python 之并发编程（生产者消费者模型、守护进程的应用）

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9.8 生产者消费者模型

该模型中包含两类重要的角色：

1、生产者：将负责造数据的任务比喻为生产者 2、消费者：接收生产者造出的数据来做进一步的处理的被比喻成消费者

实现生产者消费者模型三要素：1、生产者 2、消费者 3、队列

什么时候用该模型：

程序中出现明显的两类任何，一类任务是负责生产，另外一类任务是负责处理生产的数据的

该模型的好处：

1、实现了生产者与消费者解耦和

2、平衡了生产力与消费力，即生产者可以一直不停地生产，消费者可以不停地处理，因为二者不再直接沟通的，而是跟队列沟通，从而提高程序整体处理数据的速度

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue
def consumer(name,q):
while True:
res=q.get()
time.sleep(random.randint(1,3))
print('\033[46m消费者===》%s 吃了 %s\033[0m' %(name,res))

def producer(name,q,food):
for i in range(5):
time.sleep(random.randint(1,2))
res='%s%s' %(food,i)
q.put(res)
print('\033[45m生产者者===》%s 生产了 %s\033[0m' %(name,res))

if __name__ == '__main__':
q=Queue() #1、共享的盆 p1=Process(target=producer,args=('egon',q,'包子')) #2、生产者们
p2=Process(target=producer,args=('刘清政',q,'泔水'))
p3=Process(target=producer,args=('杨军',q,'米饭'))

c1=Process(target=consumer,args=('alex',q)) #3、消费者们
c2=Process(target=consumer,args=('xxx',q))

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

9.81 守护进程的应用

问题：消费者c1和c2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退出死循环

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue

def consumer(name,q):
while True:
res=q.get()
if res is None:break
time.sleep(random.randint(1,3))
print('\033[46m消费者===》%s 吃了 %s\033[0m' %(name,res))

def producer(name,q,food):
for i in range(5):
time.sleep(random.randint(1,2))
res='%s%s' %(food,i)
q.put(res)
print('\033[45m生产者者===》%s 生产了 %s\033[0m' %(name,res))
#q.put(None)
if __name__ == '__main__':
#1、共享的盆
q=Queue()
#2、生产者们
p1=Process(target=producer,args=('egon',q,'包子'))
p2=Process(target=producer,args=('刘清政',q,'泔水'))
p3=Process(target=producer,args=('杨军',q,'米饭'))
#3、消费者们
c1=Process(target=consumer,args=('alex',q))
c2=Process(target=consumer,args=('梁书东',q))

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

p1.join()# 在生产者生产完毕后，往队列的末尾添加一个结束信号None
p2.join()
p3.join()
# 有几个消费者就应该放几个结束信号
q.put(None)#队列是共享的，主进程同样可以往队列里放None
q.put(None)

升级版：设置守护进程,向队列发送结束信号，解决管道取空阻塞问题

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。

maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制
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

import time
import random
from multiprocessing import Process,JoinableQueue

def consumer(name,q):
while True:
res=q.get()
if res is None:break
time.sleep(random.randint(1,3))
print('\033[46m消费者===》%s 吃了 %s\033[0m' %(name,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,food):
..........
if __name__ == '__main__':
#1、共享的盆
q=JoinableQueue()
#2、生产者们
p1=Process(target=producer,args=('egon',q,'包子'))
p2=Process(target=producer,args=('刘清政',q,'泔水'))
p3=Process(target=producer,args=('杨军',q,'米饭'))
#3、消费者们
c1=Process(target=consumer,args=('alex',q))
c2=Process(target=consumer,args=('梁书东',q))
c1.daemon=True
c2.daemon=True

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

p1.join()# 确定生产者确确实实已经生产完毕
p2.join()
p3.join()
# 在生产者生产完毕后，拿到队列中元素的总个数，然后直到元素总数变为0，q.join()这一行代码才算运行完毕
q.join()
#q.join()一旦结束就意味着队列确实被取空，消费者已经确确实实把数据都取干净了
print('主进程结束')