Python如何模擬實現生產者消費者模式的程式碼案例

這篇文章主要介紹了詳解Python 模擬實現生產者消費者模式的實例的相關資料,這裡使用了線程知識，隊列知識及循環的知識，需要的朋友可以參考下

詳解Python 模擬實現生產者消費者模式的實例

散仙使用python3.4模擬實現的一個生產者與消費者的例子，用到的知識有線程，隊列，循環等，源碼如下：

Python程式碼

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()

在本例裡面散仙啟動了1個生產者線程，2個消費者線程，列印效果如下：

Python程式碼 

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

從這個範例中，我們發現利用佇列，來做同步時非常簡單方便的，除此之外佇列，還有如下幾個方便的方法：

介紹這個套件中的常用方法:   

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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