eventlet学习

本文介绍了Eventlet并发库的基本使用方法,包括如何通过spawn、spawn_n及spawn_after启动绿色线程来实现并行任务处理。此外,还讲解了如何利用monkey_patch函数对Python的标准库进行打补丁,使其更好地支持绿色线程。

学习eventlet

1.spawn

 eventlet.spawn(func*args**kw)

This launches a greenthread to call func. Spawning off multiple greenthreads gets work done in parallel. The return value from spawn is a greenthread.GreenThread object, which can be used to retrieve the return value of func. See spawn for more details.

产生一个绿色线程,调用func(*args, **kw)

  eventlet.spawn_n(func*args**kw)

The same as spawn(), but it’s not possible to know how the function terminated (i.e. no return value or exceptions). This makes execution faster. See spawn_n for more details.

功能同上,没有返回值。

  eventlet.spawn_after(secondsfunc*args**kw)

Spawns func after seconds have elapsed; a delayed version of spawn(). To abort the spawn and prevent func from being called, call GreenThread.cancel() on the return value of spawn_after(). See spawn_after for more details.

spawn的延时seconds秒版。

2. eventlet.monkey_patch(os=False)(补丁函数)

eventlet. monkey_patch ( all=Trueos=False,  select=Falsesocket=Falsethread=Falsetime=False )

Globally patches certain system modules to be greenthread-friendly. The keyword arguments afford some control over which modules are patched. If all is True, then all modules are patched regardless of the other arguments. If it’s False, then the rest of the keyword arguments control patching of specific subsections of the standard library. Most patch the single module of the same name (os, time, select). The exceptions are socket, which also patches the ssl module if present; and thread, which patches thread, threading, and Queue. It’s safe to call monkey_patch multiple times. For more information see Monkeypatching the Standard Library.

对模块进行绿化,参数为表示对哪些模块进行。

   eventlet.patcher. is_monkey_patched ( module )

Returns whether or not the specified module is currently monkeypatched. module can either be the module itself or the module’s name.


### 关于 `asyncio` 和 `eventlet` 的比较 #### 定义与核心概念 `asyncio` 是 Python 标准库中的模块,用于编写异步程序[^1]。它提供了一种基于事件循环的方式来进行并发操作,允许开发者通过协程来实现非阻塞的 IO 操作。 `eventlet` 则是一个第三方库,专注于轻量级绿色线程(green threads),并提供了更高层次的抽象来简化网络编程[^3]。它的设计目标是让开发人员能够轻松处理大量并发连接而无需担心底层复杂性。 --- #### 实现方式 `asyncio` 使用的是显式的协程机制,依赖于 `await`/`async` 关键字以及事件循环驱动的任务调度模型。这种模式下,程序员需要手动定义哪些部分应该被挂起等待完成,并且这些挂起的操作通常涉及文件读写或者网络请求等耗时任务。 相比之下,`eventlet` 基于 greenlets 技术实现了隐式的上下文切换功能。这意味着当某个函数调用了可能长时间运行的方法时(比如 HTTP 请求),框架会自动将其转换成非阻塞形式继续执行其他逻辑直到该方法返回结果为止——这一切对于使用者来说几乎是透明的过程[^2]. --- #### 性能表现 就性能而言,在高负载情况下如果只是单纯追求吞吐率的话,则可能会发现采用纯单一线程架构加上传统同步风格编码再加上一些优化技巧之后仍然可以达到相当不错的效率水平;然而一旦涉及到复杂的业务流程控制或者是频繁交互型应用场景(例如WebSocket服务端),那么利用像`asyncio`这样的工具包往往可以获得更好的扩展性和响应速度[^1]^. 另一方面,尽管由于存在全局解释器锁(GIL)的影响使得纯粹依靠多线程并不能充分利用现代CPU多核特性从而提升计算密集型工作的效能[GIL相关内容见引述][^2],但对于I/O绑定的工作负载而言(event loop本质上也是围绕着这一类问题构建起来的技术方案之一),无论是选用哪种具体的解决方案都能够显著改善整体系统的资源利用率情况. --- #### 开发体验 从易用性的角度来看,初学者或许会觉得直接上手学习如何正确运用好`asyncio`相对更具挑战一点因为它引入了一些新的语法结构和理念;但是随着熟悉程度加深以后就可以享受到更加灵活可控的好处. 至于`eventlet`,因为其背后隐藏了许多细节所以刚开始接触的时候感觉比较简单直观容易快速搭建原型出来不过长期维护大型项目时则需要注意潜在的风险点比如难以调试等问题[^3]. --- #### 使用场景建议 - **推荐使用 `asyncio`:** - 当应用程序主要关注高性能 I/O 处理并且愿意接受较陡峭的学习曲线时。 - 对未来可移植性强有需求的情况下,考虑到它是标准库的一部分意味着跨平台兼容性较好。 - **适合选择 `eventlet`:** - 如果希望尽快启动小型到中型规模的服务端应用而又不想花太多时间研究内部工作机制的话。 - 需要支持大量的短生命周期客户端连接同时保持较低内存占用比例的情形之下。 ```python import asyncio # Example of an async function using asyncio async def fetch_data(): await asyncio.sleep(1) return {"data": "value"} loop = asyncio.get_event_loop() result = loop.run_until_complete(fetch_data()) print(result) # Eventlet example would look simpler but less explicit about where yielding happens from eventlet import greenthread def blocking_call(): greenthread.sleep(1) return {"data": "value"} blocking_result = blocking_call() # Automatically yields control during sleep print(blocking_result) ```
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