详解Python 模拟实现生产者消费者模式的实例


            详解Python 模拟实现生产者消费者模式的实例

散仙使用python3.4模拟实现的一个生产者与消费者的例子，用到的知识有线程，队列，循环等，源码如下：

Python代码





import queue 

import time 

import threading 

import random 

 

 

q=queue.Queue(5) 

 

#生产者 

def pr(): 

  name=threading.current_thread().getName() 

  print(name+"线程启动......") 

  for i in range(100): 

    t=random.randint(2,9) 

    print(name,"睡眠时间: ",t) 

    time.sleep(t); 

    d="A"+str(i) 

    print(name+"正在存第",i+1,"个数据: ",d) 

    #q.put("A"+str(i),False,2000) 

    q.put(d) 

  print("生产完毕!") 

 

 

#消费者 

def co(): 

  name=threading.current_thread().getName() 

  time.sleep(1) 

  print(name+"线程启动......") 

 

  while True: 

    print(name+"检测到队列数量: ",q.qsize()) 

    t=random.randint(2,9) 

    print(name,"睡眠时间: ",t) 

    data=q.get(); 

    print(name+"消费一个数据: ",data) 

 

 

 

 

p=threading.Thread(target=pr,name="生产者") 

c=threading.Thread(target=co,name="消费者1") 

c2=threading.Thread(target=co,name="消费者2") 

 

p.start() 

c.start() 

c2.start() 







在本例里面散仙启动了1个生产者线程，2个消费者线程，打印效果如下：

Python代码 





生产者线程启动...... 

生产者 睡眠时间: 4 

消费者1线程启动...... 

消费者1检测到队列数量: 0 

消费者1 睡眠时间: 2 

消费者2线程启动...... 

消费者2检测到队列数量: 0 

消费者2 睡眠时间: 3 

生产者正在存第 1 个数据: A0 

生产者 睡眠时间: 9 

消费者1消费一个数据: A0 

消费者1检测到队列数量: 0 

消费者1 睡眠时间: 8 

生产者正在存第 2 个数据: A1 

生产者 睡眠时间: 5 

消费者2消费一个数据: A1 

消费者2检测到队列数量: 0 

消费者2 睡眠时间: 7 

生产者正在存第 3 个数据: A2 

生产者 睡眠时间: 8 

消费者1消费一个数据: A2 

消费者1检测到队列数量: 0 

消费者1 睡眠时间: 2 

生产者正在存第 4 个数据: A3 

生产者 睡眠时间: 7 

消费者2消费一个数据: A3 

消费者2检测到队列数量: 0 

消费者2 睡眠时间: 9 

生产者正在存第 5 个数据: A4 

生产者 睡眠时间: 2 

消费者1消费一个数据: A4 

消费者1检测到队列数量: 0 

消费者1 睡眠时间: 5 

生产者正在存第 6 个数据: A5 

生产者 睡眠时间: 5 

消费者2消费一个数据: A5 

消费者2检测到队列数量: 0 

消费者2 睡眠时间: 6 

生产者正在存第 7 个数据: A6 

生产者 睡眠时间: 7 

消费者1消费一个数据: A6 

消费者1检测到队列数量: 0 

消费者1 睡眠时间: 7 

生产者正在存第 8 个数据: A7 

生产者 睡眠时间: 3 

消费者2消费一个数据: A7 

消费者2检测到队列数量: 0 

消费者2 睡眠时间: 8 

生产者正在存第 9 个数据: A8 

生产者 睡眠时间: 2 

消费者1消费一个数据: A8 

消费者1检测到队列数量: 0 

消费者1 睡眠时间: 4 

生产者正在存第 10 个数据: A9 

生产者 睡眠时间: 4 

消费者2消费一个数据: A9 

消费者2检测到队列数量: 0 

消费者2 睡眠时间: 5 

生产者正在存第 11 个数据: A10 

生产者 睡眠时间: 2 

消费者1消费一个数据: A10 

消费者1检测到队列数量: 0 

消费者1 睡眠时间: 3 

生产者正在存第 12 个数据: A11 

生产者 睡眠时间: 3 

消费者2消费一个数据: A11 

消费者2检测到队列数量: 0 

消费者2 睡眠时间: 3 

生产者正在存第 13 个数据: A12 

生产者 睡眠时间: 3 

消费者1消费一个数据: A12 

消费者1检测到队列数量: 0 

消费者1 睡眠时间: 3 

生产者正在存第 14 个数据: A13 

生产者 睡眠时间: 8 

消费者2消费一个数据: A13 

消费者2检测到队列数量: 0 

消费者2 睡眠时间: 7 

生产者正在存第 15 个数据: A14 

生产者 睡眠时间: 3 

消费者1消费一个数据: A14 

消费者1检测到队列数量: 0 

消费者1 睡眠时间: 7 

生产者正在存第 16 个数据: A15 

生产者 睡眠时间: 2 

消费者2消费一个数据: A15 

消费者2检测到队列数量: 0 

消费者2 睡眠时间: 9 







从这个例子中，我们发现利用队列，来做同步时非常简单方便的，除此之外队列，还有如下几个方便的方法： 



介绍一下此包中的常用方法:    







Queue.qsize() 返回队列的大小  

Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False  

Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False 

Queue.full 与 maxsize 大小对应  

Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间  

Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False) 

非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间  

Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False) 

Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号 

Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作 





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