并发和并行有什么区别?
赞赏的例子.
我有以下代码:
import time
from fastapi import FastAPI, Request
app = FastAPI()
@app.get("/ping")
async def ping(request: Request):
print("Hello")
time.sleep(5)
print("bye")
return {"ping": "pong!"}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如果我在本地主机上运行我的代码 - 例如http://localhost:8501/ping- 在同一浏览器窗口的不同选项卡中,我得到:
Hello
bye
Hello
bye
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
代替:
Hello
Hello
bye
bye
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我已经阅读过有关使用的内容httpx,但仍然无法实现真正的并行化。有什么问题?
python asynchronous concurrent-processing python-asyncio fastapi
在Boost中有3个具有手动低延迟上下文切换的细线程:
Coroutine1,Coroutine2和Boost中的Fiber之间有什么区别?
我正在经历共同惯例的概念,以及它在kotlin中的使用和实现.
我用Google搜索并阅读了几个答案,就其在架构和性能方面与线程的不同之处而言.
这里解释得很好,
很公平,合作例程很棒,没有内存开销,性能卓越,没有死锁,竞争条件等等,而且易于使用.
现在,这里有一些事情,我很困惑,并希望更清楚 -
协同例程很好用,但它如何利用多个内核来提高性能.
我对龙卷风还很陌生。我无法理解使用run_on_executor和定义async方法之间的区别。是一样的吗?一个是多线程的,另一个不是?
先感谢您。
python asynchronous tornado python-3.x scheduledexecutorservice
asynchronous ×2
python ×2
android ×1
boost ×1
boost-asio ×1
c++ ×1
c++11 ×1
concurrency ×1
coroutine ×1
fastapi ×1
kotlin ×1
python-3.x ×1
tornado ×1