5 分钟入门 Python 协程

在爬虫操作中,协程比多线程更有优势。协程是单线程的,单线程就能实现高并发。


在 Python 3.4 时候引进了协程的概念,它使用一种单线程单进程的的方式实现并发,应用的各个部分彼此合作, 可以显示的切换任务,一般会在程序阻塞 I/O 操作的时候发生上下文切换如等待读写文件,或者请求网络。


协程是异步的一种表现形式。在学习异步爬虫之前我们需要学习一些异步基础的知识。


本场 Chat 将带着大家 5 分钟快速入门 Python 异步编程。


通过本场您将学到:

  1. 了解什么是协程

  2. 协程的优点和缺点

  3. 如何启动一个协程

  4. 如何写一个基于协程的并发程序

  5. 如何在协程中使用子线程


面向对象:有一定 Python 基础的同学,懂得生成器方面的知识最好。


本场 Chat 作者:陈祥安

陈祥安,高级爬虫工程师,有着丰富的爬虫工作经验,从 C# 语言转入到Python 语言,擅长各种爬虫技术,熟悉大规模爬虫开发,热爱并喜欢钻研 Python。最近沉迷于异步编程中。公众号:Python学习开发


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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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