Meh*_*IRA 21 python task python-asyncio
我一直在阅读python 3中的asyncio模块,更广泛地讲述python中的协同程序,我无法得到使asyncio成为如此优秀工具的原因.我觉得你可以用协同程序做所有事情,你可以通过使用基于多处理模块的任务队列(例如芹菜)来做得更好.是否存在协同程序优于任务队列的用例？
And*_*ini 20
不是一个正确的答案,而是一个不适合评论的提示列表:
你提到了这个multiprocessing模块(让我们也考虑一下threading).假设你必须处理数百个套接字:你能产生数百个进程或线程吗？
同样,使用线程和进程:如何处理对共享资源的并发访问？锁定等机制的开销是多少？
像Celery这样的框架也增加了重要的开销.您是否可以使用它来处理高流量Web服务器上的每个请求？顺便说一句,在那种情况下,谁负责处理套接字和连接(Celery的性质不能为你做到这一点)？
一定要阅读asyncio背后的基本原理.这个理由(以及其他内容)提到了一个系统调用:writev()- 不是比多个write()s 更有效吗？
bha*_*arc 10
添加到上面的答案：
如果手头的任务是I / O绑定的并且对共享数据进行操作，则协程和asyncio可能是可行的方法。
另一方面，如果您有不共享数据的CPU密集型任务，那么像Celery这样的多处理系统应该更好。
如果当前的任务是同时绑定CPU和I / O且不需要共享数据，那么我仍将使用Celery。您可以在Celery中使用异步I / O！
如果您有CPU任务，但需要共享数据，那么我现在看到的唯一可行的选择是将共享数据保存在数据库中。最近有类似的尝试，pyparallel但仍在进行中。
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