python高并发项目

㈠ 高并发,用python适合吗

Python不太适合高并发，虽然可以做，但是问题还是比较大，特别如果是后端服务，需要很高的高并发的话，还是用其他语言。

要高并发的话， 多进程+协程的组合的并发性能远高于多线程。我在这篇文章中对python的并发方案有过比较。 像是要发各种请求的，其实和爬虫类似， 协程的方案比较合适，能达到很高的并发。

Python简介：

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

㈡ python主要可以做什么

Python几乎无所不能，通俗易懂、容易入门、功能强大，学习后可以从事以下工作岗位：
1. Web开发
最火的Python web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)
2. 网络编程
支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
3. 爬虫开发
爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 云计算开发
目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为什么Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，由其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!
6. 自动化运维
问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
8. 科学运算
97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
9. 游戏开发
在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与Lua相比，Python更适合作为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
虽然大家很少使用桌面软件了，但是Python在图形界面开发上也很强大，你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

㈢ Python怎样解决高并发

无非就是 多进程 多线程 协程，再不行就分布式

㈣ python能干什么

从语言的角度上来看，除了极少的领域之外，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，学习后可以从事以下工作岗位：
1. Web开发
最火的Python
web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the
framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)
2. 网络编程
支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
3. 爬虫开发
爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 云计算开发
目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为什么Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，由其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!
6. 自动化运维
问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
8. 科学运算
97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought
librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
9. 游戏开发
在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or
C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与Lua相比，Python更适合作为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
虽然大家很少使用桌面软件了，但是Python在图形界面开发上也很强大，你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

㈤ python可以开发什么样的项目呀

Python可以开发的项目有很多，比如：高并发Web微信项目、CRM客户关系管理系统、大流量级在线视频学习网站开发、金融量化分析、爬虫项目、机器学习项目等。

㈥ python学完能做什么

Python是一种计算机编程语言，是一种动态的、面向对象的脚本语言，，是一种跨平台的计算机程序设计语言，是ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，能简单有效地面向对象编程。

1.网页开发

Python可以用来做网站，而且速度更快，效率更高。Django和Flask等基于Python的Web框架在Web开发中非常流行。

2.爬虫

许多刚接触Python的人都用它来编写爬虫程序，Python爬虫入门相对简单易学。一开始不需要掌握太多的基础知识和底层知识，快速上手，也能很快得到结果。适合小白一开始就想把东西看得见的成就感。

3.桌面程序

Python包含很多UI库，可以轻松完成一个GUI程序。也有很多Python实现GUI的例子，比如Dropbox，它是一个用Python实现的服务器端和客户端程序。

4.数据科学

将Python用于机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别自然语言处理和专家系统等将Python用于数据分析/可视化:大数据分析等等

如果你想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

㈦ 如何用Python一门语言通吃高性能并发，GPU计算和深度学习

第一个就是并发本身所带来的开销即新开处理线程、关闭处理线程、多个处理线程时间片轮转所带来的开销。

实际上对于一些逻辑不那么复杂的场景来说这些开销甚至比真正的处理逻辑部分代码的开销更大。所以我们决定采用基于协程的并发方式，即服务进程只有一个(单cpu)所有的请求数据都由这个服务进程内部来维护，同时服务进程自行调度不同请求的处理顺序，这样避免了传统多线程并发方式新建、销毁以及系统调度处理线程的开销。基于这样的考虑我们选择了基于Tornado框架实现api服务的开发。Tornado的实现非常简洁明了，使用python的生成器作为协程，利用IOLoop实现了调度队列。

第二个问题是数据库的性能，这里说的数据库包括MongoDB和Redis，我这里分开讲。

先讲MongoDB的问题，MongoDB主要存储不同的用户对于验证的不同设置，比如该显示什么样的图片。
一开始每次验证请求都会查询MongoDB，当时我们的MongoDB是纯内存的，同时三台机器组成一个复制集，这样的组合大概能稳定承载八九千的qps，后来随着我们验证量越来越大，这个承载能力逐渐就成为了我们的瓶颈。
为了彻底搞定这个问题，我们提出了最极端的解决方案，干脆直接把数据库中的数据完全缓存到服务进程里定期批量更新，这样查询的开销将大大降低。但是因为我们用的是Python，由于GIL的存在，在8核服务器上会fork出来8个服务进程，进程之间不像线程那么方便，所以我们基于mmap自己写了一套伙伴算法构建了一个跨进程共享缓存。自从这套缓存上线之后，Mongodb的负载几乎变成了零。
说完了MongoDB再说Redis的问题，Redis代码简洁、数据结构丰富、性能强大，唯一的问题是作为一个单进程程序，终究性能是有上限的。
虽然今年Redis发布了官方的集群版本，但是经过我们的测试，认为这套分布式方案的故障恢复时间不够优秀并且运维成本较高。在Redis官方集群方案面世之前，开源世界有不少proxy方案，比如Twtter的TwemProxy和豌豆荚的Codis。这两种方案测试完之后给我们的感觉TwemProxy运维还是比较麻烦，Codis使用起来让人非常心旷神怡，无论是修改配置还是扩容都可以在配置页面上完成，并且性能也还算不错，但无奈当时Codis还有比较严重的BUG只能放弃之。
几乎尝试过各种方案之后，我们还是下决心自己实现一套分布式方案，目的是高度贴合我们的需求并且运维成本要低、扩容要方便、故障切换要快最重要的是数据冗余一定要做好。
基于上面的考虑，我们确定基于客户端的分布式方案，通过zookeeper来同步状态保证高可用。具体来说，我们修改Redis源码，使其向zookeeper注册，客户端由zookeeper上获取Redis服务器集群信息并根据统一的一致性哈希算法来计算数据应该存储在哪台Redis上，并在哈希环的下一台Redis上写入一份冗余数据，当读取原始数据失败时可以立即尝试读取冗余数据而不会造成服务中断。

㈧ python高并发怎么解决

某个时间段内，数据涌来，这就是并发。如果数据量很大，就是高并发

高并发的解决方法：

1、队列、缓冲区

假设只有一个窗口，陆续涌入食堂的人，排队打菜是比较好的方式

所以，排队（队列）是一种天然解决并发的办法

排队就是把人排成 队列，先进先出，解决了资源使用的问题

排成的队列，其实就是一个缓冲地带，就是 缓冲区

假设女生优先，每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭，这就是 优先队列

例如queue模块的类Queue、LifoQueue、PriorityQueue（小顶堆实现）

2、争抢

只开一个窗口，有可能没有秩序，也就是谁挤进去就给谁打饭

挤到窗口的人占据窗口，直到打到饭菜离开

其他人继续争抢，会有一个人占据着窗口，可以视为锁定窗口，窗口就不能为其他人提供服务了。

这是一种锁机制

谁抢到资源就上锁，排他性的锁，其他人只能等候

争抢也是一种高并发解决方案，但是，这样可能不好，因为有可能有人很长时间抢不到

3、预处理

如果排长队的原因，是由于每个人打菜等候时间长，因为要吃的菜没有，需要现做，没打着饭不走开，锁定着窗口

食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品，将最爱吃的80%的热门菜，提前做好，保证供应，20%的冷门菜，现做

这样大多数人，就算锁定窗口，也很快打到饭菜走了，快速释放窗口

一种提前加载用户需要的数据的思路，预处理 思想，缓存常用

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㈨ python学什么方面

学习python主要有自学和报班学习两种方式。

Python目前是比较火，学习之后可以从事软件开发、数据挖掘等工作，发展前景非常好，普通人也可以学习。

下面简单列举一些学完Python之后可以从事的工作：

• 软件开发，用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；

• 数据挖掘，python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；

• 游戏开发，python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；

• 大数据分析，如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；

• 全栈工程师，如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；

• 系统运维，python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。

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祝你学有所成，望采纳。