python同步异步

❶ python异步执行CMD命令的具体实现

在Python编程中，提升程序性能的一种实用策略是异步执行CMD命令。本文将深入探讨这一主题，为开发者提供具体的实现方法和示例代码，对相关需求者具有参考价值。

通常，Python程序通过os或subprocess模块执行CMD命令。然而，同步执行可能导致程序阻塞，影响程序的响应性。通过引入异步编程，特别是利用asyncio库，我们可以实现在执行CMD命令的同时，其他任务能继续运行，提高整体效率。

以下是一个使用asyncio和subprocess实现异步CMD执行的简单示例：

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())

在处理大量I/O密集型任务时，如网络请求或文件读写，异步执行CMD命令能够显着提升性能。在处理这类场景时，concurrent.futures模块提供的ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor也是一个实用工具。

希望这些内容能帮助你理解和掌握Python中异步CMD命令的执行方式。如果你对这个话题感兴趣，可以继续在脚本之家（xin3721.com）搜索相关教程，或者浏览我们之前的文章，以获取更多实用技巧和案例。

以上就是关于Python异步执行CMD命令的详细讲解，如果你在实际操作中遇到问题，欢迎在脚本之家留言交流。

❷ 同步、异步（gevent，asyncio）、多线程（threading)效率对比

对比了三种情况下采集50个网页所需时间，可以看出多线程在效率上是远高于gevent的。第一次测试的时候，没有使用monkey这个补丁，socket是阻塞调用的，效率并没有提升，因为还是同步运行的，使用monkey补丁后，使socket变为协作运行，效率大大提升。

同步执行：4.50s
gevent异步：0.47s
threading多线程：0.58s
更新asyncio： 1.1s
gevent并不是同时执行，还是按顺序执行，并未打乱输出结果，多线程不按顺序执行，打乱了输出结果。网络状况好（IO操作延时低）的情况下，gevent能稍微提高点效率，IO操作很费时的情况gevent效率将大大提高，效率最高的还是多线程。

gevent:当一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO。 gevent - 廖雪峰的官方网站

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

增加python3.5下的asyncio测试,时间比gevent和threading长一点，1.1s

❸ 彻底玩儿明白Python的异步执行

今天要和大家探讨的是Python的异步执行，特别是异步IO的概念。在理解异步执行前，我们先用放羊来打个比方，直观理解同步与异步的区别。

同步放羊，羊倌小同一次放一只羊，等一只吃完再放另一只，效率低下。而异步放羊，羊倌小异一次放十只羊，同时管理，效率高。在编程中，异步执行也使得程序能够并发执行多个任务，提高效率。

实现异步执行的方法之一是使用Python的异步IO库，如asyncio。通过示例代码，我们可以看到如何使用asyncio实现异步任务的发起和并发执行。

示例代码如下：首先在Python 3.8版本中，创建5个协程任务。在无限循环中，当系统任务数量大于或等于5时，执行sleep(5)来让出CPU控制权，触发协程任务的执行。每当任务执行完成，系统任务数量减1。循环结束条件为任务全部执行完成。

通过这个基本逻辑，我们能够实现异步任务执行。不同任务场景可以进行相应的调整切换。如果有任何疑问，欢迎加入QQ群(技术吧:492656241)进行深入探讨。