eventlet中使用epoll的问题?

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python eventlet并发原理分析

https://github.com/stanzgy/wiki/blob/master/openstack/inside-eventlet-concurrency.md#python-eventlet%E5%B9%B6%E5%8F%91%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%88%86%E6%9E%90 python eventlet并发原理分析 ...

eventlet详解

1.eventlet是什么eventlet - 具有WSGI支持的异步框架eventlet是python库函数,一个是处理和网络相关的,另一个可以通过协程实现并发可以实现'并发'(绿色线程),非阻塞对Python库函数改写,支持协程 绿色线程和普通...

pythonhub_Python——eventlet.hubs

Eventlet 有多种hub的实现,所以在使用之前应该选择最适合自己系统的实现:epolls要求 Python 2.6 或python-epoll包,同时只支持 Linux。这是最快的纯Python hub。poll所有支持它的平台均可。se...

Python eventlet 模块笔记

作者信息:绿盟科技SPG团队 张力茂 协程 什么是协程 ...协程,又称微线程,纤程。...协程看上去也是子程序,但执行过程,在“子程序”(协程)内部可中断,然后转而执行别的“子程序”,在适当的...

Openstackeventlet分析(1)

本来打算总结一下eventlet在OpenStack的应用,正巧在网上找到几篇别人已经总结好的资料,而且总结的很好,这里直接转载过来。同时也向作者表示感谢。  Eventlet库在OpenStack服务上镜率很高,尤其是在服务的多...

Openstack基础知识Eventlet

exentlet的应用,看见前辈们总结的很好,... Eventlet库在OpenStack服务上镜率很高,尤其是在服务的多线程和WSGI Server并发处理请求的情况下,深入了解eventlet库是很必要的。Eventlet库是高性能网络库,其主要依

python 网络 相关 资源 (epollEventlet )

[size=large]1.epoll 哇哦 , 2.6有epoll了 select.epoll([sizehint=-1]) (Only supported on Linux 2.5.44 and newer.) Returns an edge polling object, which can be used as Edge or Level Triggered ...

openstack基础之eventlet

eventlet是一个可以改变你代码运行方式的python并发网络库,同时不改变你编写代码的方式. ...内含事件驱动,意味着你可以很容易在python解释器中使用它,或者在大程序的某一部分使用它. 很容易开始使用eventlet,也容

python eventlet协程基础

Greenlet主要实现了保存函数的栈顶和栈底、函数在堆的地址和长度。 Greenlet实现了一个类似于longjump的功能,用于在函数执行切换。yeild实现了带返回值的longjump。Greenlet的数据结构记录了父对象的地址,...

openstack分析-eventlet

最近openstack集群多次出现nova-network服务cpu占用100%的情况,跟进后发现是eventlet和qpid-python库配合上出现问题。因为对eventlet不熟悉,所以花了点时间了解了一下eventlet,将学习过程记录下来,以免时间一长...

eventlet学习笔记

eventlet学习笔记 标签(空格分隔): python eventlet eventlet是一个用来处理和网络相关的python库函数,且可以通过协程(coroutines)实现并发。在eventlet里,将协程叫做greenthread(绿色线程),所谓并发,即...

Python epoll编程:实现一个ioloop

简介 python标注库select模块提供了IO多路复用支持,包括select...epoll广泛应用于高并发架构,tornado、eventlet等都支持epoll。ioloopioloop作为tornado四个主要组成部分之一,提供了一个异步网络库。在看过一些to

练习PYTHON之EVENTLET

eventlet是一个用来处理和网络相关的python库函数,而且可以通过协程来实现并发,在eventlet里,把“协程”叫做 greenthread(绿色线程)。所谓并发,就是开启了多个greenthread,并且对这些greenthread进行管理,以...

Python并发编程eventlet

1 多进程、多线程和协程 ... 1.1 总结 1)多进程能够利用多核优势,但是进程间通信比较麻烦,另外,进程数目的增加会使性能下降,进程切换的成本较高。程序流程复杂度相对I/O多路复用要低。...2)I/O多路复用是在一个...

eventlet的学习

之前小秦我写了篇python协程和yield的文章,这里小秦我再总结一下eventlet中比较重要的几个知识点。 1.安装方法: 1 [root@COMPUTE02 ~]# pip install eventlet ...

openstack nova 基础知识——eventlet

openstack的Eventlet库在openstack服务上镜率很高,尤其是在 服务的多线程 和 WSGI服务器并发处理请求的情况下,深入理解 eventlet库很有必要。这也是进入nova世界的关键,涉及一个很重要的概念:"协程"。 ...

OpenStack Eventlet

Eventlet库在OpenStack服务上镜率很高,尤其是在服务的多线程和WSGI Server并发处理请求的情况下,深入了解eventlet库是很必要的。Eventlet库是由second life开源的高性能网络库,从Eventlet的源码可以知道,其...

OpenStack Eventlet分析(一)

本来打算总结一下eventlet在OpenStack的应用,正巧在网上找到几篇别人已经总结好的资料,而且总结的很好,这里直接转载过来。同时也向作者表示感谢。  Eventlet库在OpenStack服务上镜率很高,尤其是在服务的多...

Python协程、Eventlet原理剖析及并发场景下性能测试

1 协程 1.1 什么是协程 协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。...协程看上去也是子程序,但执行过程,在“子程序”(协程)内部可中断,然后转而执行别的“子程序”,在适当的时候再返回来接着执行。...

Openstack Eventlet分析

Eventlet库在OpenStack服务上镜率很高,尤其是在服务的多线程和WSGI Server并发处理请求的情况下,深入了解eventlet库是很必要的。Eventlet库是由second life开源的高性能网络库,从Eventlet的源码可以知道,其...

eventlet hub documents

A hub forms the basis of Eventlet’s event loop, which dispatches I/O events and schedules greenthreads. It is the existence of the hub that promotes coroutines (which can be tricky to program with) ...

Python——eventlet.hubs

Hub构成了 Eventlet 的事件...Eventlet 有多种hub的实现,所以在使用之前应该选择最适合自己系统的实现: epolls 要求 Python 2.6 或 python-epoll 包,同时只支持 Linux。这是最快的纯Python hub。poll 所有...

eventlet hanging

FYI: Using eventlet 0.15.2 on python 3.4.0 <pre><code> (gdb) info threads Id Target Id Frame 4 Thread 0x7f726668c700 (LWP 25924) "python3" 0x00007f726c04e3bd in read () at ../sysdeps/unix...

Openstack Eventlet分析(1)

本来打算总结一下eventlet在OpenStack的应用,正巧在网上找到几篇别人已经总结好的资料,而且总结的很好,这里直接转载过来。同时也向作者表示感谢。 Eventlet库在OpenStack服务上镜率很高,尤其是在服务的多...

tipdm_CarsAnalysis_src:泰迪杯C组题,数据分析答题原始码-源码

tipdm_C_CarsAnalysis_src 泰迪杯C组题答题原始代码 这个原始码为参赛者时做数据分析使用,由于其仅作为工具使用,并且加之时间缩短,所以没有做过多的性能优化。 日后会抽空改进算法,转化为效率。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Spring Boot之JPA实战视频课程

本套课程,以实际操作演示为主,代码实例详细讲解了在Spring Boot框架使用JPA的一些规则与常见套路。课程中涉及到JPA的使用规则、核心概念、实体关系使用规则和常见问题等内容。该套课程后,让你全面熟悉与掌握Spring Boot 中JPA的使用套路。Spring Boot中JPA模块主要使用Spring Data JPA一些规则,该套课程还会帮你掌握Spring Data JPA的常用规则。 帮助同学快速熟悉与掌握Spring Boot中使用JPA的常见套路与规则。 帮助同学快速掌握Spring Data JPA的常用使用规则

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