这比简单的左递归或尾调用递归要复杂一些。所以我想知道如何消除这种递归。正如您在下面看到的那样，我已经保留了自己的堆栈，因此该函数不需要参数或返回值。但是，它仍在将自己调高(或调低)到某个水平，我想将其变成一个循环，但我为此挠头了一段时间。这是简化的测试用例，用printf("dostuffatlevel#n")消息替换所有“真实逻辑”。这是在Go中，但问题适用于大多数语言。使用循环和goto是完全可以接受的(但我玩过这个并且它变得令人费解，失控并且看起来不可行);但是，应避免使用额外的辅助函数。我想我应该把它变成某种简单的状态机，但是……哪个？;)至于实用性，这是以每秒大约2000万次
Stacklesspython允许您序列化任务(pickling)以供以后执行，不需要在同一台机器上:http://www.stackless.com/wiki/Pickling我的问题是，stacklesspython是否提供任何类型的IPC、中间件、服务代理或DDS技术来在进程和/或机器之间移动这些pickled任务？我们真的需要在这里使用套接字吗？他们有一个很好的channel概念:http://www.stackless.com/wiki/Pickling如果channel可以跨机器工作，那就太棒了，你可以简单地向网络上的服务代理注册一个channel。从本质上讲，允许您将任务
我们将Twisted广泛用于需要大量异步io的应用程序。在某些情况下，东西是受cpu限制的，为此我们产生了一个进程池来完成工作，并拥有一个跨多个服务器管理这些进程的系统——所有这些都在Twisted中完成。效果很好。问题是很难让新的团队成员跟上进度。在Twisted中编写异步代码需要接近垂直的学习曲线。就好像人类天生就不会那样想。我们可能正在考虑采用混合方法。也许将xmlrpc服务器部分和流程管理保留在Twisted中，并在代码中实现其他内容，至少在某种程度上看起来是同步的，而不是同步的。再说一次，我喜欢显式而不是隐式，所以我必须多考虑一下。无论如何到greenlets-这些东西的效果
我们将Twisted广泛用于需要大量异步io的应用程序。在某些情况下，东西是受cpu限制的，为此我们产生了一个进程池来完成工作，并拥有一个跨多个服务器管理这些进程的系统——所有这些都在Twisted中完成。效果很好。问题是很难让新的团队成员跟上进度。在Twisted中编写异步代码需要接近垂直的学习曲线。就好像人类天生就不会那样想。我们可能正在考虑采用混合方法。也许将xmlrpc服务器部分和流程管理保留在Twisted中，并在代码中实现其他内容，至少在某种程度上看起来是同步的，而不是同步的。再说一次，我喜欢显式而不是隐式，所以我必须多考虑一下。无论如何到greenlets-这些东西的效果
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭10年前.我最近一直在阅读StacklessPython与普通的cPython相比，它似乎有很多优势。它具有无限递归、微线程、延续等所有很酷的特性，同时比cPython快(大约10%，如果thePythonwiki是可信的)与它兼容(至少版本2.5、2.6和3.0)。所有这些看起来都好得令人难以置信。但是，TANSTAAFL，我看不到Python社区对Stac
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭10年前.我最近一直在阅读StacklessPython与普通的cPython相比，它似乎有很多优势。它具有无限递归、微线程、延续等所有很酷的特性，同时比cPython快(大约10%，如果thePythonwiki是可信的)与它兼容(至少版本2.5、2.6和3.0)。所有这些看起来都好得令人难以置信。但是，TANSTAAFL，我看不到Python社区对Stac
我从here中找到了那个声明.起初我很惊讶，因为我相信这使得无堆栈协程几乎毫无用处(而且C++协程TS是无堆栈的)。所以我写了一个demo(在visualstudio中使用C++协程TS):#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacestd::chrono;usingnamespacestd::experimental;classAsyncQueue{public:classAwaitable{friendAsyncQueue;AsyncQueue&mQueue;coro
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引起辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter为指导。8年前关闭。我从事开发回合制休闲MMORPG游戏服务器。处理网络的低级引擎(不是我们编写的)，多线程、定时器、服务器间通信、主游戏循环等由C++编写。高级游戏逻辑由Python编写。我的问题是关于我们游戏中的数据模型设计。一开始我们只是尝试将一个播放器的所有数据加载到RAM和一个共享数据中客户端登录时缓存服务器并安排计时器定期将数据刷新到数据缓存服务器和数据缓存服务器将
所以我正在玩弄无堆栈python，编写一个非常简单的网络服务器来自学使用微线程/tasklet进行编程。但现在我的问题是，当我在apachebench中运行类似ab-n100000-c50http://192.168.0.192/(100k请求，50并发)的东西时，我得到类似6kreq/s，我第二次运行它时我得到5.5k，第三次5k，第四次，4.5k，等等，一直下降到100req/s或其他东西。不过，当我重新启动python脚本时，问题就消失了。现在我的问题是为什么？我忘记删除tasklet了吗？我已经检查了stackless.getruncount()(出于某种原因，它似乎总是返
新版PyPy附带了集成的Stackless。据我所知，捆绑的Stackless与2001年的原始Stackless不同。所以主要是带有调度器的绿色线程框架。Greenlet是Stackless的衍生产品，它提供Stackless绿色线程功能作为扩展模块。使用PyPy中的“原生”Stackless比PyPy+greenlet+一些调度程序有什么好处(例如:gevent)?或者问题是我不能在PyPy中使用这些类型的扩展？更具体地说:我知道PyPy有自己的greenlet实现(基于continulet)。但我很好奇在PyPy中将外部greenlet与gevent和内部连接起来的可能性。PyP
