python高並發項目

㈠ 高並發,用python適合嗎

Python不太適合高並發，雖然可以做，但是問題還是比較大，特別如果是後端服務，需要很高的高並發的話，還是用其他語言。

要高並發的話， 多進程+協程的組合的並發性能遠高於多線程。我在這篇文章中對python的並發方案有過比較。 像是要發各種請求的，其實和爬蟲類似， 協程的方案比較合適，能達到很高的並發。

Python簡介：

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。

Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

㈡ python主要可以做什麼

Python幾乎無所不能，通俗易懂、容易入門、功能強大，學習後可以從事以下工作崗位：
1. Web開發
最火的Python web框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的標語把Django定義為the framework for perfectionist with deadlines(大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架)
2. 網路編程
支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單
3. 爬蟲開發
爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 雲計算開發
目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack,Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為什麼Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立!
6. 自動化運維
問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼?10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用的最多的語言
8. 科學運算
97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛
9. 游戲開發
在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

㈢ Python怎樣解決高並發

無非就是 多進程 多線程 協程，再不行就分布式

㈣ python能幹什麼

從語言的角度上來看，除了極少的領域之外，Python幾乎無所不能，該語言通俗易懂、容易入門、功能強大，學習後可以從事以下工作崗位：
1. Web開發
最火的Python
web框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的標語把Django定義為the
framework for perfectionist with deadlines(大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架)
2. 網路編程
支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單
3. 爬蟲開發
爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 雲計算開發
目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack,Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為什麼Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立!
6. 自動化運維
問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼?10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用的最多的語言
8. 科學運算
97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought
librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛
9. 游戲開發
在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or
C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

㈤ python可以開發什麼樣的項目呀

Python可以開發的項目有很多，比如：高並發Web微信項目、CRM客戶關系管理系統、大流量級在線視頻學習網站開發、金融量化分析、爬蟲項目、機器學習項目等。

㈥ python學完能做什麼

Python是一種計算機編程語言，是一種動態的、面向對象的腳本語言，，是一種跨平台的計算機程序設計語言，是ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，能簡單有效地面向對象編程。

1.網頁開發

Python可以用來做網站，而且速度更快，效率更高。Django和Flask等基於Python的Web框架在Web開發中非常流行。

2.爬蟲

許多剛接觸Python的人都用它來編寫爬蟲程序，Python爬蟲入門相對簡單易學。一開始不需要掌握太多的基礎知識和底層知識，快速上手，也能很快得到結果。適合小白一開始就想把東西看得見的成就感。

3.桌面程序

Python包含很多UI庫，可以輕松完成一個GUI程序。也有很多Python實現GUI的例子，比如Dropbox，它是一個用Python實現的伺服器端和客戶端程序。

4.數據科學

將Python用於機器學習：可以研究人工智慧、機器人、語言識別、圖像識別自然語言處理和專家系統等將Python用於數據分析/可視化:大數據分析等等

如果你想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

㈦ 如何用Python一門語言通吃高性能並發，GPU計算和深度學習

第一個就是並發本身所帶來的開銷即新開處理線程、關閉處理線程、多個處理線程時間片輪轉所帶來的開銷。

實際上對於一些邏輯不那麼復雜的場景來說這些開銷甚至比真正的處理邏輯部分代碼的開銷更大。所以我們決定採用基於協程的並發方式，即服務進程只有一個(單cpu)所有的請求數據都由這個服務進程內部來維護，同時服務進程自行調度不同請求的處理順序，這樣避免了傳統多線程並發方式新建、銷毀以及系統調度處理線程的開銷。基於這樣的考慮我們選擇了基於Tornado框架實現api服務的開發。Tornado的實現非常簡潔明了，使用python的生成器作為協程，利用IOLoop實現了調度隊列。

第二個問題是資料庫的性能，這里說的資料庫包括MongoDB和Redis，我這里分開講。

先講MongoDB的問題，MongoDB主要存儲不同的用戶對於驗證的不同設置，比如該顯示什麼樣的圖片。
一開始每次驗證請求都會查詢MongoDB，當時我們的MongoDB是純內存的，同時三台機器組成一個復制集，這樣的組合大概能穩定承載八九千的qps，後來隨著我們驗證量越來越大，這個承載能力逐漸就成為了我們的瓶頸。
為了徹底搞定這個問題，我們提出了最極端的解決方案，乾脆直接把資料庫中的數據完全緩存到服務進程里定期批量更新，這樣查詢的開銷將大大降低。但是因為我們用的是Python，由於GIL的存在，在8核伺服器上會fork出來8個服務進程，進程之間不像線程那麼方便，所以我們基於mmap自己寫了一套夥伴演算法構建了一個跨進程共享緩存。自從這套緩存上線之後，Mongodb的負載幾乎變成了零。
說完了MongoDB再說Redis的問題，Redis代碼簡潔、數據結構豐富、性能強大，唯一的問題是作為一個單進程程序，終究性能是有上限的。
雖然今年Redis發布了官方的集群版本，但是經過我們的測試，認為這套分布式方案的故障恢復時間不夠優秀並且運維成本較高。在Redis官方集群方案面世之前，開源世界有不少proxy方案，比如Twtter的TwemProxy和豌豆莢的Codis。這兩種方案測試完之後給我們的感覺TwemProxy運維還是比較麻煩，Codis使用起來讓人非常心曠神怡，無論是修改配置還是擴容都可以在配置頁面上完成，並且性能也還算不錯，但無奈當時Codis還有比較嚴重的BUG只能放棄之。
幾乎嘗試過各種方案之後，我們還是下決心自己實現一套分布式方案，目的是高度貼合我們的需求並且運維成本要低、擴容要方便、故障切換要快最重要的是數據冗餘一定要做好。
基於上面的考慮，我們確定基於客戶端的分布式方案，通過zookeeper來同步狀態保證高可用。具體來說，我們修改Redis源碼，使其向zookeeper注冊，客戶端由zookeeper上獲取Redis伺服器集群信息並根據統一的一致性哈希演算法來計算數據應該存儲在哪台Redis上，並在哈希環的下一台Redis上寫入一份冗餘數據，當讀取原始數據失敗時可以立即嘗試讀取冗餘數據而不會造成服務中斷。

㈧ python高並發怎麼解決

某個時間段內，數據涌來，這就是並發。如果數據量很大，就是高並發

高並發的解決方法：

1、隊列、緩沖區

假設只有一個窗口，陸續湧入食堂的人，排隊打菜是比較好的方式

所以，排隊（隊列）是一種天然解決並發的辦法

排隊就是把人排成 隊列，先進先出，解決了資源使用的問題

排成的隊列，其實就是一個緩沖地帶，就是 緩沖區

假設女生優先，每次都從這個隊伍中優先選出女生出來先打飯，這就是 優先隊列

例如queue模塊的類Queue、LifoQueue、PriorityQueue（小頂堆實現）

2、爭搶

只開一個窗口，有可能沒有秩序，也就是誰擠進去就給誰打飯

擠到窗口的人占據窗口，直到打到飯菜離開

其他人繼續爭搶，會有一個人占據著窗口，可以視為鎖定窗口，窗口就不能為其他人提供服務了。

這是一種鎖機制

誰搶到資源就上鎖，排他性的鎖，其他人只能等候

爭搶也是一種高並發解決方案，但是，這樣可能不好，因為有可能有人很長時間搶不到

3、預處理

如果排長隊的原因，是由於每個人打菜等候時間長，因為要吃的菜沒有，需要現做，沒打著飯不走開，鎖定著窗口

食堂可以提前統計大多數人最愛吃的菜品，將最愛吃的80%的熱門菜，提前做好，保證供應，20%的冷門菜，現做

這樣大多數人，就算鎖定窗口，也很快打到飯菜走了，快速釋放窗口

一種提前載入用戶需要的數據的思路，預處理 思想，緩存常用

更多Python知識，請關註：Python自學網！！

㈨ python學什麼方面

學習python主要有自學和報班學習兩種方式。

Python目前是比較火，學習之後可以從事軟體開發、數據挖掘等工作，發展前景非常好，普通人也可以學習。

下面簡單列舉一些學完Python之後可以從事的工作：

• 軟體開發，用python做軟體是很多人正在從事的工作，不管是B/S軟體，還是C/S軟體，都能做。並且需求量還是挺大的；

• 數據挖掘，python可以製作出色的爬蟲工具來進行數據挖掘，而在很多的網路公司中數據挖掘的崗位也不少；

• 游戲開發，python擴展性很好，擁有游戲開發的庫，而且游戲開發絕對是暴力職業；

• 大數據分析，如今是大數據的時代，用python做大數據也是可以的，大數據分析工程師也是炙手可熱的職位；

• 全棧工程師，如今程序員都在向著全棧的方向發展，而學習python更具備這方面的優勢；

• 系統運維，python在很多linux中都支持，而且語法特點很向shell腳本，學完python做個系統運維也是很不錯的。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。