Python的Sanic框架每秒可以处理多少数据？

担任自由职业者的 Nisu Yasuhiro Niji （2013年至今）

回答日期：周三

TechEmpower框架基准 

 您可以通过查看页面来判断。 JSON序列化为每秒283,645。

但是，该数字几乎没有实际意义。

首先，典型的Web服务器执行诸如用户身份验证，数据库访问和HTML创建之类的过程，因此处理时间要长得多。 这仅意味着Sanic的处理时间可以忽略不计。

而且，在很多情况下，Web应用程序每秒需要超过1000个进程。 首先，诸如Niginx之类的Web服务器可以处理和缓存静态文件。 如果这样做的话，公司的10,000名员工的内部系统不太可能每秒需要1000个流程。

即使在现在，仍主要使用Dgango和Flask，因为它们在许多情况下通常就足够了。 如果遇到问题，通常最好使用Go语言，该语言比在Python中使用Sanic更快，并且具有更多的并行处理功能。 请注意，这并不意味着不使用Sanic，而是如果每秒的进程数量变得非常大，则Python本身通常不适合该进程。 。

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石冢雅弘

周三

感谢您的回答。
>通常，最好使用Go语言，该语言比Python中使用Sanic更快，并且具有更多并行处理功能。

我一起看

Python并发线程模块-molpako.py 

结论

• 巨蟒 
   GIL确保多线程不会从多核中受益。

如果这个博客是对的，并且我们一起考虑，那么Python是一种不利用多核CPU的编程语言。 如果您不需要AI（人工智能）或机器学习库，那么Go lang比Python更好，但是如果AI（人工智能）和机器学习库针对Go lang，Python进行了增强我们希望将来能解决多核CPU的框架或正式支持。 Google还开发了一个名为TensorFlow for Go lang 的AI，机器学习和数值分析库。 尽管此API可以与Go lang一起使用，但仍然只有Python可以构建和学习模型，因此我希望将来会对其进行改进。

回覆

西二康弘

原作者星期三

就GIL而言，这通常不是问题，因为可以通过用C / C ++编写或使用C / C ++编写的库来消除繁重的处理。 但是，如果每秒的操作数变得非常大，则无法避免处理冲突，并且Python效率低下。 因此，我只建议使用Go。 如果不是很大，那么仅使用Python进行开发就不会有问题。 对于大规模应用，可能需要计算和测试Python是否能单独承受和测试。

对于机器学习，训练使用大量数据来进行大量计算。 在这方面，Python擅长Go，而擅长Go，因此Go将永远无法构建和学习机器学习模型。

另一方面，在使用学习结果的过程中，由于仅使用结果，因此计算是轻量的。 如果您必须在此处处理大量处理，则可以使用Go的API，因为出于上述原因，Go更适合。

TesorFlow和Go都是由Google开发的，但这是考虑到Python和Go的特性的结果，因此最好将其统一。

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西二康弘

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京都 大学理学系

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Python 4是否真正兼容多核和多线程？

评论：
阅读Python3的博客是验证。
也许吧
在Python2和3中，由于它是伪造的多核和多线程，因此已验证它与真正的多核和多线程（例如JAVA或Go lang（Go语言））不同。

真正的具有uvloop的多核和多线程支持？
也许可以说。
怡安首席执行官石冢正宏
电话：042-559-8638
iPhone：070-3861-5011

找出为什么asyncio使用POSIX线程
  2017-03-31

https://nwpct1.hatenablog.com/entry/asyncio-posix-threads

共享的。

Tokibito-sensei（ id：nullpobug ）叫到办公室去玩，所以我们去了公开的收藏家。 我与aodag先生聊天 （ id：aodag ），但我记得我以前担心过的事情。

我很担心

在准备学习报告的演示文稿时，我准备了一个代码示例，该示例使用asyncio和aiohttp向服务器发送HTTP请求。

  导入 aiohttp
 导入异步

异步def 提取 （l，url）：
     与 aiohttp.ClientSession（loop = l） 作为会话异步：
         与 session.get（URL）异步作为响应：
             返回等待response.text（）


异步def main （l，url，num）：
    任务= [ 为 范围 （num）中的_提取（l，url）]
     返回等待asyncio.gather（*任务）


 如果 __name__ == ' __main__ ' ：
    循环= asyncio.get_event_loop（）
    结果= loop.run_until_complete（主要（循环， 'http：//本地主机：8000' ， 3 ））
     对于 r结果：
         打印 （r）

PyCharm具有显示“并发图”的功能，可以检查线程和进程的移动，执行该代码时线程的行为如下。

由于某种原因，出现了current.futures.ThreadPoolExecutor。 我试图找出文档中写的内容，但是由于找不到任何此类描述，我放弃了，问奥达格和托基比托。

socket.getaddrinfo

他在几十分钟内找到了原因。 socket.getaddrinfo是同步执行的，因此cpython实现似乎不是异步执行此操作，而是concurrent.futures.ThreadPoolExecutor多个线程中执行current.futures.ThreadPoolExecutor。

• https://github.com/python/cpython/blob/6f0eb93183519024cb360162bdd81b9faec97ba6/Lib/asyncio/base_events.py#L666-L673
• https://github.com/python/cpython/blob/6f0eb93183519024cb360162bdd81b9faec97ba6/Lib/asyncio/base_events.py#L627-L636

准备使用aioredis的样本作为不使用getaddrinfo的代码样本。 使用UNIX 域套接字连接到本地构建的Redis服务器。

  导入异步
 进口 aioredis

异步def connection_example （key）：
     conn =等待aioredis.create_connection（ '/tmp/redis.sock' ）
     return await conn.execute（ 'GET' ，键）


异步def main （数字）：
    任务= [ 范围 （num）中_的connection_example（ 'my-key' ）]
     返回等待asyncio.gather（*任务）


 如果 __name__ == ' __main__ ' ：
    循环= asyncio.get_event_loop（）
    结果= loop.run_until_complete（主要（ 3 ））
     对于 r结果：
         打印 （r）

顺便说一下，redis config是↓。

 守护否
 pidfile /var/run/redis.pid
 unixsocket /tmp/redis.sock
 unixsocketperm 700
日志文件“”
数据库1 

看这时的并发图，

当然，没有创建线程。

访问外部Redis服务器

另一方面，如果您在外部准备一个Redis服务器并连接它（这次我使用arukas.io ），

  导入异步
 进口 aioredis

异步def connection_example （key）：
     conn =等待aioredis.create_connection（
         （ 'seaof-xxx-xxx.arukascloud.io' ， 311390 ），
         db = 0 ，密码= 'xxxxxxxxxxxxxxx' ）
     return await conn.execute（ 'GET' ，键）


异步def main （数字）：
    任务= [ 范围 （num）中_的connection_example（ 'my-key' ）]
     返回等待asyncio.gather（*任务）


 如果 __name__ == ' __main__ ' ：
    循环= asyncio.get_event_loop（）
    结果= loop.run_until_complete（主要（ 3 ））
     对于 r结果：
         打印 （r）

执行后，如下所示。

似乎毕竟创建了一个工作线程。

为ThreadPoolExecutor创建了多少个工作线程？

将信号量中的同时执行次数限制为3时的并发图如下。

显然，ThreadPoolExecutor中的Thread不被重用。 ThreadPoolExecutor下的文档中描述了它的创建程度。

如果max_workers为None或未指定，则默认值为计算机上的处理器数乘以5。

17.4。Concurrent.futures –并发任务执行– Python 3.6.1文档

我发送了大约30个试用请求（信号量为3）。

生成了多达20个，并确认此后它们已被重新使用。 尽管由于实现原因无法更改工作线程的上限，但是不太可能出现任何问题。

uvloop

至于uvloop，已确认他们不使用POSIX线程就可以工作。

• https://github.com/MagicStack/uvloop/blob/ee3f34cdd5bd265981d3d2e188d05b3f14d8d035/uvloop/loop.pyx#L625-L663

  导入 uvloop

 ＃省略
循环= uvloop.new_event_loop（）
 asyncio.set_event_loop（循环）

执行后，

真的

结论

Aodag-sensei和tokibito-sensei很棒……我正在阅读文件，使文件潮湿，但是花了我几分钟的时间才找到原因并告诉我。 从明天起我也是社会的一员，所以我要为两个人努力。

与aodag先生和tokibito先生一起开放的收藏家似乎正在寻找工作。 谢谢你