详解Python 模拟实现生产者消费者模式的实例

概述详解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：

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,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 *** 作 

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总结

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