学习python协程的（python协程gevent）

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本文目录一览：

1、Python是一门电脑编程语言，而且是学习人工智能的第一语言，相对其他的流行语言python也比较简单一些。

3、Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。Pythonweb开发：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架（Django、Flask以及Tornado）。

1、Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。

2、性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。

3、python用于人工智能的方法：掌握基础Python程序语言知识；了解基础数学及统计学和机器学习基础知识；使用Python科学计算函式库和套件；使用【scikit-learn】学习Python机器学习应用。

Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

地址空间：进程间相互独立的每个进程都有自己独立的内存空间，也就是说一个进程内的数据在另一个进程是不可见的。但同一进程中的各线程间数据是共享的。

不同的进程拥有不同的虚拟地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。

车间负责的更多是***的调配，所以教科书里有一句非常经典的话来诠释：进程是***分配的最小单元，线程是CPU调度的最小单元。 [_a***_]线程 Python当中为我们提供了完善的threading库，通过它，我们可以非常方便地创建线程来执行多线程。

python多线程和多进程的区别有七种：多线程可以共享全局变量，多进程不能。多线程中，所有子线程的进程号相同；多进程中，不同的子进程进程号不同。线程共享内存空间；进程的内存是独立的。

CPU能这样做是因为它有每个任务的execution context，就像你能够和你朋友共享同一本书一样。进程与线程区别：同一个进程中的线程共享同一内存空间，但进程之间的内存空间是独立的。

1、Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

2、协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保持状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。

3、原因是：每个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，所以在python中，多进程的执行效率优于多线程（仅仅针对多核CPU而言）。

Python4起，asyncio包只直接支持TCP和UDP协议。如果想使用asyncio实现***客户端和服务器时，常使用aio***包。

在FastAPI中，可以使用Python的协程库asyncio来实现异步编程。通过使用async和await关键字，可以定义异步函数，使得请求可以在等待耗时操作的同时处理其他请求。同时，可以使用多线程来增加并发处理能力。

Python中的asyncio也是基于协程来进行实现的。在进入asyncio之前我们先来了解一下Python中怎么通过生成器进行协程来实现并发。

使用asyncio.gather（）函数来同时运行多个协程对象，实现并发处理。这个函数可以接收一个协程对象的列表作为参数，并返回一个包含所有协程结果的列表。使用上述方法，FastAPI可以有效地处理并发的耗时请求。

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