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
以上就是详解Python 模拟实现生产者消费者模式的实例
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21