生产者消费者模型具体来讲,就是在一个系统中,存在生产者和消费者两种角色,他们通过内存缓冲区进行通信,生产者生产消费者需要的资料,消费者把资料做成产品,从而消耗掉生产的数据。达到供需平衡,不能生产多了浪费,也不能需要消耗资源的时候没有。
multiprocessing-Queue实现
from multiprocessing import Process,Queue #多进程组件,队列 import time,random #生产者方法 def producer(name,food,q): for i in range(4): time.sleep(random.randint(1,3)) #模拟获取数据时间 f = '%s生产的%s%s'%(name,food,i) print(f) q.put(f) #添加进队列 #消费者方法 def consumer(q,name): while True: food = q.get() #如果获取不到,会一直阻塞进程不会结束子进程 # 当队列中的数据是None的时候结束while循环 if food is None: print('%s获取到一个空'%name) break f = '\033[31m%s消费了%s\033[0m' % (name, food) print(f) time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟消耗数据时间 if __name__ == '__main__': q = Queue() # 创建队列 # 模拟生产者 生产数据 p = Process(target=producer, args=('p', '包子', q)) #创建进程 p.start() #启动进程 p1 = Process(target=producer, args=('p1', '烧饼', q)) p1.start() #模拟消费者消费数据 c = Process(target=consumer, args=(q, 'c')) c.start() c1 = Process(target=consumer, args=(q, 'c1')) c1.start() p.join()#阻塞主进程 直到p和p1 子进程结束后才执行q.put() 方法 p1.join()#阻塞主进程 直到p和p1 子进程结束后才执行q.put() 方法 #为了确保生产者生产完所有数据后, #最后一个是None,方便结束子进程中的while循环, #否则会一直等待队列中加入新数据。 q.put(None) q.put(None)
使用Queue
组件实现的缺点就是,实现了多少个消费者consumer进程,就需要在最后往队列中添加多少个None
标识,方便生产完毕结束消费者consumer进程。否则,p.get()
不到任务会阻塞子进程,因为while
循环,直到队列q
中有新的任务加进来,才会再次执行。而我们的生产者只能生产这么多东西,所以相当于程序卡死。
multiprocessing-JoinableQueue实现
from multiprocessing import JoinableQueue,Process import time,random #生产者方法 def producer(name,food,q): for i in range(4): time.sleep(random.randint(1, 2)) f = '%s生产的%s%s'%(name,food,i) q.put(f) print(f) q.join() #一直阻塞,等待消耗完所有的数据后才释放 #消费者方法 def consumer(name,q): while True: food = q.get() print('\033[31m%s消费了%s\033[0m' % (name, food)) time.sleep(random.randint(4,8)) q.task_done() #每次消耗减1 if __name__ == '__main__': q = JoinableQueue() #创建队列 #模拟生产者队列 p1 = Process(target=producer,args=('p1','包子',q)) p1.start() p2 = Process(target=producer,args=('p2','烧饼',q)) p2.start() #模拟消费者队列 c1 = Process(target=consumer,args=('c1',q)) c1.daemon = True #守护进程:主进程结束,子进程也会结束 c1.start() c2 = Process(target=consumer,args=('c2',q)) c2.daemon = True c2.start() p1.join() #阻塞主进程,等到p1子进程结束才往下执行 p2.join() # q.task_done() 每次消耗队列中的 任务数减1 # q.join() 一直阻塞,等待队列中的任务数消耗完才释放 # 因为有 q.join 所有一直会等待 c1,c2 消耗完毕。才会执行 p.join 后面的代码 # 因为 c1 c2 是守护进程,所以到这一步主进程代码执行完毕,主进程会释放死掉, # 所以 c1 c2 也会跟随 主进程释放死掉。
使用JoinableQueue
组件,是因为JoinableQueue
中有两个方法:task_done()
和join()
。首先说join()
和Process
中的join()
的效果类似,都是阻塞当前进程,防止当前进程结束。但是JoinableQueue
的join()
是和task_down()
配合使用的。Process
中的join()
是等到子进程中的代码执行完毕,就会执行主进程join()
下面的代码。而JoinableQueue
中的join()
是等到队列中的任务数量为0
的时候才会执行q.join()
下面的代码,否则会一直阻塞。task_down()
方法是每获取一次队列中的任务,就需要执行一次。直到队列中的任务数为0
的时候,就会执行JoinableQueue
的join()
后面的方法了。所以生产者生产完所有的数据后,会一直阻塞着。不让p1
和p2
进程结束。等到消费者get()
一次数据,就会执行一次task_down()
方法,从而队列中的任务数量减1
,当数量为0
后,执行JoinableQueue
的join()
后面代码,从而p1
和p2
进程结束。
因为p1
和p2
添加了join()
方法,所以当子进程中的consumer
方法执行完后,才会往下执行。从而主进程结束。因为这里把消费者进程c1
和c2
设置成了守护进程,主进程结束的同时,c1
和c2
进程也会随之结束,进程都结束了。所以消费者consumer
方法也会结束。
以上就是Python生产者与消费者模型的优势是什么?的详细内容,转载自php中文网
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