Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Pengaturcaraan Pelayan Python: Memahami Perpustakaan Gevent Coroutine

Pengaturcaraan Pelayan Python: Memahami Perpustakaan Gevent Coroutine

Jun 18, 2023 am 08:32 AM
python pelayan gevent

  1. Apakah perpustakaan coroutine Gevent?

Gevent ialah rangka kerja pengaturcaraan serentak berdasarkan bahasa Python Ia menyediakan satu siri perpustakaan coroutine yang membolehkan pengaturcara menulis program pelayan yang cekap dan berskala. Dalam Gevent, setiap coroutine boleh dianggap sebagai benang ringan, dan coroutine ini boleh berjalan dalam benang yang sama untuk mencapai pemprosesan serentak yang cekap.

  1. Kelebihan perpustakaan coroutine Gevent

Kelebihan utama perpustakaan coroutine Gevent ialah ia boleh mengendalikan beribu-ribu sambungan TCP secara serentak. Pengaturcaraan rangkaian Python biasa adalah berdasarkan menyekat I/O, yang bermaksud bahawa apabila sambungan disekat, keseluruhan utas akan disekat, menyebabkan pelayan bertindak balas dengan perlahan. Menggunakan perpustakaan coroutine Gevent, kita boleh meletakkan setiap sambungan TCP dalam coroutine yang berasingan Apabila salah satu sambungan disekat, Gevent akan bertukar secara automatik ke coroutine lain dan mengendalikan sambungan lain.

Selain itu, perpustakaan coroutine Gevent juga menyediakan beberapa ciri mudah yang lain, seperti sokongan untuk kelewatan dan tidur, dan penukaran automatik bagi benang hijau.

  1. Menggunakan perpustakaan coroutine Gevent

Penggunaan perpustakaan coroutine Gevent adalah sangat mudah. Mula-mula, anda perlu memasang pustaka Gevent:

pip install gevent
Salin selepas log masuk

Kemudian, anda boleh mula menulis kod. Berikut ialah pelayan TCP mudah sebagai contoh:

import gevent
from gevent import socket, monkey

monkey.patch_all()

def handler(client_sock, client_addr):
    print("New client from %s:%d" % client_addr)
    while True:
        data = client_sock.recv(1024)
        if not data:
            break
        print(data)
        client_sock.sendall(data.upper())
    client_sock.close()
    print("Client %s:%d disconnected." % client_addr)

def server(host,port):
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    sock.bind((host,port))
    sock.listen(5)
    while True:
        client_sock, client_addr = sock.accept()
        gevent.spawn(handler, client_sock, client_addr)

if __name__ == '__main__':
    server('0.0.0.0', 8000)
Salin selepas log masuk

Dalam contoh ini, kami mentakrifkan fungsi pengendali yang akan menerima permintaan pelanggan dan memprosesnya. Dalam fungsi utama, kami menggunakan fungsi spawn Gevent untuk mencipta coroutine dan lulus dalam fungsi pengendali sebagai parameter. Coroutine ini akan dipanggil apabila pelanggan baharu menyambung, sekali gus mencapai pemprosesan serentak yang cekap.

Selain itu, perhatikan bahawa kami menggunakan fungsi monkey.patch_all() pada permulaan kod. Fungsi ini secara automatik boleh menukar semua operasi I/O menyekat kepada operasi tidak menyekat untuk mengelakkan sekatan benang. Fungsi ini secara amnya perlu dipanggil pada permulaan kod.

  1. Ringkasan

Dengan menggunakan perpustakaan coroutine Gevent, kami boleh mencipta program pelayan yang cekap dan berskala dengan mudah. Coroutine Gevent adalah ringan seperti benang, boleh mengendalikan beribu-ribu sambungan TCP, menyokong penukaran automatik benang hijau, dan juga mempunyai sokongan untuk kelewatan dan tidur. Menggunakan perpustakaan coroutine Gevent boleh mencapai pemprosesan serentak yang cekap dan menyediakan pelbagai alatan dan kemudahan untuk menulis program pelayan berprestasi tinggi.

Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan Pelayan Python: Memahami Perpustakaan Gevent Coroutine. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Apr 08, 2025 pm 06:12 PM

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Apr 08, 2025 pm 09:39 PM

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Apr 09, 2025 pm 03:09 PM

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Apr 08, 2025 pm 06:03 PM

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Cara memulakan pelayan dengan redis Cara memulakan pelayan dengan redis Apr 10, 2025 pm 08:12 PM

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Cara Membaca Gilir Redis Cara Membaca Gilir Redis Apr 10, 2025 pm 10:12 PM

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

See all articles