详解Python模拟实现生产者消费者模式的实例散仙使用python3.4模拟实现的一个生产者与消费者
详解Python 模拟实现生产者消费者模式的实例
散仙使用python3.4模拟实现的一个生产者与消费者的例子，用到的知识有线程，队列，循环等，源码如下：
Python代码
import queue
import time
import threading
import random
q=queue.Queue(5)
#生产者
def pr():
name=threading.current_thread().getName()
print(name+"线程启动......")
for i in range(100):
t=random.randint(2,9)
print(name,"睡眠时间: ",t)
time.sleep(t);
d="A"+str(i)
print(name+"正在存第",i+1,"个数据: ",d)
#q.put("A"+str(i),False,2000)
q.put(d)
print("生产完毕!")
#消费者
def co():
name=threading.current_thread().getName()
time.sleep(1)
print(name+"线程启动......")
while True:
print(name+"检测到队列数量: ",q.qsize())
t=random.randint(2,9)
print(name,"睡眠时间: ",t)
data=q.get();
print(name+"消费一个数据: ",data)
p=threading.Thread(target=pr,name="生产者")
c=threading.Thread(target=co,name="消费者1")
c2=threading.Thread(target=co,name="消费者2")
p.start()
c.start()
c2.start()
在本例里面散仙启动了1个生产者线程，2个消费者线程，打印效果如下：
Python代码
生产者线程启动......
生产者 睡眠时间: 4
消费者1线程启动......
消费者1检测到队列数量: 0
消费者1 睡眠时间: 2
消费者2线程启动......
消费者2检测到队列数量: 0
消费者2 睡眠时间: 3
生产者正在存第 1 个数据: A0
生产者 睡眠时间: 9
消费者1消费一个数据: A0
消费者1检测到队列数量: 0
消费者1 睡眠时间: 8
生产者正在存第 2 个数据: A1
生产者 睡眠时间: 5
消费者2消费一个数据: A1
消费者2检测到队列数量: 0
消费者2 睡眠时间: 7
生产者正在存第 3 个数据: A2
生产者 睡眠时间: 8
消费者1消费一个数据: A2
消费者1检测到队列数量: 0
消费者1 睡眠时间: 2
生产者正在存第 4 个数据: A3
生产者 睡眠时间: 7
消费者2消费一个数据: A3
消费者2检测到队列数量: 0
消费者2 睡眠时间: 9
生产者正在存第 5 个数据: A4
生产者 睡眠时间: 2
消费者1消费一个数据: A4
消费者1检测到队列数量: 0
消费者1 睡眠时间: 5
生产者正在存第 6 个数据: A5
生产者 睡眠时间: 5
消费者2消费一个数据: A5
消费者2检测到队列数量: 0
消费者2 睡眠时间: 6
生产者正在存第 7 个数据: A6
生产者 睡眠时间: 7
消费者1消费一个数据: A6
消费者1检测到队列数量: 0
消费者1 睡眠时间: 7
生产者正在存第 8 个数据: A7
生产者 睡眠时间: 3
消费者2消费一个数据: A7
消费者2检测到队列数量: 0
消费者2 睡眠时间: 8
生产者正在存第 9 个数据: A8
生产者 睡眠时间: 2
消费者1消费一个数据: A8
消费者1检测到队列数量: 0
消费者1 睡眠时间: 4
生产者正在存第 10 个数据: A9
生产者 睡眠时间: 4
消费者2消费一个数据: A9
消费者2检测到队列数量: 0
消费者2 睡眠时间: 5
生产者正在存第 11 个数据: A10
生产者 睡眠时间: 2
消费者1消费一个数据: A10
消费者1检测到队列数量: 0
消费者1 睡眠时间: 3
生产者正在存第 12 个数据: A11
生产者 睡眠时间: 3
消费者2消费一个数据: A11
消费者2检测到队列数量: 0
消费者2 睡眠时间: 3
生产者正在存第 13 个数据: A12
生产者 睡眠时间: 3
消费者1消费一个数据: A12
消费者1检测到队列数量: 0
消费者1 睡眠时间: 3
生产者正在存第 14 个数据: A13
生产者 睡眠时间: 8
消费者2消费一个数据: A13
消费者2检测到队列数量: 0
消费者2 睡眠时间: 7
生产者正在存第 15 个数据: A14
生产者 睡眠时间: 3
消费者1消费一个数据: A14
消费者1检测到队列数量: 0
消费者1 睡眠时间: 7
生产者正在存第 16 个数据: A15
生产者 睡眠时间: 2
消费者2消费一个数据: A15
消费者2检测到队列数量: 0
消费者2 睡眠时间: 9
从这个例子中，我们发现利用队列，来做同步时非常简单方便的，除此之外队列，还有如下几个方便的方法：
介绍一下此包中的常用方法:
Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.full 与 maxsize 大小对应
Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作
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