python同步非同步

❶ python非同步執行CMD命令的具體實現

在Python編程中，提升程序性能的一種實用策略是非同步執行CMD命令。本文將深入探討這一主題，為開發者提供具體的實現方法和示例代碼，對相關需求者具有參考價值。

通常，Python程序通過os或subprocess模塊執行CMD命令。然而，同步執行可能導致程序阻塞，影響程序的響應性。通過引入非同步編程，特別是利用asyncio庫，我們可以實現在執行CMD命令的同時，其他任務能繼續運行，提高整體效率。

以下是一個使用asyncio和subprocess實現非同步CMD執行的簡單示例：

python
import asyncio
import subprocess

async def run_command(cmd):
process = await asyncio.create_subprocess_exec(*cmd, stdout=asyncio.subprocess.PIPE)
stdout, _ = await process.communicate()
return stdout.decode()

async def main():
cmd_list = ['your_cmd', 'your_args']
for cmd in cmd_list:
result = await run_command(cmd)
print(f"CMD result: {result}")

asyncio.run(main())

在處理大量I/O密集型任務時，如網路請求或文件讀寫，非同步執行CMD命令能夠顯著提升性能。在處理這類場景時，concurrent.futures模塊提供的ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor也是一個實用工具。

希望這些內容能幫助你理解和掌握Python中非同步CMD命令的執行方式。如果你對這個話題感興趣，可以繼續在腳本之家（xin3721.com）搜索相關教程，或者瀏覽我們之前的文章，以獲取更多實用技巧和案例。

以上就是關於Python非同步執行CMD命令的詳細講解，如果你在實際操作中遇到問題，歡迎在腳本之家留言交流。

❷ 同步、非同步（gevent，asyncio）、多線程（threading)效率對比

對比了三種情況下採集50個網頁所需時間，可以看出多線程在效率上是遠高於gevent的。第一次測試的時候，沒有使用monkey這個補丁，socket是阻塞調用的，效率並沒有提升，因為還是同步運行的，使用monkey補丁後，使socket變為協作運行，效率大大提升。

同步執行：4.50s
gevent非同步：0.47s
threading多線程：0.58s
更新asyncio： 1.1s
gevent並不是同時執行，還是按順序執行，並未打亂輸出結果，多線程不按順序執行，打亂了輸出結果。網路狀況好（IO操作延時低）的情況下，gevent能稍微提高點效率，IO操作很費時的情況gevent效率將大大提高，效率最高的還是多線程。

gevent:當一個greenlet遇到IO操作時，比如訪問網路，就自動切換到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在適當的時候切換回來繼續執行。由於IO操作非常耗時，經常使程序處於等待狀態，有了gevent為我們自動切換協程，就保證總有greenlet在運行，而不是等待IO。 gevent - 廖雪峰的官方網站

同步：19065ms
gevent：1555ms
threading：1166ms

增加python3.5下的asyncio測試,時間比gevent和threading長一點，1.1s

❸ 徹底玩兒明白Python的非同步執行

今天要和大家探討的是Python的非同步執行，特別是非同步IO的概念。在理解非同步執行前，我們先用放羊來打個比方，直觀理解同步與非同步的區別。

同步放羊，羊倌小同一次放一隻羊，等一隻吃完再放另一隻，效率低下。而非同步放羊，羊倌小異一次放十隻羊，同時管理，效率高。在編程中，非同步執行也使得程序能夠並發執行多個任務，提高效率。

實現非同步執行的方法之一是使用Python的非同步IO庫，如asyncio。通過示例代碼，我們可以看到如何使用asyncio實現非同步任務的發起和並發執行。

示例代碼如下：首先在Python 3.8版本中，創建5個協程任務。在無限循環中，當系統任務數量大於或等於5時，執行sleep(5)來讓出CPU控制權，觸發協程任務的執行。每當任務執行完成，系統任務數量減1。循環結束條件為任務全部執行完成。

通過這個基本邏輯，我們能夠實現非同步任務執行。不同任務場景可以進行相應的調整切換。如果有任何疑問，歡迎加入QQ群(技術吧:492656241)進行深入探討。