python异步编程之asyncio（百万并发）
前言：python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板，如最新的微服务框架japr...
最牛的异步程序写法——协程
要讲清楚协程的原理非常难，我也只是了解一点皮毛，不过我还是很想把这些皮毛跟大家分享一下，首先跟大家说一下多进程、多线程和协程的原理。
进程是系统分配资源的最小单位，多进程耗费系统...
异步编程 Python asyncio 小白学习 – 4、uvloop
4.uvloop
是asyncio的事件循环的替代方案。事件循环 > 默认asyncio的事件循环。
[code lang="python"]
pip3 install uvloop
[/code]
[code lang="python"]
import asyncio
import uvloop
asyncio.s...
异步编程 Python asyncio 小白学习 – 3.8 异步上下文管理器
3.8 异步上下文管理器
此种对象通过定义 __aenter__() 和 __aexit__()方法来对async with语句中的环境进行控制。由PEP 492引入。
[code lang="python"]
import asyncio
class AsyncContextManager:
...
异步编程 Python asyncio 小白学习 –上下文管理器
在 Python 开发中，我们经常会使用到 with 语法块，例如在读写文件时，保证文件描述符的正确关闭，避免资源泄露问题。
你有没有思考过， with 背后是如何实现的？我们常常听到的上下文管理器究竟是什么？
...
异步编程 Python asyncio 小白学习 –3.7 异步迭代器
3.7 异步迭代器
**什么是异步迭代器**
实现了 [`__aiter__()`](https://docs.python.org/zh-cn/3.8/reference/datamodel.html#object.__aiter__) 和 [`__anext__()`](https://docs.python.org/zh-cn/3.8/re...
异步编程 Python asyncio 小白学习 –3.5-3.6 asyncio.Future对象和concurrent的Future对象
3.5 asyncio.Future对象
A `Future`is a special **low-level** awaitable object that represents an **eventual result** of an asynchronous operation.
Task继承Future，Task对象内部await结果的处理...
异步编程 Python asyncio 小白学习 – Python3 迭代器与生成器
迭代器
迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后...
异步编程 Python asyncio 小白学习 – 3.4 Task对象
3.4 Task对象
> *Tasks* are used to schedule coroutines *concurrently*.
>
> When a coroutine is wrapped into a *Task* with functions like [`asyncio.create_task()`](https://docs.python.org/3.8/l...
异步编程 Python asyncio 小白学习 – yield生成器详解
定义生成器的方法非常简单，只要使用 yield 关键词即可。yield是生成、产生的意思，在Python中，它作为一个关键词，是生成器的标志。
[code lang="python"]
def generator_func():
yield 0
yield 1
...