python并行任务之生产消费模式

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一. 生产者/消费者模式

概念：生产者产生一块数据，放到buffer中，与此同时，消费者在从buffer中取出并消耗这些数据

理解：像生活中厂家生产出产品，顾客购买消耗这些产品，buffer就是存放商品的仓库。

二. 生产者/消费者模式在python中的实现

相关模块：Queue模块

简单介绍：Python中，队列是线程间最常用的交换数据的形式之一。Queue模块是python中提供队列操作的模块。

原理：它创建一个"队列"对象（即用于存放数据的buffer）, 然后不断产生数据并存入该"队列"，同时也在不断

地从该队列中取出数据。

具体函数：

（1）创建一个队列对象

>>> import Queue
>>> q = Queue.Queue()

注：队列长度可为无限或有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。若maxsize小于1则表示队列长度无限，例：

（2）向队列中存入数据

方法： q.put(item, block=True, timeout=None)

>>> q.put('a')

注：put()有两个参数，第一个item为必需的，为插入项目的值；第二个block为可选参数，默认为1。

如果队列当前为空且block为1，put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0，put方法将引发Full异常。

（3）从队列中取出数据

方法： q.get(block=True, timeout=None)

>>> q.get()

注：get方法可选参数为block，默认为True。

如果队列为空且block为True，get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。如果队列为空且block为False，队列将引发Empty异常。

Queue.Queue中常用方法：

q.qsize() 返回队列的大小
q.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
q.full() 如果队列已满，返回True,反之False。与 maxsize 大小对应
q.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
q.get_nowait() 相当q.get(False) 非阻塞
q.put(item，timeout) 写入队列，timeout等待时间
q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)
q.task_done() 完成一项工作之后，函数向任务已经完成的队列发送一个信号
q.join() 表示等到队列为空，再执行别的操作

实例测试：

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8import threading, time
import Queue #导入消息队列模块
import random #导入随机数模块，是为了模拟生产者与消费者速度不一致的情形

q = Queue.Queue() #实例化一个队列对象，当有多个线程共享一个东西的时候就可以用它了def Producer(): #生产者函数
for i in range(20):
q.put(i) #将结果放入消息队列中
print '[+] Product %s' %i
time.sleep(random.randrange(3)) #生产者的生产速度，3s内
def Consumer(): #消费者函数
count = 0
while count < 20:
data = q.get() #取用消息队列中存放的结果
print '[-] Consume %s' %data
count += 1
time.sleep(random.randrange(4)) #消费者的消费速度，4s内producter = threading.Thread(target = Producer)
consumer = threading.Thread(target = Consumer)producter.start()
consumer.start()