Python之两种模式的生产者消费者模型详解

yipeiwu_com5年前Python基础

第一种使用queue队列实现:

#生产者消费者模型 其实服务器集群就是这个模型
# 这里介绍的是非yield方法实现过程

import threading,time
import queue
q = queue.Queue(maxsize=10)

def Producer(anme):
 # for i in range(10):
 #  q.put('骨头%s'%i)
 count = 1
 while True:
  q.put('骨头%s'%count)
  print('生产了骨头',count)
  count += 1
  time.sleep(1)

def Consumer(name):
 # while q.qsize() >0:
 while True:
  print('[%s] 取到[%s] 并且吃了它...'%(name,q.get()))
  time.sleep(1)

p = threading.Thread(target=Producer,args=('shenchanzhe',))
c = threading.Thread(target=Consumer,args=('xiaofeizhe01',))
c1 = threading.Thread(target=Consumer,args=('xiaofeizhe02',))

p.start()
c.start()
c1.start()

使用yield协程的方法来实现生产者和消费者:

#生产者和消费者,使用生成器的方式,就是一个简单的并行,
import time
# 这是一个消费者 一直在等待完成吃包子的动作
def consumer(name):
 print('%s准备吃包子了!'%name) #打印出对应的消费者的名字
 while True: #执行一个死循环 实际上就是需要调用时才会执行,没有调用就会停止在yield
  baozi = yield #在它就收到内容的时候后就把内容传给baozi
  print('包子【%s】来了,被【%s】吃了'%(baozi,name))
def producer(name):
 c1 = consumer('A') #它只是把c1变成一个生成器
 c2 = consumer('B')
 c1.__next__() #第一个next只是会走到yield然后停止
 c2.__next__()
 print('老子开始做包子了')
 for i in range(1,10):
  time.sleep(1)
  print('三秒做了两个包子')
  c1.send(i) #这一步其实就是调用next方法的同时传一个参数i给field接收,然后baozi=i
  c2.send(i+1)
  #其实这里是这样的,在send的时候只是继续执行yield下面的语句,然后去去yield,再次停在这儿

# producer('aea')
c = consumer('aaa') #没next一次就会将程序执行一次
c.__next__()
c.__next__()
c.__next__()

以上这篇Python之两种模式的生产者消费者模型详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Django之编辑时根据条件跳转回原页面的方法

在要跳转的编辑页面: #首先获取当期的url: curr_url = self.request.GET.urlencode() #创建一个QueryDict对象: params =...

tensorflow中next_batch的具体使用

本文介绍了tensorflow中next_batch的具体使用,分享给大家,具体如下: 此处给出了几种不同的next_batch方法,该文章只是做出代码片段的解释,以备以后查看:...

Python 隐藏输入密码时屏幕回显的实例

我们再登录账号密码的时候,账号可以回显在屏幕上,但是对于比较隐私的项目例如密码最好是不要再屏幕上回显。就像我们再终端登录linux服务器的时候,输入信息的时候只显示用户名,而不显示登录密...

使用70行Python代码实现一个递归下降解析器的教程

 第一步:标记化 处理表达式的第一步就是将其转化为包含一个个独立符号的列表。这一步很简单,且不是本文的重点,因此在此处我省略了很多。 首先,我定义了一些标记(数字不在此中,它们...

python 删除大文件中的某一行(最有效率的方法)

用 python 处理一个文本时,想要删除其中中某一行,常规的思路是先把文件读入内存,在内存中修改后再写入源文件。 但如果要处理一个很大的文本,比如GB级别的文本时,这种方法不仅需要占用...