qq_42268998的博客

场景1:一个网络爬虫,按顺序爬取花了一小时,采用并发下载减少到20分钟场景2:一个App应用,优化前每次打开页面需要3秒,采用异步并发提升到每次200ms引入并发就是为了提升程序运行速度CPU密集型:也叫计算密集型,是指I/O在很短时间内就可以完成,CPU需要大量的计算和处理,特点是CPU占用率相当高,例如:解压缩/加密解密/正则表达式搜索IO密集型:系统运作过程中大部分的状况是CPU在等待I/O(硬盘/内存)的读/写操作,CPU占用率很低.例如:文件处理程序,网络爬虫程序,读写数据库程序。

说到装饰器，我们要知道在python中所有的都是对象object，包括我们的函数也是object，函数既然是对象，那么python中的函数的传参可以是一个函数，函数的返回值也是一个函数。装饰器就是把函数作为参数，返回值来实现的一种功能。

浅拷贝则是外层是新的对象，但是内层id还是一样的，只是外层拷贝，内层的数据还是指向同一个人对象。从中可以看出引用，是同一个对象，外层id和内部数据id都是一样的。深拷贝则是，外层数据，内层数据都是全新生成的对象。浅拷贝：是重新生成一个对象，但是只是一层拷贝。深拷贝：生成一个新的对象，递归拷贝里面的数据。引用：是同一个对象。

通过__iter__()方法，迭代器返回它自己，这使得迭代器对象也可以被用在支持迭代的上下文中，如for循环中。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器的核心特性是它们是惰性的，只有在你请求下一个值时，才会计算和提供值，而不是一开始就计算所有的值。状态不变性：迭代器是有状态的，这意味着一旦迭代器的状态改变，比如你用next()取出下一个元素，它的内部计数器将改变，无法返回到之前的状态。不直观的长度计算：与列表或元组不同，你不能直接获取迭代器的长度，因为迭代器是惰性的，它们的元素是按请求生成的。

在 Python 中使用客户端/服务端 Socket 可以用于在网络上建立通信连接，实现数据的传输和交换。客户端通过 Socket 连接向服务端发送请求，服务端接收并处理这些请求，然后返回响应给客户端。客户端/服务端 Socket 在网络编程中被广泛应用，适用面相当广泛。

python的内存管理主要是引用计数和垃圾回收器来进行内存管理。

多线程：只需要开1 个进程，这个进程开启 4 个线程，开启线程所消耗的资源很少，但是由于最终执行是只有一个 CPU 可以工作，所以最终消耗 40s 多的时间。3、在没有GIL锁的情况下，有可能多线程在执行一个代码的同时，垃圾回收机制对所执行代码的变量直接进行回收，其他的线程再使用该变量时会导致运行错误。由于GIL锁的存在，即使是多个线程处理任务，但是最终只有一个线程在工作，那么是不是多线程真的一点用处都没有了呢？2个线程都会去操作该数据，由于多线程对同一个资源的竞争，实际上引用计数为3，

1. 多线程（Multithreading）线程是进程中的一个执行单元。一个进程可以包含多个线程，它们共享同一个内存空间，共同完成任务。在 Python 中，多线程通常用于 I/O 密集型任务（例如网络请求、文件读写等），因为这些任务往往会因为 I/O 操作而被阻塞。通过多线程，我们可以让程序在等待 I/O 操作时继续处理其他任务，从而提升程序的整体响应速度。

Tasks用于并发调度协程，通过asyncio.create_task(协程对象)的方式创建Task对象，这样可以让协程加入事件循环中等待被调度执行。事件循环就是把你创建好的函数，加入到任务列表，事件循环负责监听任务列表，当执行这个函数遇到费时操作时，事件循环就会控制跳到其他可执行的任务，当没有可执行的任务就会等待当前任务执行完毕，只有全部任务都执行完毕，才会退出循环。2,包装协程为任务(task1 = asyncio.create_task( func() ))检查协程-->让出控制-->等待协程。

其次，需要支持应用相关的规范，例如类库、安全方面的特性。但是理论上web server与应用程序之间是无法通信的，他们之间也需要有一个桥梁，这个桥梁就是uWSGI，uWSGI通过WSGI这个协议，将web server的请求转换成应用程序可以理解的request，与应用程序进行动态数据交互，将请求到的数据转换成web server可以理解的形式，由 web server将数据最终返回给请求的客户端。（1）既然客户端可以请求服务端的数据，那么客户端与服务端肯定是可以通信的，通信是由谁来完成的呢？

pidfile=uwsgi.pid #进程号存储文件，若不存在则会自动创建，pid里面只记录一个进程号，若存在多个进程processes，则使用uwsgi命令通过uwsgi.pid文件停止、重启uwsgi服务不全。master=true #启动主进程，来管理其他进程，其它的uwsgi进程都是这个master进程的子进程，如果kill这个master进程，相当于重启所有的uwsgi进程。daemonize=uwsgi.log #使进程在后台运行，并将日志打到指定的日志文件，文件若不存在则会自动创建。

DEBUG模式设置默认情况下flask不会开启DEBUG模式，开启DEBUG模式后，flask会在每次保存代码的时候自动的重新载入代码，并且如果代码有错误，会在终端进行提示。开启DEBUG模式有三种方式#1,直接在应用对象设置app.debug = Trueapp.run()#2,在执行run的时候，传递参数app.run(debug=True)#3,在config属性...

Flask简介：flask是一款非常流行的Python Web框架，2010年，作者是Armin Ronacher。flask自2010年发布第一个版本以来，大受欢迎，深得开发者的喜爱，并且在多个公司已经得到了应用，flask能如此流行的原因，可以分为以下几点：微框架、简洁、只做他需要做的，给开发者提供了很大的扩展性。 Flask和相应的插件写得很好，用起来很爽。 开发效率非常高，...

URL与视图URL与函数的映射：之前的helloworld.py文件中，我们已经看到，一个URL要与执行函数进行映射，使用的是@app.route装饰器。@app.route装饰器中，可以指定URL的规则来进行更加详细的映射，比如现在要映射一个文章详情的URL，文章详情的URL是/index/id/，id有可能为1、2、3…,那么可以通过以下方式：@app.route('/index...

python -m pip install tensorflow(如果你安装的是别的库，请输入别的库名） -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

模板简介：模板是一个web开发必备的模块。因为我们在渲染一个网页的时候，并不是只渲染一个纯文本字符串，而是需要渲染一个有富文本标签的页面。这时候我们就需要使用模板了。在Flask中，配套的模板是Jinja2！Flask渲染Jinja模板：要渲染一个模板，通过render_template方法即可：from flask import Flaskfrom flask import...