线程和协程

本文探讨了线程的优势与不足,特别是在面对大量并发连接时的问题,并介绍了JavaScript和Python中处理异步问题的方法。通过使用单线程进行异步操作的协程概念,解决了传统线程模型的局限性。

原链接:https://community.bwbot.org/topic/98

在写程序的时候为了提高执行效率经常会用到线程.把任务分配到不同的线程里面同时执行,这样即使其中一个被阻塞了,程序还是可以运行,程序运行效率得到了很大的提高.线程是一个经常用到的概念这里就不多说了.

但是随着大家使用的线程越来越多,线程的劣势就越来越明显了.最有名的就是c10k问题.c10k问题是在写服务器程序时遇到的.如何使一个服务器同时和10K个客户端保持网络连接?一般的做法是给每个连接开一个独立的线程,但是这样就会有上万个线程.大量的资源被浪费在线程的管理上.线程已经无法再胜任这个任务了.

在javascript中处理异步问题的方式给了我们很好的思路.javascript程序是单线程的,也就是某一时刻只能有一个程序在运行.但是javascript却可以很好的处理异步问题.下面以一个读取文件的例子来说明

var fs = require('fs'); //引入文件处理库 fs
fs.readFile('/etc/passwd', (err, data) => {
  if (err) throw err;
  console.log(data);
});
console.log("I'm not blocking");

readFile函数的第一个参数是文件路径, 第二个参数是回调函数.当文件读取完成或者失败的时候回调函数会被执行.
这样当程序运行到readFile的时候就不会被阻塞.也就是说在文件读取完成之前就会在终端中显示出I'm not blocking
这是怎么实现的呢?
这是因为javascript有一个叫做Event loop的线程,专门用来监控事件有没有触发,如果触发就调用相应的回调函数.比如说上面的readFile函数,实际上是相当于在Event Loop里面注册了一下.

这就是协程的概念.用一个主线程去完成各种异步操作.看起来好像各自都有自己独立的线程一样.

具体怎么实现一个协程呢?我们可以用python从头开始搭建出来.

在python中有一种叫做generator的东西.比如 a = xrange(0,100000)这里a就是一个generator.一般使用时会觉得a是一个list.但是不是这样的.a中的元素只有在被使用到的时候才会被生成.

def test():
    for i in range(0,10):
        yield i
a = test() # a就是一个generator
a.next() # 返回1
a.next() # 返回2
a.next() # 返回3
# 直到10
a.next() # 抛出 StopIteration 异常

这样a就可以用来表现协程的状态.在Event Loop之中不停的执行协程返回的generator直到这个generator返回StopIteration为止,再执行对应的回调函数.

class Defer:
    def __init__(self):
        self.waitFlag = True
        self.results = None

    def resolve(self, results):
        self.results = results
        self.waitFlag = False

    def get_status(self):
        while self.waitFlag:
            yield True

def code1():
    mDefer = Defer()
    # start a new thread, and do some time consuming works
    # when the work is complete
    mDefer.resolve(results)
    return mDefer

def code2():
    mDefer = Defer()
    # start a new thread, and do some time consuming works
    # when the work is complete
    mDefer.resolve(results)
    return mDefer

eventList = []
eventList.append(code1())
eventList.append(code2())
while True:
    for event in eventList:
        try:
            event.get_status()
        except:
            results = event.results

个人感觉原理上就是如此了.

实际上python中协程的用法

为了方便使用,python把协程相关的东西做成了asyncio库.并且在python 3.5之中增加了await, async关键字(和C#学的)

一个用协程的Hello World例子

import asyncio
eventloop = asyncio.new_event_loop()
asyncio.set_event_loop(eventloop)
async def helloWorld():
    await asyncio.sleep(10)
    print("Hello World")
eventloop.run_until_complete(helloWorld()) # 这一句是阻塞的,要等待目标任务完成才会执行下面的程序
print("I'm blocking")

更详细的关于python的协程信息可以看这里

不过个人感觉python的协程还是不是很自然.没有C#做的好.这个应该是python语言自身的限制造成的.

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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