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【python队列】生产者消费者模型

时间:2018-05-18 01:17:39      阅读:107      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:生产者消费者模式

生产者消费者模型:

在软件开发的过程中,经常碰到这样的场景:
某些模块负责生产数据,这些数据由其他模块来负责处理(此处的模块可能是:函数、线程、进程等)。产生数据的模块称为生产者,而处理数据的模块称为消费者。在生产者与消费者之间的缓冲区称之为仓库。生产者负责往仓库运输商品,而消费者负责从仓库里取出商品,这就构成了生产者消费者模式。

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生产者消费者模式的优点

  • 解耦
    假设生产者和消费者分别是两个线程。如果让生产者直接调用消费者的某个方法,那么生产者对于消费者就会产生依赖(也就是耦合)。如果未来消费者的代码发生变化,可能会影响到生产者的代码。而如果两者都依赖于某个缓冲区,两者之间不直接依赖,耦合也就相应降低了。

举个例子,我们去邮局投递信件,如果不使用邮箱(也就是缓冲区),你必须得把信直接交给邮递员。有同学会说,直接给邮递员不是挺简单的嘛?其实不简单,你必须 得认识谁是邮递员,才能把信给他。这就产生了你和邮递员之间的依赖(相当于生产者和消费者的强耦合)。万一哪天邮递员 换人了,你还要重新认识一下(相当于消费者变化导致修改生产者代码)。而邮箱相对来说比较固定,你依赖它的成本就比较低(相当于和缓冲区之间的弱耦合)。

  • 并发
    由于生产者与消费者是两个独立的并发体,他们之间是用缓冲区通信的,生产者只需要往缓冲区里丢数据,就可以继续生产下一个数据,而消费者只需要从缓冲区拿数据即可,这样就不会因为彼此的处理速度而发生阻塞。

继续上面的例子,如果我们不使用邮箱,就得在邮局等邮递员,直到他回来,把信件交给他,这期间我们啥事儿都不能干(也就是生产者阻塞)。或者邮递员得挨家挨户问,谁要寄信(相当于消费者轮询)。

  • 支持忙闲不均
    当生产者制造数据快的时候,消费者来不及处理,未处理的数据可以暂时存在缓冲区中,慢慢处理掉。而不至于因为消费者的性能造成数据丢失或影响生产者生产。

我们再拿寄信的例子,假设邮递员一次只能带走1000封信,万一碰上情人节(或是圣诞节)送贺卡,需要寄出去的信超过了1000封,这时候邮箱这个缓冲区就派上用场了。邮递员把来不及带走的信暂存在邮箱中,等下次过来时再拿走。

举个例子:

import threading,time,random,queue
def product(num):
 '''生产者函数,负责向队列里放入数据'''
 c = threading.Thread(target = customer)           # 创建消费者进程,并设置成守护进程,生产结束,消费结束
 c.setDaemon(True)   # 为什么不用empty()判断,因为消费比生产快,程序就会结束
 c.start()

 count = 0          # 计数器
 while count < 5:
  name = str(num)+str(count)        # 生成不同的名字
  q.put(name)                       # 放入队列
  print('服务员{} 有时间!'.format(name))      #打印提示
  sec = random.randint(1,5)         # 随机延迟
  time.sleep(sec)                   
  count += 1                        # 增加计数

def customer():
 '''消费者函数,从队列取出数据'''
 while True:
  sec = random.randint(1,5)
  time.sleep(sec)
  name = q.get()                # 从队列取出数据,如果没有数据,阻塞
  print ('服务员{} 被叫走了!'.format(name))

q = queue.Queue()
l = []
for i in range(2):
 p = threading.Thread(target = product, args=(i,))
 l.append(p)
 p.start()

for i in l:
 i.join()

 

消费者生产者型概念参考资料:

http://python.jobbole.com/87592/

【python队列】生产者消费者模型

标签:生产者消费者模式

原文:http://blog.51cto.com/yishi/2117742

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