用Python多线程实现生产者消费者模式

_Suqin 发布于2019-05-29 19:26 / 1767人阅读

摘要：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。中的多线程编程在实现生产者消费者模式之前，我们先学习下中的多线程编程。

什么是生产者消费者模式

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。

结构图如下：

为了大家容易理解，我们举一个寄信的例子。假设你要寄一封信，大致过程如下：
　1、你把信写好——相当于生产者生产数据

　2、你把信放入邮箱——相当于生产者把数据放入缓冲区
　3、邮递员把信从邮箱取出，做相应处理——相当于消费者把数据取出缓冲区，处理数据

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。

通过上面的介绍大家应该已经明白了生产者消费者模式。

Python中的多线程编程

在实现生产者消费者模式之前，我们先学习下Python中的多线程编程。
线程是操作系统直接支持的执行单元，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。
Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。

下面我们先看一段在Python中实现多线程的代码。

import time,threading
#线程代码
class TaskThread(threading.Thread):
    def __init__(self,name):
        threading.Thread.__init__(self,name=name)
    def run(self):
        print("thread %s is running..." % self.getName())

        for i in range(6):
            print("thread %s >>> %s" % (self.getName(), i))
            time.sleep(1)

        print("thread %s finished." % self.getName())

taskthread = TaskThread("TaskThread")
taskthread.start()
taskthread.join()

下面是程序的执行结果：

thread TaskThread is running...
thread TaskThread >>> 0
thread TaskThread >>> 1
thread TaskThread >>> 2
thread TaskThread >>> 3
thread TaskThread >>> 4
thread TaskThread >>> 5
thread TaskThread finished.

TaskThread类继承自threading模块中的Thread线程类。构造函数的name参数指定线程的名字，通过重载基类run函数实现具体任务。

在简单熟悉了Python的线程后，下面我们实现一个生产者消费者模shi。

from Queue import Queue
import random,threading,time

#生产者类
class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, name,queue):
        threading.Thread.__init__(self, name=name)
        self.data=queue

    def run(self):
        for i in range(5):
            print("%s is producing %d to the queue!" % (self.getName(), i))
            self.data.put(i)
            time.sleep(random.randrange(10)/5)
        print("%s finished!" % self.getName())

#消费者类
class Consumer(threading.Thread):
    def __init__(self,name,queue):
        threading.Thread.__init__(self,name=name)
        self.data=queue
    def run(self):
        for i in range(5):
            val = self.data.get()
            print("%s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (self.getName(),val))
            time.sleep(random.randrange(10))
        print("%s finished!" % self.getName())

def main():
    queue = Queue()
    producer = Producer("Producer",queue)
    consumer = Consumer("Consumer",queue)

    producer.start()
    consumer.start()

    producer.join()
    consumer.join()
    print "All threads finished!"

if __name__ == "__main__":
    main()

执行结果可能如下：

Producer is producing 0 to the queue!
Consumer is consuming. 0 in the queue is consumed!
Producer is producing 1 to the queue!
Producer is producing 2 to the queue!
Consumer is consuming. 1 in the queue is consumed!
Consumer is consuming. 2 in the queue is consumed!
Producer is producing 3 to the queue!
Producer is producing 4 to the queue!
Producer finished!
Consumer is consuming. 3 in the queue is consumed!
Consumer is consuming. 4 in the queue is consumed!
Consumer finished!
All threads finished!

因为多线程是抢占式执行的，所以打印出的运行结果不一定和上面的完全一致。

小结

本例通过Python实现了一个简单的生产者消费者模型。Python中的Queue模块已经提供了对线程同步的支持，所以本文并没有涉及锁、同步、死锁等多线程问题。

云服务器专线服务线程java生产者消费者对集群生产消费实现数据迁移实现多线程多线程实现

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/9871.html

用Python多线程实现生产者消费者模式

摘要：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。中的多线程编程在实现生产者消费者模式之前，我们先学习下中的多线程编程。什么是生产者消费者模式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...

lastSeries 2019-07-25 11:43 评论0 收藏0
python大佬养成计划-----多进程

摘要：多进程执行任务结束，创建进程和销毁进程是时间的，如果长度不够，会造成多线程快过多进程多线程执行任务结束，进程间通信生产者消费者模型与队列演示了生产者和消费者的场景。进程 Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多进程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提...

zhangfaliang 2019-07-30 17:53 评论0 收藏0
python 生产者消费者模式

摘要：为什么使用生产者消费者模式在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。什么是生产者消费者模式生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。 ...

cjie 2021-09-06 15:02 评论0 收藏0
python大佬养成计划----线程与多线程

摘要：申明守护线程需要在开启线程之前。线程池线程都是后台线程。每个线程都使用默认的堆栈大小，以默认的优先级运行，并处于多线程单元中。创建线程一个进程必有一个线程，进程也可由多个线程组成，但有一个线程为主线程。若一个任务需要花10Mins，当只有一个线程时，花费10Mins,当有十个线程时，可能就花费1Mins,所以多线程可以提升任务执行时间，提高工作效率。python里与线程有关的模块：...

roundstones 2019-07-30 17:53 评论0 收藏0
python并发4：使用thread处理并发

摘要：如果某线程并未使用很多操作，它会在自己的时间片内一直占用处理器和。在中使用线程在和等大多数类系统上运行时，支持多线程编程。守护线程另一个避免使用模块的原因是，它不支持守护线程。这一篇是Python并发的第四篇，主要介绍进程和线程的定义，Python线程和全局解释器锁以及Python如何使用thread模块处理并发引言&动机考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条...

joywek 2019-07-25 11:38 评论0 收藏0