标签：生产者和消费者 print pre color 多线程开发 sleep 生产者消费者 注意 生成
生产者消费者模型
在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。
为什么要使用生产者和消费者模式
在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。
什么是生产者消费者模式
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
基于队列实现生产者消费者模型
from multiprocessing import Process,Queue import time,random,os def consumer(q): while True: res=q.get() time.sleep(random.randint(1,3)) print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) def producer(q): for i in range(10): time.sleep(random.randint(1,3)) res=‘包子%s‘ %i q.put(res) print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) if __name__ == ‘__main__‘: q=Queue() #生产者们:即厨师们 p1=Process(target=producer,args=(q,)) #消费者们:即吃货们 c1=Process(target=consumer,args=(q,)) #开始 p1.start() c1.start() print(‘主‘)
此时的问题是主进程永远不会结束，原因是：生产者p在生产完后就结束了，但是消费者c在取空了q之后，则一直处于死循环中且卡在q.get()这一步。
解决方式无非是让生产者在生产完毕后，往队列中再发一个结束信号，这样消费者在接收到结束信号后就可以break出死循环
from multiprocessing import Process,Queue import time,random,os def consumer(q): while True: res=q.get() if res is None:break #收到结束信号则结束 time.sleep(random.randint(1,3)) print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) def producer(q): for i in range(10): time.sleep(random.randint(1,3)) res=‘包子%s‘ %i q.put(res) print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) q.put(None) #发送结束信号 if __name__ == ‘__main__‘: q=Queue() #生产者们:即厨师们 p1=Process(target=producer,args=(q,)) #消费者们:即吃货们 c1=Process(target=consumer,args=(q,)) #开始 p1.start() c1.start() print(‘主‘)
注意：结束信号None，不一定要由生产者发，主进程里同样可以发，但主进程需要等生产者结束后才应该发送该信号
from multiprocessing import Process,Queue import time,random,os def consumer(q): while True: res=q.get() if res is None:break #收到结束信号则结束 time.sleep(random.randint(1,3)) print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) def producer(q): for i in range(2): time.sleep(random.randint(1,3)) res=‘包子%s‘ %i q.put(res) print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) if __name__ == ‘__main__‘: q=Queue() #生产者们:即厨师们 p1=Process(target=producer,args=(q,)) #消费者们:即吃货们 c1=Process(target=consumer,args=(q,)) #开始 p1.start() c1.start() p1.join() q.put(None) #发送结束信号 print(‘主‘)
但上述解决方式，在有多个生产者和多个消费者时，我们则需要用一个很low的方式去解决
from multiprocessing import Process,Queue import time,random,os def consumer(q): while True: res=q.get() if res is None:break #收到结束信号则结束 time.sleep(random.randint(1,3)) print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) def producer(name,q): for i in range(2): time.sleep(random.randint(1,3)) res=‘%s%s‘ %(name,i) q.put(res) print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) if __name__ == ‘__main__‘: q=Queue() #生产者们:即厨师们 p1=Process(target=producer,args=(‘包子‘,q)) p2=Process(target=producer,args=(‘骨头‘,q)) p3=Process(target=producer,args=(‘泔水‘,q)) #消费者们:即吃货们 c1=Process(target=consumer,args=(q,)) c2=Process(target=consumer,args=(q,)) #开始 p1.start() p2.start() p3.start() c1.start() c2.start() p1.join() #必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号 p2.join() p3.join() q.put(None) #有几个生产者就应该发送几次结束信号None q.put(None) #发送结束信号 print(‘主‘)
其实我们的思路无非是发送结束信号而已，有另外一种队列提供了这种机制
#JoinableQueue([maxsize])：这就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。 #参数介绍： maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。 #方法介绍： JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有： q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常 q.join():生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done（）方法为止
from multiprocessing import Process,JoinableQueue import time,random,os def consumer(q): while True: res=q.get() time.sleep(random.randint(1,3)) print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) q.task_done() #向q.join()发送一次信号,证明一个数据已经被取走了 def producer(name,q): for i in range(10): time.sleep(random.randint(1,3)) res=‘%s%s‘ %(name,i) q.put(res) print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) q.join() if __name__ == ‘__main__‘: q=JoinableQueue() #生产者们:即厨师们 p1=Process(target=producer,args=(‘包子‘,q)) p2=Process(target=producer,args=(‘骨头‘,q)) p3=Process(target=producer,args=(‘泔水‘,q)) #消费者们:即吃货们 c1=Process(target=consumer,args=(q,)) c2=Process(target=consumer,args=(q,)) c1.daemon=True c2.daemon=True #开始 p_l=[p1,p2,p3,c1,c2] for p in p_l: p.start() p1.join() p2.join() p3.join() print(‘主‘) #主进程等--->p1,p2,p3等---->c1,c2 #p1,p2,p3结束了,证明c1,c2肯定全都收完了p1,p2,p3发到队列的数据 #因而c1,c2也没有存在的价值了,应该随着主进程的结束而结束,所以设置成守护进程
from threading import Thread import time,random,os,queue def consumer(q): while True: res=q.get() if res is None:break #收到结束信号则结束 time.sleep(random.randint(1,3)) print(‘\033[35m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) def producer(q): for i in range(5): time.sleep(random.randint(1,3)) res=‘包子%s‘ %i q.put(res) print(‘\033[34m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) q.put(None) #发送结束信号 if __name__ == ‘__main__‘: q=queue.Queue() #生产者们:即厨师们 p1=Thread(target=producer,args=(q,)) #消费者们:即吃货们 c1=Thread(target=consumer,args=(q,)) #开始 p1.start() c1.start() # p1.join() # q.put(None) print(‘主‘)
from threading import Thread import time,random,os,queue def consumer(q): while True: res=q.get() if res is None:break #收到结束信号则结束 time.sleep(random.randint(1,2)) print(‘\033[33m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) def producer(name,q): for i in range(2): time.sleep(random.randint(1,2)) res=‘%s%s‘ %(name,i) q.put(res) print(‘\033[34m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res)) if __name__ == ‘__main__‘: q=queue.Queue() #生产者们:即厨师们 p1=Thread(target=producer,args=(‘包子‘,q)) p2=Thread(target=producer,args=(‘骨头‘,q)) p3=Thread(target=producer,args=(‘泔水‘,q)) #消费者们:即吃货们 c1=Thread(target=consumer,args=(q,)) c2=Thread(target=consumer,args=(q,)) #开始 p1.start() p2.start() p3.start() c1.start() c2.start() p1.join() #必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号 p2.join() p3.join() q.put(None) #有几个消费者就应该发送几次结束信号None q.put(None) #发送结束信号 # q.put(None) #发送结束信号 print(‘主‘)
标签：生产者和消费者 print pre color 多线程开发 sleep 生产者消费者 注意 生成
原文地址：http://www.cnblogs.com/huchong/p/7454756.html
