当前位置： 首页 >> Python >> 生产者消费者

---

生产者消费者

2020-07-02 23:46:16 星期四  阅读：1394

---

 在线程世界里，生产者就是生产数据（或者说发布任务）的线程，消费者就是消费数据（或者说处理任务）的线程。 在任务执行过程中，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提供更多的任务，本质上，这是一种供需不平衡的表现。为了解决这个问题，我们创造了生产者和消费者模式。 我们使用 Queue 模块(在 Python 3.x 版本中重命名为queue)来提供线程间通信的机制，从而让线程之间可以互相分享数据。具体而言，就是创建一个队列，让生 产者(线程)在其中放入新的商品，而消费者(线程)消费这些商品。 ```python # -*- coding: utf-8 -*- import random import time from queue import Queue import threading def add_clothes(queue): print("正在往队列里生产内衣...") queue.put("xxx", 1) print("当前队列大小{}".format(queue.qsize())) def buy_clothes(queue): val = queue.get(1) print("消费者正在从队列里买内衣...") print("当前队列大小{}".format(queue.qsize())) # 生产者不断的生产内衣 # 生产者目的只有一个，向队列中放入一个对象（生产一件内衣） # 然后再休息片刻，知道达到每次脚本执行时随机生成的次数为止。 # 生产者的睡眠时间要比消费者要短，这是为了防止消费者从空的队列里拿内衣 # 通过给生产者一个更短的等候时间，使得轮到消费者线程时，已存在可消费的对象 def producer(queue, loops): for i in range(loops): add_clothes(queue) time.sleep(random.randint(1, 5) / 8) def consumer(queue, loops): for i in range(loops): buy_clothes(queue) time.sleep(random.randint(1, 5) / 2) def main(): # 随机获取一个2-5之间的数，用来指定生产次数或者消费次数 nloops = random.randint(2, 5) # 创建一个先入先出队列。给定最大值32，在队列没有空间时阻塞;（最多只能生产32件内衣） # 如果不指定具体的值，则为无限队列（可以生产无限件内衣） q = Queue(32) t1 = threading.Thread(target=producer, args=(q, nloops)) t2 = threading.Thread(target=consumer, args=(q, nloops)) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print("ALL Done") if __name__ == "__main__": main() ``` 生产这和消费者并不需要轮流执行，因为设置了随机休眠的时间。 从这个例子可以看出，`对一个要执行多个任务的程序，可以让每个任务使用单独的线程`，相比于使用单线程程序完成所有任务，这种程序设计方式更加整洁。