用Python多线程实现生产者消费者模式

什么是临盆者花费者模式

在软件开辟的过程中，经常碰着如许的场景：

构造图如下：

为了大年夜家轻易懂得，我们举一个寄信的例子。假设你要寄一封信，大年夜致过程如下：

你把信写好——相当于临盆者临盆数据

你把信放入邮箱——相当于临盆者把数据放入缓冲区

邮递员把信大年夜邮箱掏出，做响应处理——相当于花费者把数据掏出缓冲区，处理数据

假设临盆者和花费者分别是两个线程。如不雅让临盆者直接调用花费者的某个办法，那么临盆者对于花费者就会产生依附(也就是耦合)。如不雅将来花费者的代码产生变更，可能会影响到临盆者的代码。而如不雅两者都依附于某个缓冲区，两者之间不直接依附，耦合也就响应降低了。

举个例子，我们却竽暌故局送达信件，如不雅不应用邮箱(也就是缓冲区)，你必须得把信直接交给邮递员。有同窗会说，直接给邮递员不是挺简单的嘛?其实不简单，你必须得熟悉谁是邮递员，才能把信给他。这就产生了你和邮递员之间的依附(相当于临盆者和花费者的强耦合)。万一哪天邮递员换人了，你还要从新熟悉一下(相当于花费者变更导致修改临盆者代码)。而邮箱相对来说比较固定，你依附它的成本就比较低(相当于懈弛冲区之间的弱耦合)。

并发

下面我们先看一段在Python中实现多线程的代码。

因为临盆者与花费者是两个自力的并发体，他们之间是用缓冲区通信的，临盆者只须要往缓冲区里丢数据，就可以持续临盆下一?数据，而花费者只须要大年夜缓冲区拿数据即可，如许就不会因为彼此的处理速度而产生壅塞。

持续膳绫擎的例子，如不雅我们不应用邮箱，就得在邮局等邮递员，直到他回来，把信件交给他，这时代我们啥事儿都不克不及干(也就是临盆者壅塞)。或者邮递员得挨家挨户问，谁要寄信(相当于花费者轮询)。

支撑忙闲不均

当临盆者制造数据快的时刻，花费者来不及处理，未处理的数据可以临时存在缓冲区中，慢慢处理掉落。而不至于因为花费者的机能造成数据损掉或影响临盆者临盆。

我们再拿寄信的例子，假设邮递员一次只能带走1000封信，万一碰上恋人节(或是圣诞节)送贺卡，须要寄出去的信跨越了1000封，这时刻邮夏┞封个缓冲区就派上用处了。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。

经由过程膳绫擎的介绍大年夜家应当已经明白了临盆者花费者模式。

某些模块负责临盆数据，这些数据由其他模块来负粜ウ理(此处的模块可能是：函数、线程、过程等)。产生数据的模块称为临盆者，而处理数据的模块称为花费者。在临盆者与花费者之间的缓冲区称之为仓库。临盆者负责往仓库运输商品，而花费者负责大年夜仓库里掏出商品，这就构成了临盆者花费者模式。

Python中的多线程编程

在实现临盆者花费者模式之前，我们先进修下Python中的多线程编程。

Python的标准库供给了两个模块：_thread和threading，_thread是初级模块，threading是高等模块，对_thread进行了封装。绝大年夜多半情况下，我们只须要应用threading这个高等模块。

线程是操作体系直接支撑的履行单位，高等说话平日都内置多线程的支撑，Python也不例外，并且Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模仿出来的线程。

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) 
 
  
 
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