多線程利器－－－隊列(queue)

列表是不安全的數據結構

import threading,time

li=[1,2,3,4,5]

def pri():
    while li:
        a=li[-1]
        print(a)
        time.sleep(1)
        try:
            li.remove(a)
        except Exception as e:
            print('----',a,e)

t1=threading.Thread(target=pri,args=())
t1.start()
t2=threading.Thread(target=pri,args=())
t2.start()

思考：如何通過對列來完成上述功能？

queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads.

queue列隊類的方法

創建一個“隊列”對象
import Queue
q = Queue.Queue(maxsize = 10)
Queue.Queue類即是一個隊列的同步實現。隊列長度可為無限或者有限。可通過Queue的構造函數的可選參數maxsize來設定隊列長度。如果maxsize小於1就表示隊列長度無限。

將一個值放入隊列中
q.put(10)
調用隊列對象的put()方法在隊尾插入一個項目。put()有兩個參數，第一個item為必需的，為插入項目的值；第二個block為可選參數，默認為
1。如果隊列當前為空且block為1，put()方法就使調用線程暫停,直到空出一個數據單元。如果block為0，put方法將引發Full異常。

將一個值從隊列中取出
q.get()
調用隊列對象的get()方法從隊頭刪除並返回一個項目。可選參數為block，默認為True。如果隊列為空且block為True，
get()就使調用線程暫停，直至有項目可用。如果隊列為空且block為False，隊列將引發Empty異常。

Python Queue模塊有三種隊列及構造函數:
1、Python Queue模塊的FIFO隊列先進先出。   class queue.Queue(maxsize)
2、LIFO類似於堆，即先進后出。               class queue.LifoQueue(maxsize)
3、還有一種是優先級隊列級別越低越先出來。        class queue.PriorityQueue(maxsize)

此包中的常用方法(q = Queue.Queue()):
q.qsize() 返回隊列的大小
q.empty() 如果隊列為空，返回True,反之False
q.full() 如果隊列滿了，返回True,反之False
q.full 與 maxsize 大小對應
q.get([block[, timeout]]) 獲取隊列，timeout等待時間
q.get_nowait() 相當q.get(False)
非阻塞 q.put(item) 寫入隊列，timeout等待時間
q.put_nowait(item) 相當q.put(item, False)
q.task_done() 在完成一項工作之后，q.task_done() 函數向任務已經完成的隊列發送一個信號
q.join() 實際上意味着等到隊列為空，再執行別的操作

other mode:

import queue

#先進后出

q=queue.LifoQueue()

q.put(34)
q.put(56)
q.put(12)

#優先級
# q=queue.PriorityQueue()
# q.put([5,100])
# q.put([7,200])
# q.put([3,"hello"])
# q.put([4,{"name":"alex"}])

while 1:

  data=q.get()
  print(data)

 

生產者消費者模型：

為什么要使用生產者和消費者模式

在線程世界里，生產者就是生產數據的線程，消費者就是消費數據的線程。在多線程開發當中，如果生產者處理速度很快，而消費者處理速度很慢，那么生產者就必須等待消費者處理完，才能繼續生產數據。同樣的道理，如果消費者的處理能力大於生產者，那么消費者就必須等待生產者。為了解決這個問題於是引入了生產者和消費者模式。

什么是生產者消費者模式

生產者消費者模式是通過一個容器來解決生產者和消費者的強耦合問題。生產者和消費者彼此之間不直接通訊，而通過阻塞隊列來進行通訊，所以生產者生產完數據之后不用等待消費者處理，直接扔給阻塞隊列，消費者不找生產者要數據，而是直接從阻塞隊列里取，阻塞隊列就相當於一個緩沖區，平衡了生產者和消費者的處理能力。

這就像，在餐廳，廚師做好菜，不需要直接和客戶交流，而是交給前台，而客戶去飯菜也不需要不找廚師，直接去前台領取即可，這也是一個結耦的過程。

import time,random
import queue,threading

q = queue.Queue()

def Producer(name):
  count = 0
  while count <10:
    print("making........")
    time.sleep(random.randrange(3))
    q.put(count)
    print('Producer %s has produced %s baozi..' %(name, count))
    count +=1
    #q.task_done()
    #q.join()
    print("ok......")
def Consumer(name):
  count = 0
  while count <10:
    time.sleep(random.randrange(4))
    if not q.empty():
        data = q.get()
        #q.task_done()
        #q.join()
        print(data)
        print('\033[32;1mConsumer %s has eat %s baozi...\033[0m' %(name, data))
    else:
        print("-----no baozi anymore----")
    count +=1

p1 = threading.Thread(target=Producer, args=('A',))
c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=('B',))
# c2 = threading.Thread(target=Consumer, args=('C',))
# c3 = threading.Thread(target=Consumer, args=('D',))
p1.start()
c1.start()
# c2.start()
# c3.start()