并发编程 之 生产者消费者模型

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1 什么是生产者消费者模型
    生产者:比喻的是程序中负责产生数据的任务
    消费者:比喻的是程序中负责处理数据的任务

    生产者->共享的介质(队列)<-消费者

2 为何用
    实现了生产者与消费者的解耦和,生产者可以不停地生产,消费者也可以不停地消费
    从而平衡了生产者的生产能力与消费者消费能力,提升了程序整体运行的效率

    什么时候用?
        当我们的程序中存在明显的两类任务,一类负责产生数据,另外一类负责处理数据
        此时就应该考虑使用生产者消费者模型来提升程序的效率

from multiprocessing import JoinableQueue,Process
import time
import os
import random

def producer(name,food,q):
    for i in range(3):
        res=‘%s%s‘ %(food,i)
        time.sleep(random.randint(1,3))
        # 往队列里丢
        q.put(res)
        print(‘\033[45m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(name,res))
    # q.put(None)

def consumer(name,q):
    while True:
        #从队列里取走
        res=q.get()
        if res is None:break
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print(‘\033[46m%s 吃了 %s\033[0m‘ %(name,res))
        q.task_done()

if __name__ == ‘__main__‘:
    q=JoinableQueue()
    # 生产者们
    p1=Process(target=producer,args=(‘egon‘,‘包子‘,q,))
    p2=Process(target=producer,args=(‘杨军‘,‘泔水‘,q,))
    p3=Process(target=producer,args=(‘猴老师‘,‘翔‘,q,))
    # 消费者们
    c1=Process(target=consumer,args=(‘Alex‘,q,))
    c2=Process(target=consumer,args=(‘wupeiqidsb‘,q,))
    c1.daemon=True
    c2.daemon=True

    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    c1.start()
    c2.start()

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()

    q.join() #等待队列被取干净
    # q.join() 结束意味着
    # 主进程的代码运行完毕--->(生产者运行完毕)+队列中的数据也被取干净了->消费者没有存在的意义

    # print(‘主‘)

并发编程 之 生产者消费者模型

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原文地址：https://www.cnblogs.com/fxc-520520/p/9301782.html