Stackless Python安装有很多的问题需要我们解决。其中大部分是有关于安装和应用中的部分。下面我们就详细的看看相关的安装过程。希望大家有所帮助。Stackless Python是Python的一个增强版本。
greenlet好像是stackless的副产品,是python的一个扩展模块。它的使用与stackless不太一样。
作为Python老司机来说,这样的库不要太多了,从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析,python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用
Python自身作为一门编程语言,它有多种实现。这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言,但是彼此之间,特别是与CPython之间还是有些差别的。
C++协程一直是大家比较关注的一个技术点, 在C++20 coroutine属性正式推出之前, 就已经有很多项目实装了, 实现机制也略也差异, 下面先来简单看下比较常见的实现方式:
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哈喽,大家好!相信有很多在传统软件行业的小伙伴,日常接触JS、Java、C#这类语言多一些,很少用到Python。但是Python确实很香(例如:AI、数学、绘图等),早晚会碰上它。对于我们这些懂编程但不懂Python的“老新手”来说,只有系统、全面地科普一下Python基础知识,才能更好、更高效地搬运的代码。下面是我整理的一些笔记,分享给大家。
前面介绍过多线程的基本概念,理解了这些基本概念,掌握python多线程编程就比较容易了。 在开始之前,首先要了解一下python对多线程的支持。 虚拟机层面 Python虚拟机使用GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)来互斥线程对共享资源的访问,暂时无法利用多处理器的优势。 语言层面 在语言层面,Python对多线程提供了很好的支持,Python中多线程相关的模块包括:thread,threading,Queue。可以方便地支持创建线程、互斥锁、信号量、同步等特性。 th
https://kyju.org/blog/piccolo-a-stackless-lua-interpreter/
python的实现有很多种,如果想研究一下它语言本身一些机制的实现,可能需要看源代码,那么,就需要找到相应的实现,分支和版本。
我正打算写写 Python 的生成器,然而查资料时发现,引入生成器的 PEP 没人翻译过,因此就花了点时间翻译出来。如果在阅读时,你有读不懂的地方,不用怀疑,极有可能是我译得不到位。若出现这种情况,我建议你直接阅读原文,最好也能将错误处告知于我,以便做出修改。
作者:kylinkzhang,腾讯 CSIG 后台开发工程师 什么是协程 我们可以简单的认为:协程就是用户态的线程,但是上下文切换的时机是靠调用方(写代码的开发人员)自身去控制的。 同时,协程和用户态线程非常接近,用户态线程之间的切换不需要陷入内核,但部分操作系统中用户态线程的切换需要内核态线程的辅助。 下面是一个简单的例子: void A() { cout << 1 << " "; cout << 2 << " "; cout << 3 << " "; } void B() {
python主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程支持。python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些封装,可以更加方便的被使用。但是python(cpython)由于GIL的存在无法使用threading充分利用CPU资源,如果想充分发挥多核CPU的计算能力需要使用multiprocessing模块(Windows下使用会有诸多问题)。
提到性能测试,大部分小伙伴想到的就是LR和jmeter这种工具,小编一直不太喜欢写这种工具类的东西,我的原则是能用代码解决的问题,尽量不去用工具。 python里面也有一个性能测试框架Locust,本篇简单的介绍Locust的基本使用,希望越来越多的小伙伴能一起爱上它!
故事的开篇是笔者参与开发的一款自研引擎的底层 C++ 框架, 恰逢其时, 包含 stackless coroutine 特性的 C++20 已经发布并得到了几大主流 C++ 编译器的支持, 所以我们框架的异步模块实现也很自然的基于 stackless coroutine 的特性实现了一版工作在单一线程上的协程调度器, 对于一些依赖多次串行的异步操作来完成的业务逻辑来说, 这种机制确实带来了很大的便利, 你可以以非常线性的方式来对这种类型的业务逻辑进行实现了. 但美好总是短暂的, 很快我们就碰到了大量多线程相关的异步逻辑使用场景, 如FrameGraph里的DAG实现等, 完全依托Lambda Post机制, 肯定也是可以写的, 但相关的复杂度并不低, 这种情况下, 团队成员就开始考虑能否借助协程, 来简化相关代码的复杂度了. 这种情况下, 我们开始考虑以单线程版本的协程调度器实现作为基础, 尝试结合比较新的 C++ 异步思路, 来重新思考应该如何实现一个支持多线程, 尽量利用 C++ 新特性, 同时业务层简单易用的异步框架了. 问题的一部分答案我们其实在 <<从无栈协程到C++异步框架>>系列文章中给出了部分答案, 最后我们通过结合 ASIO 的调度器与 stackless coroutine, 以及来自 taskflow 的思路解决DAG相关的描述问题, 很大程度上已经解决了上面的问题. 但更未来向的 executions 在框架中的位置和标准化之后如何更好的利用它来进一步支持上对异步的结构化表达, 以及它与前面的Lambda Post, 多线程协程的区别和它的适用场景, 都是一个未来需要比较好的去回答的一个问题, 这也是本文主要想去探索解决的问题. 从本文最初成文(大概是2022年5月, 发布于公司内部KM和purecpp)到这次重新整理整个系列(2023年9月), 整个尝试的过程只能说一波三折, 并不是非常顺利了, 当然, 随着对相关实现的深入理解和细节的深挖, 收益也是颇多的. 闲话不多说了, 我们直接切入主题, 以笔者项目中对异步的实践和相关的思考来展开这篇总览的内容.
总结了这段时间在PyPy上的折腾,早上给同事分享了一下,不过关于PyPy里面还有很多东西需要去理解。这里先把简单介绍版拿出来,其实是做成一个html5的ppt的rst源码。稍后找个地方放ppt,效果应该不错。
Python开发Notepad++是一款不错的编辑器,但是对于习惯了IDE的程序猿还是差了点,代码补全、转到定义、语法高亮等各种没有,关键是还不能调试代码。所以,尤其对新手来说,找到一款合适的好用的IDE还是必要的。 Wing IDE是一个专为Python程序语言设计的集成开发环境。目前Wing IDE已经是著名Python开发框架。Wing IDE的功能主要有: 代码智能化 自动完成,通话时间提示,错误指示器,转到定义,查找应用,浏览器源,代码指数和符号查找。 强大的编辑器 VI, emacs,和其他
Python开发Notepad++是一款不错的编辑器,但是对于习惯了IDE的程序猿还是差了点,代码补全、转到定义、语法高亮等各种没有,关键是还不能调试代码。所以,尤其对新手来说,找到一款合适的好用的IDE还是必要的。
最近 “pypy为什么能让python比c还快” 刷屏了,原文讲的内容偏理论,干货比较少。我们可以再深入一点点,了解pypy的真相。
使用脚本语言可以更加快速地开发游戏逻辑,而不必担心由于 C++ 程序员的粗心大意所造成的后果。使用已有的脚本语言可以节省开发新型自定义语言的时间和开销,并且这些语言通常要比自己创造的语言更加的强大。
半夜睡不着,逛逛论坛,发现有小白请教问题,主要是问在Python中实现COMET技术。在Python中实现COMET(服务器推送)技术可以通过多种方式实现,其中使用WebSocket或者长轮询(long-polling)是比较常见的方法。下面我将详细介绍如何使用这两种方法来实现COMET技术:
介绍 WingIDE是个相当优秀的IDE,其编辑器包括大量语言的语法标签高亮显示,虽然它只是个面向Python的工具。源代码浏览器对浏览项目或模块非常实用(表现在可导航源代码和文档摘要中)。虽然没有监视器,但调试器设计得很好。编辑器有优秀的命令自动完成和函数跳转列表。 版本 Wing IDE 有三个版本 分别是:教育版(简易版) 个人版(无自动完成) 专业版(最全) 功能 代码智能化 自动完成,通话时间提示,错误指示器,转到定义,查找应用,浏览器源,代码指数和符号查找。 强大的编辑器
作者:Leffiy 编辑:木环 本文转载自:infoQ公众号 “ 保留后台敏捷同步风格,同时提高系统并发能力或许不难。但如果优化对象是拥有8亿月活、体量超大的微信后台呢?且看微信是如何漂亮地完成异步化的。 编者按 如今,微信拥有月活跃用户8亿。不可否认,当今的微信后台拥有着强大的并发能力。不过, 正如罗马并非一日建成;微信的技术也曾经略显稚嫩。 微信诞生于2011年1月,当年用户规模为0.1亿左右;2013年11月,微信月活跃用户数达到3.55亿,一跃成为亚洲地区拥有最大用户群体的移动终端即时通讯软件。面对
针对各个平台,封装了统一的接口,简化了各类开发过程中常用操作,使你在开发过程中,更加关注实际应用的开发,而不是把时间浪费在琐碎的接口兼容性上面,并且充分利用了各个平台独有的一些特性进行优化。
但在微服务时代是提倡服务围绕业务能力(不同的语言适合不同的业务场景)而非技术来构建应用,不再追求实现上的一致,一个系统由不同语言、不同技术框架所实现的服务来组成是完全合理的。服务化拆分后,很可能单个微服务不再需要再面对数十、数百 GB 乃至 TB 的内存。有了高可用的服务集群,也无须追求单个服务要 7×24 小时不可间断地运行,它们随时可以中断和更新。不仅如此,微服务对镜像体积、内存消耗、启动速度,以及达到最高性能的时间等方面提出了新的要求。这两年的网红概念 Serverless(以及衍生出来的Faas) 也进一步增加这些因素的考虑权重,而这些却正好都是 Java 的弱项:哪怕再小的 Java 程序也要带着厚重的Rumtime(Vm和StandLibrary)——基于 Java 虚拟机的执行机制,使得任何 Java 的程序都会有固定的内存开销与启动时间,而且 Java 生态中广泛采用的依赖注入进一步将启动时间拉长,使得容器的冷启动时间很难缩短。 举两个例子。软件工业中已经出现过不止一起因 Java 这些弱点而导致失败的案例。如 JRuby 编写的 Logstash,原本是同时承担部署在节点上的收集端(Shipper)和专门转换处理的服务端(Master)的职责,后来因为资源占用的原因,被 Elstaic.co 用 Golang 的 Filebeat 代替了 Shipper 部分的职能。又如 Scala 语言编写的边车代理 Linkerd,作为服务网格概念的提出者,却最终被 Envoy 所取代,其主要弱点之一也是由于 Java 虚拟机的资源消耗所带来的劣势。 1.变革之火 1.1 Complie Native Code 显然,如果将字节码直接编译成可以脱离 Java 虚拟机的原生代码则可以解决所有问题。 如果真的能够生成脱离 Java 虚拟机运行的原生程序,将意味着启动时间长的问题能够彻底解决,因为此时已经不存在初始化虚拟机和类加载的过程。也意味着程序马上就能达到最佳的性能,因为此时已经不存在即时编译器运行时编译,所有代码都是在编译期编译和优化好的。同理,厚重的Runtime也不会出现在镜像中。 Java 并非没有尝试走过这条路。从GCJ到 Excelsior JET再到 GraalVM 中的 SubstrateVM 模块再到 2020 年中期建立的 Leyden 项目,都在朝着提前编译(Ahead-of-Time Compilation,AOT)生成原生程序这个目标迈进。Java 支持提前编译最大的困难在于它是一门动态链接的语言,它假设程序的代码空间是开放的(Open World),允许在程序的任何时候通过类加载器去加载新的类,作为程序的一部分运行。要进行提前编译,就必须放弃这部分动态性,假设程序的代码空间是封闭的(Closed World),所有要运行的代码都必须在编译期全部可知。 这一点不仅仅影响到了类加载器的正常运作,除了无法再动态加载外,反射(通过反射可以调用在编译期不可知的方法)、动态代理、字节码生成库(如 CGLib)等一切会运行时产生新代码的功能都不再可用——如果将这些基础能力直接抽离掉,Hello world 还是能跑起来,大部分的生产力工具都跑不起来,整个 Java 生态中绝大多数上层建筑都会轰然崩塌。随便列两个Case:Flink的SQL API会解析SQL并生成执行计划,这个时候会通过JavaCC动态生成类加载到代码空间中去;Spring也有类似的情况,当AOP通过动态代理的方式去生成相关逻辑时,本质还是在Runtime时生成代码并加载进去。 要获得有实用价值的提前编译能力,只有依靠提前编译器、组件类库和开发者三方一起协同才可能办到——可以参考Quarkus。 Quarkus和我们上述的方法如出一辙,以Dependency Inject为例:所有要运行的代码都必须在编译期全部可知,在编译期就推导出来相关的Bean,最后交给 GraalVM来运行。 1.2 Memory Access Efficiency Improvement Java 即时编译器的优化效果拔群,但是由于 Java“一切皆为对象”的前提假设,导致它在处理一系列不同类型的小对象时,内存访问性能很差。这点是 Java 在游戏、图形处理等领域一直难有建树的重要制约因素,也是 Java 建立 Valhalla 项目的目标初衷。 这里举个例子来说明此问题,如果我想描述空间里面若干条线段的集合,在 Java 中定义的代码会是这样的: public record Point(float x, float y, float z) {} public record Line(Point start, Point end) {} Line[] lines; 面向对象的内存布局中,对象标识符(Object Ident
GCC11终于发正式版了, 4月底官方终于发了11.1正式版. 对于我们来说, 项目实际使用基于C++17的协程已经有段时间, stackless在没有compiler额外生成代码Buff的加持下, Stack变量的人肉处理, 花括号对代码的隔离, 还是会导致一些额外的工作量, 便利性上不那么完美. 既然GCC11.1已经发了, 我们之前的GCC8.3也在正常工作中, 升级成本比我们想象的低, 那新版到来, 又能解决项目的一些实际痛点, 升级的动力自然就比较足了.
博客园中有很多关于 .NET async/await 的介绍,但是很遗憾,很少有正确的,甚至说大多都是“从现象编原理”都不过分。
CentOS6系统会自带一个较低版本的python,一般不使用系统自带的python版本,因为系统很多组件依赖于python比如yum,如果我们随意升级或者安装了些有冲突包可能会影响系统环境;我们需要再安装较高版本的python,而且在开发多个项目时,可能需要多个版本的Python,此时在进行Python版本切换时会比较麻烦,pyenv就提供了一种简单的方式。
Kotlin 的协程从 v1.1 开始公测(Experimental) 到现在,已经算是非常成熟了,但大家对它的看法却一直存在各种疑问,为什么呢?因为即便我们把 Kotlin 丢掉,单纯协程这个东西本身就已经长时间让大家感到疑惑了,不信的话可以单独搜一下协程或者 Coroutine,甚至连 Lua 之父在提到为什么协程鲜见于早期语言实现,就是因为这概念没有一个清晰的界定。
“生命苦短,我用 Python。”一句话说明了 Python 开发的便利性,这也是这么多开发者热衷 Python 的原因。
在 C# 中编写异步代码的时候,我们经常会选择将异步代码包含在一个 Task 或者 ValueTask 中,这样调用者就能用 await
有一个东西叫做鸭子类型,所谓鸭子类型就是,只要一个东西表现得像鸭子那么就能推出这玩意就是鸭子。
进程、线程、轻量级进程、协程和go中的Goroutine 进程、线程、轻量级进程、协程和go中的Goroutine 那些事儿电话面试被问到go的协程,曾经的军伟也问到过我协程。虽然用python时候在Eurasia和eventlet里了解过协程,但自己对协程的概念也就是轻量级线程,还有一个很通俗的红绿灯说法:线程要守规则,协程看到红灯但是没有车仍可以通行。现在总结各个资料,从个人理解上说明下 进程 线程 轻量级进程 协程 go中的goroutine 那些事儿。 一、进程 操作系统中最核心的概念是进程,分布式
https://greenlet.readthedocs.io/en/latest/
使用pyenv可以在一个操作系统上使用多个python版本,自由切换,无比顺畅。它的使用不依赖于Python,是一个简单、独立的纯 shell 脚本工具。
作者:fangshen,腾讯 IEG 客户端开发工程师 C++20带来了coroutine特性, 同时新的execution也在提案过程中, 这两者都给我们在C++中解决异步问题带来了新的思路. 但对比其他语言的实现, C++的协程和后续的execution都存在一定的理解和封装成本, 本系列的分享我们将围绕基本的原理, 相应的封装, 以及剥析优秀的第三方实现, 最终结合笔者framework落地的情况来展开. 1. 纠结的开篇 之前设计我们游戏用的c++框架的时候, 刚好c++20的coroutine已经
对于Python来说,并不缺少并发选项,其标准库包括了对线程、进程和异步I/O的支持。在许多情况下,通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块,Python简化了各种并发方法的使用。除了标准库之外,还有一些第三方的解决方案。例如Twisted、Stackless和进程Module。因为GIL,CPU受限的应用程序无法从线程中受益。使用Python时,建议使用进程,或者混合创建进程和线程。
PythonIDE工具是每个Python工程师必须使用的开发工具,选择正确的编辑器对Python编程效率的影响是非常大的,因此选择合适的Python开发工具十分重要,以下是通过长期实践发掘的好用的Python IDE,它们功能丰富,性能先进,能够帮助开发人员快速的进行应用程序开发。
电话面试被问到go的协程,曾经的军伟也问到过我协程。虽然用python时候在Eurasia和eventlet里了解过协程,但自己对协程的概念也就是轻量级线程,还有一个很通俗的红绿灯说法:线程要守规则,协程看到红灯但是没有车仍可以通行。现在总结各个资料,从个人理解上说明下 进程 线程 轻量级进程 协程 go中的goroutine 那些事儿。 一、进程 操作系统中最核心的概念是进程,分布式系统中最重要的问题是进程间通信。 进程是“程序执行的一个实例” ,担当分配系统资源的实体。进程创建必须分配一个完整的独立地址
我将通过示例展示如何使用 Python 来编写以各种方式使用网络(如互联网)的程序。Python 提供了强大的网络编程的支持,有很多库实现了常见的网络协议以及基于这些协议的抽象层,让你能够专注与程序的逻辑,而无需关心通过线路来传输比特的问题。另外,对于有些协议格式,可能没有处理它们的现成代码,但编写起来也很容易,因为 Python 很擅长处理字节流中的各种模式(从各种处理文本文件的方式中,你可能领教了这一点)。
在操作系统中,我们可以选择进程、线程、协程作为我们的基本并发单元。那么,具体来说,每种选型都有什么特点呢?以下是对他们全面的综述。
PEP原文 : https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/
导语 ibco是微信后台大规模使用的c/c++协程库,2013年至今稳定运行在微信后台的数万台机器上。libco在2013年的时候作为腾讯六大开源项目首次开源,我们最近做了一次较大的更新,同步更新在https://github.com/tencent/libco 上。libco支持后台敏捷的同步风格编程模式,同时提供系统的高并发能力。 libco支持的特性 无需侵入业务逻辑,把多进程、多线程服务改造成协程服务,并发能力得到百倍提升; 支持CGI框架,轻松构建web服务(New); 支持gethostbyna
本文介绍了 libco 协程库在 C++ 中的实现及应用,通过在项目中的实际使用,对比了 libco 和传统多线程方案在性能和易用性方面的优势。
毫无疑问,乘着云计算发展的东风,Ceph已经是当今最火热的软件定义存储开源项目。如下图所示,它在同一底层平台之上可以对外提供三种存储接口,分别是文件存储、对象存储以及块存储,本文主要关注的是对象存储即radosgw。
解释器是一种让其他程序运行起来的程序。Python也有一个名为解释器的软件包,当你编写了一段Python程序,Python解释器将读取程序,并按照其中的命令执行,得出结果。实际上,解释器是代码与机器的计算机硬件之间的软件逻辑层。
工欲善其事必先利其器,一个好的工具能让起到事半功倍的效果,Python社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法,下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利,推荐给追求美好事物的你。
如果把语言比喻为武侠小说中的武功,如果只是会用,也就是达到四五层,如果用的熟练也就六七层,如果能见招拆招也得八九层,如果你出神入化,立于不败之地十层。
协程不是系统级线程,很多时候协程被称为“轻量级线程”、“微线程”、“纤程(fiber)”等。简单来说可以认为协程是线程里不同的函数,这些函数之间可以相互快速切换
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