удобная очередь
Когда мы имеем дело с многопоточным совместным использованием ресурсов, управление многопоточными модулями может усложниться. Как мы видели, модуль потоковой обработки Python предоставляет множество примитивов синхронизации, включая блокировки, семафоры, условные переменные, события и т. д. Хотя существует так много вариантов, использование очереди может быть лучшим партнером для управления синхронизацией потоков. Очереди просты в использовании, поскольку модуль обеспечивает синхронизированную безопасную последовательность пар, включая очередь FIFO (первым пришел, первым обслужен), очередь LIFO (последним пришел, первым обслужен) LifoQueue и приоритетную очередь PriorityQueue. Все эти очереди реализуют примитивы блокировки. которые можно использовать непосредственно в многопоточности. Очереди можно использовать для связи между потоками: Общие методы в модуле Queue:
- Queue.qsize(): возвращает размер очереди
- Queue.empty(): если очередь пуста, вернуть True, иначе False
- Queue.full(): если очередь заполнена, вернуть True, иначе False.
- Queue.full: соответствует максимальному размеру
- Queue.get([block[ timeout]]): Получить очередь, время ожидания тайм-аута
- Queue.get_nowait(): эквивалентно Queue.get(False)
- Queue.put(item): запись в очередь, время ожидания тайм-аута
- Queue.put_nowait(item): эквивалентно Queue.put(item, False)
- Queue.task_done(): после завершения задания функция Queue.task_done() отправляет в очередь сигнал о том, что задание выполнено.
- Queue.join(): на самом деле означает ожидание, пока очередь не станет пустой, прежде чем выполнять другие операции.
Модель производитель-потребитель
Реализуйте модель производитель-потребитель с помощью очередей:
import threading
import queue
import random
import time
# 创建一个队列
q = queue.Queue()
# 假定商品序号
item = 0
def produecr():
global item
while True:
time.sleep(1)
item = random.randint(1, 10)
# 将一个“商品”推到队列中
q.put(item)
print('producer {}th gooos append to q.'.format(item))
time.sleep(1)
def consumer():
while True:
# 在队列中删除一个“商品”，并返回该“商品”
item = q.get()
print(threading.currentThread().getName() +
'consumer get {}th goods from q.'.format(item))
q.task_done()
if __name__ == "__main__":
threads_consumr = []
for i in range(3):
t = threading.Thread(target=consumer)
t.start()
threads_consumr .append(t)
thread_producer = threading.Thread(target=produecr)
thread_producer.start()
q.join()
for t in threads_consumr:
t.join()
thread_producer.join()
Рабочий скриншот выглядит следующим образом: