I/O操作。这样意味着程序可以在等待客户机返回数据的同时执行其他任务，而不是无所事事的等待，浪费资源和时间。
协程(Coroutine)一种电脑程序组件，该程序组件通过允许暂停和恢复任务，为非抢占式多任务生成子程序。协程也可以简单理解为协作的程序，通过协同多任务处理实现并发的函数的变种(一种可以支持中断的函数）。
网络编程在当今数字化时代扮演着至关重要的角色，而Python作为一门强大而灵活的编程语言，为开发者提供了丰富的工具和库来实现各种网络应用。本文将深入研究Python网络编程的各个方面，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的了解和实用的技能。
由于我们的Web App建立在asyncio的基础上，因此用aiohttp写一个基本的app.py：
cpu计算时线程需要获取GIL锁，只有一个，因此多核cpu也只有一个线程可以执行，主要防止多线程垃圾回收不安全
今天分享一个超级实用的 Python 性能分析工具 pyinstrument ，可以快速找到代码运行最慢的部分，帮助提高代码的性能。支持 Python 3.7+ 且能够分析异步代码，仅需一条命令即可显示具体代码的耗时。经常写 Python 的小伙伴一定要用一下。
属于个人记录型，比较乱。小伙伴们打开后可以CTRL+F寻找你报错的关键字，节省时间
糖豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio。 异步 IO，就是你发起一个 IO 操作，不用等它结束，可以继续做其他事情，当它结束时，你会得到通知。 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。 Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，Pytho
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。
但nodejs不是给每个功能拓展一个对象，而是拓展一个process对象，再通过process.binding拓展js功能。Nodejs定义了一个js对象process，映射到一个c++对象process，底层维护了一个c++模块的链表，js通过调用js层的process.binding，访问到c++的process对象，从而访问c++模块(类似访问js的Object、Date等)。
来源：https://segmentfault.com/a/1190000018737045
微信是腾讯公司的一个智能通讯服务的免费应用APP程序，在互联网飞速发展的下，微信也得到大众认知，经统计中国人基本上都在用微信。中国已经进入了互联网的微信时代，中国用户也彻底无法离开微信了。由于微信成了我们不可缺少的一部分的时候，微信也随时都在更新进步。
在这个互联网时代，HTTP代理成了不可缺少的一部分，我们都知道IP代理商也越来越多。那如何选择代理商成了大家选择的难题。其实爬虫用户完全可以通过代理IP的有效时间，代理IP的有效率，稳定性和自己去的需求去选择自己需要的代理IP。
里面的一个时间段内说明非常重要,这里假设这个时间段是一秒,所以本文指的并发是指服务器在一秒中处理的请求数量,即rps,那么rps高,本文就认为高并发.
随着互联网和新科技的高速发展，在AI系统下。目前人脸识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款，手机开锁，车站的安检银行等等都会运用到人脸识别。人脸识别属于生物特征识别技术，人脸识别、大数据等技术为大众提供便利的同时，也存在着个人信息被过度采集的风险。人脸识别简单来说就是通过识别的人脸获取您的数据信息，在大数据时代下，人脸识别醉倒的问题就是个人隐私数据泄露的问题，一边是通过人脸识别能分析采集数据用户的隐私，通过隐私也可能会泄露个人的数据。一些不法用户通过人脸识别获取到了一些隐私数据也可以倒卖，所以人脸识别系统目前存在一些安全风险问题。
环境：Visual Studio 2022 - 17.8.3 + v143 + 10.0.22621.0 + C++17
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？ 在这篇文章中，我们就来探索、解决这个疑问。
同步是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行
在Tornado中，协程是推荐使用的异步方式。协程使用yield关键字暂停或者恢复执行，而不是回调链的方式。
异步IO（Asynchronous I/O）是一种并发编程的方式，它可以在等待某个I/O操作完成的同时，同时进行其他的操作，而不是一直等待I/O操作完成。异步IO是通过非阻塞I/O和事件循环来实现的。
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。
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