学习python协程的（python协程原理）

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分享Python学习路线：第一阶段：Python基础与Linux 数据库这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。

首先看《Python编程：从入门到实战》这本书。

（图片来源网络，侵删）

阶段八：人工智能 Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。

看视频学习可以让自己迅速掌握编程的基础语法，边看***边敲代码，可以快速入门。看书学习并不是要整本书都看，可以把书放到手边，当遇到不懂的地方可以当作工具书来用。

1、Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。

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2、性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。

3、Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow，CNTK，或Theano上。使用PIP在设备上安装Keras，并且运行下列指令。

4、值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。

（图片来源网络，侵删）

5、Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。网络爬虫。

1、async/await 关键字：python5用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。

2、要实现FastAPI并发同时处理100个耗时请求，可以借助异步编程和多线程的技术。在FastAPI中，可以使用Python的协程库asyncio来实现异步编程。

3、Python中的asyncio也是基于协程来进行实现的。在进入asyncio之前我们先来了解一下Python中怎么通过生成器进行协程来实现并发。

4、Python4起，asyncio包只直接支持TCP和UDP协议。如果想使用asyncio实现***客户端和[_a***_]时，常使用aio***包。

5、唯一应该调用ensure_future（）的时候是当你提供一个API（像大多数asyncio自己的API），它接受协程或Future，你需要对它做一些事情，需要你有一个Future。

6、使用asyncio.gather（）函数来同时运行多个协程对象，实现并发处理。这个函数可以接收一个协程对象的列表作为参数，并返回一个包含所有协程结果的列表。使用上述方法，FastAPI可以有效地处理并发的耗时请求。

1、Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

2、如果是GUI方式，则要通过事件机制，或者是消息机制处理，GUI使用单线程。所以在python里线程不要盲目用，也不要滥用。但是线程不安全是事实。如果仅仅是做几个后台任务，则可以考虑使用守护线程做。

3、协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保持状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。

4、原因是：每个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，所以在python中，多进程的执行效率优于多线程（仅仅针对多核CPU而言）。

1、经过一年的学习，我觉得python进阶的方法是，学完基础知识后，就先从网络编程开始，从一个最简单的socket开始，先写写两台机器如何通讯，找找成就感。

2、第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、等知识。

3、提取码：utio 火遍全球的Python，名列IEEE2017编程语言排行榜首位，语言环境轻松，入门体验极佳。堪称最适合初学者的编程语言。Python不仅仅是世界上最流行的计算机语言之一。也是人工智能、大数据开发的基础语言。

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