


Pengaturcaraan Pelayan Python: Memahami Perpustakaan Gevent Coroutine
- 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.
- 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.
- Menggunakan perpustakaan coroutine Gevent
Penggunaan perpustakaan coroutine Gevent adalah sangat mudah. Mula-mula, anda perlu memasang pustaka Gevent:
pip install gevent
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)
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.
- 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!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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 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.

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

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).

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.

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.

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.

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.
