Python全栈(四)高级编程技巧之10.Python多任务-协程

Python全栈:掌握高级协程编程与多任务处理
本文介绍了Python中的高级编程技巧,重点讲解了如何使用生成器和send方法处理多任务,以及如何利用greenlet和gevent库实现协程。通过实例展示了如何使用yield和yield from实现交替运行,以及greenlet和gevent在协程中的应用,对比了协程与线程、进程在资源占用和效率上的差异。

一、生成器-send方法

1.同步、异步

  • 同步:
    是指代码调用IO操作时,必须等待IO操作完成才返回的调用方式。
  • 异步:
    是指代码调用IO操作时,不必等IO操作完成就返回的调用方式。
    同步异步比较如下:
    比较

2.堵塞、非堵塞

  • 阻塞:
    从调用者的角度出发,如果在调用的时候,被卡住,不能再继续向下运行,需要等待,就说是阻塞。
    堵塞的例子有:
    • 多个用户同时操作数据库和锁机制
    • Socket的accept()方法
    • input()
  • 非阻塞:
    从调用者的角度出发,如果在调用的时候,没有被卡住,能够继续向下运行,无需等待,就说是非阻塞。

3.生成器的send()方法

之前讲到生成器:

d
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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