本文转载自：机器之心 · 阿里技术
https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-12-25-2
阿里妹导读：作为在日常开发生产中非常实用的语言，有必要掌握一些python用法，比如爬虫、网络请求等场景，很是实用。但python是单线程的，如何提高python的处理速度，是一个很重要的问题，这个问题的一个关键技术，叫协程。本篇文章，讲讲python协程的理解与使用，主要是针对网络请求这个模块做一个梳理，希望能帮到有需要的同学。
分类： 程序设计
ASRT项目最近新上线了Python3版的SDK，并在GitHub与国内的Gitee上同步开源，以方便各位使用Python直接测试ASRT最终的使用效果，欢迎大家使用。开源项目地址为：
https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Python3
https://gitee.com/ailemon/ASRT_SDK_Python3
大家也可以直接接入使用AI柠檬部署的ASRT语音识别服务API接口，详见ASRT语音识别项目文档( https://asrt.ailemon.net/docs/ )。由于后端服务器的规模和性能限制，以及网络的延迟，可能存在着等待时间偏长的问题，请耐心等待。
我们在开发Windows客户端程序时，有时需要实现录音的功能，比如使用语音识别时。本文中的代码通过DLL导入调用系统API实现了录制16kHz、16bit位宽的单声道wav格式录音。该代码已用于ASRT语音识别客户端SDK(C# UWP版)：
我们在开发Windows客户端程序时，有时需要实现录音的功能，比如使用语音识别时。本文中的代码通过DLL导入调用系统API实现了录制16kHz、16bit位宽的单声道wav格式录音。该代码已用于ASRT语音识别客户端SDK(C# WPF桌面版)：https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechClient_WPF 。
我们说软件体系结构的时候，常常说的是静态的体系结构。众所周知，静态的体系结构在运行的时候是不会发生结构上的变更的。而每当在结构上有变更的时候，比如给软件增加一个新的功能，新的模块，都需要重新编译相关的组件并部署。由于这个部署常常需要重启软件，这给一些软件的运行维护带来了极大的挑战，比如金融类的软件系统，正常情况下不能停止运行，哪怕数秒时间，否则会产生很多麻烦。而通过动态软件体系结构，使用可以“热插拔”的插件，我们就能够实现“给奔跑的汽车换零件”。
我们在需要跟用户使用语音进行交互的场景中，经常需要使用到录音的功能，比如网络语音通话和语音助手等，而完整的从底层实现录音功能往往是相当困难的，通常通过调用相关API来实现。这里我们介绍一种使用Python(3.x)中的PyAudio软件包来实现录音的方法。
我们在使用C++开发相关软件、实现一些算法的时候，不可避免的会使用到STL标准库，本文对这个标准库常用的几种数据结构和算法库进行了整理。代码样例来自HowieMen，感谢。
矩阵的计算是并行计算里的一个很重要的问题。矩阵是一种网格化的数据，是一组同类型数值的集合，矩阵的出现，使得代数系统更完善，对各种实际问题的求解产生了巨大的作用。但是其庞大的计算量往往令人生畏，稍微大一点的矩阵，计算就变得非常繁琐，不仅仅是人，而且串行计算的程序，也同样会变得非常缓慢。这时我们就需要并行计算来解决这些问题了。
本文使用分治思想，利用主从节点方式，实现了一个并行计算的矩阵相乘程序，并将结果跟串行程序做了对比，计算了其加速比。
圆周率PI是一个很神奇的数字，自古以来，包括数学家在内的很多人都曾使用过各种各样的算法去估算PI的真实值，并且都取得了一定的成就。古巴比伦人使用3.125作为PI的近似值，约公元前1700年的古埃及人则提出PI=3.1604，中国的祖冲之(430-501)则使用355/113作为近似值，使得PI值精确到了7位数。随着计算机的问世，以及科学技术发展的需要，PI的近似值目前精确位数早已突破万亿位。PI值除了有其每一位、每两位、每三位都符合均匀分布的统计规律特性之外，还可以用来检测计算机硬件的可靠性，而且，也可以用来入门并行计算。
在很多应用场景下，我们普遍需要进行并行计算，而不仅仅是并发。举个例子，比如机器学习中，我们常常使用GPU来并行训练神经网络；在例如Hadoop这种大数据计算平台等分布式系统中，不同的计算机之间，程序的执行也是并行的；同一台计算机中，多核处理器的不同CPU内核之间的计算也是并行的，系统可以此来均衡负载以及提高速度。那么，当我们有需要的时候，也可自己通过编写并行程序来进行计算，以实现我们所需要的功能，MPI就是这样的一个框架。
