生產者消費者模型

生產者消費者模型就是通過乙個容器解決它們之間的強耦合問題，生產者與消費者之間依靠阻塞佇列進行通訊，生產者與消費者之間不直接通訊，這樣平衡了二者之間的處理能力，這裡使用了程序、執行緒以及生成器實現了生產者消費者模型。

使用程序的方式會耗費大量cpu的資源（包括程序的建立、切換、銷毀）；執行緒的方式相比程序來講切換會較少損耗cpu的資源；協程的方式理論上來講cpu的利用率達到100%，所以協程應該是較為理想的選擇。

from multiprocessing import

process
from multiprocessing import
queue
defproducer(q, name):
#生產者生產20個資料
for i in range(20):
q.put(str(i))
print("
%s生產第%s個
" %(name, i))
defconsumer(q, name):
while
true:
#從佇列中獲取資料
data =q.get()
ifdata:
print("
%s消費第%s個
" %(name, data))
else
: 
break
if__name__ == '
__main__':
q =queue()
#建立10個生產者
p_pro_list =
for i in range(10):
p_pro = process(target=producer, args=(q, "
生產者%s
" %i))
p_pro.start()
#等待所有的生產程序結束
for j in
p_pro_list:
j.join()
#然後再q中加入結束標示，用於消費者判斷佇列中是否還有資料,有多少個生產者加入多少個none
for k in
p_pro_list:
q.put(none)
#建立5個消費者
p_con_list =
for i in range(5):
p_con = process(target=consumer, args=(q, "
消費者%s
" %i))
p_con.start()
for j in
p_con_list:
j.join()

import

threading
from queue import
queue
defproducer(q, name):
for item in range(20):
q.put(item)
print("
%s-%s
" %(name, item))
defconsumer(q, name):
while
true:
item =q.get()
if item is
none:
break
print("
%s-%s
" %(name, item))
q.task_done() 
#任務完成後向佇列傳送乙個訊號通知一下
if__name__ == '
__main__':
q =queue()
#等待消費者消費q中的產品,與task_done搭配使用
q.join()
#生產者生產產品
t_pro = threading.thread(target=producer, args=(q, '
生產者生產'))
t_pro.start()
#消費者消費產品
t_con = threading.thread(target=consumer, args=(q, '
消費者消費'))
t_con.start()

協程的執行是由程式設計師控制而非作業系統，所以可以通過yield進行簡單的實現。

import

time
import
random
defconsumer():
while
true:
item = yield
print("
消費%s
" %item)
defproducer():
#第一次呼叫生成器時，使用next()語句或是send(none)，不能使用send傳送乙個非none的值，否則會出錯的。
c.send(none) #
相當於c.next()啟用生成器
while
true:
time.sleep(1)
item = random.randint(1, 50)
print("
生產%s
" %item)
#進入生成器函式，此時將item賦值給yield並且傳回。相當於把item賦值給consumer中的item。
c.send(item)
if__name__ == '
__main__':
#消費者生成器
c =consumer()
producer()

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