经过一番研究,发现Python跟并发相关的东西,做个记录: 1,版本相关 Python2中并发大多使用第三方lib实现,thread, threading, greenlet, eventlet, stackless,processing..........等,使用时需要先import。 Python3中开始有yield, 是Python3中新增的功能,称之为generator(生成器),个人理解

1.  前言 偶然看到Erlang vs. Stackless python: a first benchmark,对Erlang和Stackless Python的并发处理性能进行了实验比较,基本结论认为二者有比较相近的性能。我看完产生的问题是,Stackless Python与Python的其他并发实现机制性能又会有多大区别呢,比如线程和进程。因此我采用与这篇文章相同的办法来对Stackles

Python线程 Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time    def show(arg):      time.sleep( 1 )      pr

基本上读完了greenlet的源代码,代码不多,就2000行C语言的代码,其中有一部分栈寄存器的修改的代码是由汇编实现的。。。 一句话来说明greenlet的实现原理:通过栈的复制切换来实现不同协程之间的切换。。。 那么接下里来具体的来看看greenlet的代码到底是怎么实现的。。。 好了,先来看看greenlet对象对应的C语言结构体: [cpp] view plain copy /**  St

我们都知道并发(不是并行)编程目前有四种方式,多进程,多线程,异步,和协程。 多进程编程在python中有类似C的os.fork,当然还有更高层封装的multiprocessing标准库,在之前写过的python高可用程序设计方法http://www.cnblogs.com/hymenz/p/3488837.html中提供了类似nginx中master process和worker process

ERROR - failed to write data to stream: <_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='ANSI_X3.4-1968'> 解决方案: 退出exit() export PYTHONIOENCODING=utf-8

内核必须为广泛的工作负载而工作;它并不总是执行得象一些用户社区所希望的那么好,这可以说不足为奇。PostgreSQL关系数据库管理系统项目是一个有时感到有些冷落的社区。在响应 2014年 “Linux 存储,文件系统,和内存管理”峰会组织者的邀请时,PostgreSQL 开发商 Robert Haas,Andres Freund 和 Josh Berkus 到场来讨论了他们最痛苦的问题和可能的解决

关于PGPool

   pgpool-II 是一个位于 PostgreSQL 服务器和 PostgreSQL 数据库客户端之间的中间件,它提供以下功能: 连接池 复制 负载均衡 并行查询 HA 查询缓存 功能可以说非常丰富,但实际的效果如何还要看和场景的是否契合。 进程架构 PGPool和PostgreSQL一样也采用了多进程架构,应该是受PG影响,连很多代码都差不多。PGPool启动后会包含以下进程 主进程(Pg

  以ACID为特征的事务是关系数据库的一项重要的也是基本的功能。了解事务的实现原理不仅对数据库产品本身的开发,对使用数据库的应用程序的开发也有一定的益处。因此本次以PostgreSQL为对象简单介绍了其事务实现的原理。 内容概述: 事务的实现原理可以解读为DBMS采取何种技术确保事务的ACID特性。PostgreSQL针对ACID的实现技术如下表所示。   表1:事务的4个特征ACID及响应的实

Installation Getting the code The recommended way to install the Debug Toolbar is via pip: $ pip install django-debug-toolbar If you aren’t familiar with pip, you may also obtain a copy of thedebug_t

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