Python 线程&进程与协程

Python 与线程

线程是进程的执行单元,对于大多数程序来说,可能只有一个主线程,但是为了能够提高效率,有些程序会采用多线程,在系统中所有的线程看起来都是同时执行的,例如,现在的多线程网络下载程序中,就使用了这种线程并发的特性,程序将欲下载的文件分成多个部分,然后同时进行下载,从而加快速度.虽然线程并不是一个容易掌握和使用的概念,但是如果运用得当,还是可以获得很不错的性能的.

◆创建使用线程◆

在 Python 中创建线程需要用到一个类,threading类,其类的实现方法是底层调用了C语言的原生函数来实现的创建线程,创建线程有两种方式,一种是直接使用函数创建线程,另一种则是使用类创建线程,两种创建方式效果是相同的,但是需要注意一点,在使用类的方式创建线程的时候,默认执行run(self)方法,且此函数名称必须是run不能修改,接下来看3个小例子吧.

使用函数创建线程: 通过线程模块创建线程,并传递参数即可实现直接对指定函数实现多线程.

import os
import threading
import time
def MyThread(x,y):                         #定义每个线程要执行的函数体
    print("传递的数据:%s,%s"%(x,y))        #其中有两个参数,我们动态传入
    time.sleep(5)                         #睡眠5秒钟
for x in range(10):                       #创建10个线程并发执行函数
    thread = threading.Thread(target=MyThread,args=(x,x+1,)) #args是函数的参数,元组最后一个必须要逗号.
    thread.start()                                           #启动线程

使用类创建线程: 通过定义类,传递给类中一些参数,然后启动多线程,这种方式不常用.

import os
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):         #继承threading.Thread类
    def __init__(self,x,y):               #重写构造函数
        super(MyThread,self).__init__()   #先执行父类的构造方法
        self.x = x
        self.y = y
    def run(self):     #run()方法,是cpu调度线程会使用的方法,名称必须是run
        print("运行线程, X=%s Y=%s"%(self.x,self.y))
for i in range(10):    #创建10个线程
    obj = MyThread(i,i+10)
    obj.start()

import paramiko,datetime,threading
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,address,username,password,port,command):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.address = address
        self.username = username
        self.password = password
        self.port = port
        self.command = command
    def run(self):
        ssh = paramiko.SSHClient()
        ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
        try:
            ssh.connect(self.address, port=self.port, username=self.username, password=self.password, timeout=1)
            stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command(self.command)
            result = stdout.read()
            if not result:
                self.result = stderr.read()
            ssh.close()
            self.result = result.decode()
        except Exception:
            self.result = "0"
    def get_result(self):
        try:
            return self.result
        except Exception:
            return None
ThreadPool = []   # 定义线程池
starttime = datetime.datetime.now()
for item in range(5):
    obj = MyThread("192.168.1.20","root","123","22","ifconfig")
    ThreadPool.append(obj)
for item in ThreadPool:
    item.start()                # 启动线程
    item.join()
for item in ThreadPool:
    ret = item.get_result()    # 获取返回结果
    print(ret)
endtime = datetime.datetime.now()
print("程序开始运行:{} 结束:{}".format(starttime,endtime))

接收线程返回结果: 我们可以使用join方法,等待线程执行完毕后的返回结果.

import os
import threading
import time
def MyThread(x,y):                         #定义每个线程要执行的函数体
    print("传递的数据:%s,%s"%(x,y))        #其中有两个参数,我们动态传入
    time.sleep(5)                         #睡眠5秒钟
    return "ok"
temp=[]
for x in range(10):                                          #创建10个线程并发执行函数
    thread = threading.Thread(target=MyThread,args=(x,x+1,)) #args是函数的参数,元组最后一个必须要逗号.
    thread.start()                                           #启动线程
    temp.append(thread)                                      #将线程结果添加到列表
for y in temp:                                               #遍历这个线程列表
    #此处一定要join,不然主线程比子线程跑的快,会拿不到结果,程序就退出执行了.
    y.join()                                                 #等待线程执行完毕,返回结果
    print("线程: %s"%y)

◆线程锁与信号◆

由于线程之间是进行随机调度,并且每个线程可能只执行n条执行之后,当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据,所以就出现了线程锁的概念,即在同一时刻只允许一个线程执行操作,在这里我们选择使用Rlock,而不使用Lock,因为Lock如果多次获取锁的时候会出错,而RLock允许在同一线程中被多次acquire,但是需要用n次的release才能真正释放所占用的琐,一个线程获取了锁在释放之前,其他线程只有等待线程结束后在进行操作.

全局锁(Lock): 添加本全局锁以后,能够保证在同一时间内保证只有一个线程具有权限.

import time
import threading
num = 0                  #定义全局共享变量
thread_list = []         #线程列表
lock = threading.Lock()  #生成全局锁
def SumNumber():
    global num          #在每个线程中获取这个全局变量
    time.sleep(2)
    lock.acquire()      #修改数据前给数据加锁
    num += 1            #每次进行递增操作
    lock.release()      #执行完毕以后,解除锁定
for x in range(50):     #指定生成线程数
    thread = threading.Thread(target=SumNumber)
    thread.start()              #启动线程
    thread_list.append(thread)  #将结果列表加入到变量中
for y in thread_list:           #等待执行完毕.
    y.join()
print("计算结果: ",num)

递归锁(RLock): 递归锁和全局锁差不多,递归锁就是在大锁中还要添加个小锁,递归锁是常用的锁.

import threading
import time
num = 0                          #初始化全局变量
lock = threading.RLock()         #设置递归锁
def fun1():
    lock.acquire()              #添加递归锁
    global num
    num += 1
    lock.release()              #关闭递归锁
    return num
def fun2():
    lock.acquire()              #添加递归锁
    res = fun1()
    print("计算结果: ",res)
    lock.release()              #关闭递归锁
if __name__ == "__main__":
    for x in range(10):         #生成10个线程
        thread = threading.Thread(target=fun2)
        thread.start()
while threading.active_count() != 1:   #等待所有线程执行完成
    print(threading.active_count())
else:
    print("所有线程运行完成...")
    print(num)

互斥锁(Semaphore): 同时允许一定数量的线程更改数据,也就是限制每次允许执行的线程数.

import threading,time
num = 0                                           #初始化变量
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5)         #最多允许5个线程同时运行
def run(n):
    semaphore.acquire()                           #添加信号
    time.sleep(1)
    print("运行这个线程中: %s"%n)
    semaphore.release()                           #关闭信号
if __name__ == '__main__':
    for i in range(20):                           #同时执行20个线程
        t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
        t.start()
while threading.active_count() != 1:              #等待所有线程执行完毕
    pass
else:
    print('----所有线程执行完毕了---')
    print(num)

◆线程驱动事件◆

事件驱动(Event): 线程事件用于主线程控制其他线程的执行,事件主要提供了三个方法set、wait、clear、is_set,分别用于设置检测和清除标志.

事件处理机制定义:全局定义了一个"Flag",如果"Flag"值为False,那么当程序执行event.wait 方法时就会阻塞,如果"Flag"值为True,那么在执行event.wait 方法时便不再阻塞,变成可执行模式,总体来说需要了解以下四个方法.

clear:将"Flag"设置为False

set:将"Flag"设置为True

wait:检测当前"Flag",如果"Flag"值为 False,那么当线程执行 event.wait 方法时就会阻塞,如果"Flag"值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞

is_set:检测当前的状态,是否阻塞

import threading
event = threading.Event()
def func(x,event):
    print("函数被执行了: %s 次.." %x)
    event.wait()         #检测标志位状态,如果为True=继续执行以下代码,反之等待.
    print("加载执行结果: %s" %x)
for i in range(10):      #创建10个线程
    thread = threading.Thread(target=func,args=(i,event,))
    thread.start()
print("当前状态: %s" %event.is_set())       #检测当前状态,这里为False
event.clear()                              #将标志位设置为False,默认为False
temp=input("输入yes: ")                    #输入yes手动设置为True
if temp == "yes":
    event.set()                            #设置成True
    print("当前状态: %s" %event.is_set())   #检测当前状态,这里为True

定时器(Timer): 指定定时器,作用是让进程或者是指定函数,在n秒后执行相应的操作.

import threading
import time
def func():
    print("hello python")
for i in range(5):                    #指定5个线程
    thread = threading.Timer(5,func)  #在5秒钟以后运行func函数
    thread.start()

## Python 与进程

直观地说,进程就是正在执行的程序,进程是多任务操作系统中执行任务的基本单元,是包含了程序指令和相关资源的集合,线程的上一级就是进程,进程可包含很多线程,进程和线程的区别是进程间的数据不共享,多进程也可以用来处理多任务,不过多进程很消耗资源,计算型的任务最好交给多进程来处理,IO密集型最好交给多线程来处理,此外进程的数量应该和cpu的核心数保持一致.　

进程与线程的区别,有以下几种解释:

● 新创建一个线程很容易,新创建一个进程需要复制父进程

● 线程共享创建它的进程的地址空间,进程有自己的地址空间

● 主线程可以控制相当大的线程在同一进程中,进程只能控制子进程

● 线程是直接可以访问线程之间的数据,进程需要复制父进程的数据才能访问

● 主线程变更可能会影响进程的其他线程的行为,父进程的变化不会影响子进程

● 线程可以直接与其他线程的通信过程,进程必须使用进程间通信和同胞交流过程

◆创建一个进程◆

通常情况下,创建一个进程需要使用multiprocessing 模块,具体的创建方法和上面的线程创建方法相同,唯一的不同是关键字的变化,但需要注意的是,由于进程之间的数据需要各自持有一份,所以创建进程需要的非常大的开销,其他使用方法和线程threading.Thread是一样的,如下介绍两个创建进程例子.　　

创建进程(1): 通过使用multiprocessing库,循环创建5个进程,并使用join等待进程执行完毕.

import multiprocessing
import time
def func(name):
    time.sleep(2)
    print("hello",name)
if __name__ == "__main__":
    for i in range(5):
        proc = multiprocessing.Process(target=func,args=("lyshark",))
        proc.start()
        proc.join()

创建进程(2): 创建5个进程,并在每个进程里启动1个线程,线程打印出线程的ID号.

import multiprocessing
import threading
import time
def thread_run():
    print("子线程->子线程ID: %s" %threading.get_ident())
def func(num):
    time.sleep(2)
    print("-------------------------------->>>  主线程->主线程ID %s" %num)
    for i in range(5):                                  #在主线程里开辟5个子线程
        thread = threading.Thread(target=thread_run,)   #嵌套一个子线程
        thread.start()                                  #执行子线程
if __name__ == "__main__":
    for i in range(5):                                 #启动5个主线程
        proc = multiprocessing.Process(target=func,args=(i,))
        proc.start()
        #proc.join()

◆进程数据共享◆

一般当我们创建两个进程后,进程各自持有一份数据,默认无法共享数据,如果我们想要共享数据必须通过一个中间件来实现数据的交换,来帮你把数据进行一个投递,要实现进程之间的数据共享,其主要有以下几个方法来实现进程间数据的共享,queues,Array,Manager.dict,pipe这些方法都能实现数据共享,下面将举几个小例子进行说明.

共享队列(Queue): 这个Queue主要实现进程与进程之间的数据共享,与线程中的Queue不同.

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import queues
import multiprocessing
def foo(i,arg):
    arg.put(i)
    print('say hi',i,arg.qsize())
li = queues.Queue(20,ctx=multiprocessing)
for i in range(10):
    p = Process(target=foo,args=(i,li,))
    p.start()

共享整数(int): 整数之间的共享,只需要使用multiprocessing.Value方法,即可实现.

import multiprocessing
def func(num):
    num.value = 1024                              #虽然赋值了,但是子进程改变了这个数值
    print("函数中的数值: %s"%num.value)
if __name__ == "__main__":
    num = multiprocessing.Value("d",10.0)         #主进程与子进程共享这个value
    print("这个共享数值: %s"%num.value)
    for i in range(5):
        num = multiprocessing.Value("d", i)      #声明进程,并传递1,2,3,4这几个数
        proc = multiprocessing.Process(target=func,args=(num,))
        proc.start()                             #启动进程
        #proc.join()
        print("最后打印数值: %s"%num.value)

共享数组(Array): 数组之间的共享,只需要使用multiprocessing.Array方法,即可实现.

import multiprocessing
def func(ary):       #子进程改变数组,主进程跟着改变
    ary[0]=100
    ary[1]=200
    ary[2]=300
''' i所对应的类型是ctypes.c_int,其他类型如下参考:
    'c': ctypes.c_char,  'u': ctypes.c_wchar,
    'b': ctypes.c_byte,  'B': ctypes.c_ubyte,
    'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort,
    'i': ctypes.c_int,   'I': ctypes.c_uint,
    'l': ctypes.c_long,  'L': ctypes.c_ulong,
    'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double
'''
if __name__ == "__main__":
    ary = multiprocessing.Array("i",[1,2,3])   #主进程与子进程共享这个数组
    for i in range(5):
        proc = multiprocessing.Process(target=func,args=(ary,))
        print(ary[:])
        proc.start()

共享字典(dict): 通过使用Manager()方法,实现两个进程中的,字典与列表的数据共享.

import multiprocessing
def func(mydict, mylist):
    mydict["字典1"] = "值1"
    mydict["字典2"] = "值2"
    mylist.append(1)
    mylist.append(2)
    mylist.append(3)
if __name__ == "__main__":
    mydict = multiprocessing.Manager().dict()        #主进程与子进程共享字典
    mylist = multiprocessing.Manager().list()        #主进程与子进程共享列表
    proc = multiprocessing.Process(target=func,args=(mydict,mylist))
    proc.start()
    proc.join()
    print("列表中的元素: %s" %mylist)
    print("字典中的元素: %s" %mydict)

管道共享(Pipe): 通过Pipe管道的方式在两个进程之间共享数据,类似于Socket套接字.

import multiprocessing
def func(conn):
    conn.send("你好我是子进程.")                      #发送消息给父进程
    print("父进程传来了:",conn.recv())                #接收父进程传来的消息
    conn.close()
if __name__ == "__main__":
    parent_conn,child_conn = multiprocessing.Pipe()  #管道创建两个端口,一收一发送
    proc = multiprocessing.Process(target=func,args=(child_conn,))
    proc.start()
    print("子进程传来了:",parent_conn.recv())         #接收子进程传来的数据
    parent_conn.send("我是父进程,收到消息了..")        #父进程发送消息给子进程

进程锁(Lock): 进程中也有锁,可以实现进程之间数据的一致性,也就是进程数据的同步,保证数据不混乱.

import multiprocessing
def func(loc,num):
    loc.acquire()                        #添加进程锁
    print("hello ---> %s" %num)
    loc.release()                        #关闭进程锁
if __name__ == "__main__":
    lock = multiprocessing.Lock()        #生成进程锁
    for number in range(10):
        proc = multiprocessing.Process(target=func,args=(lock,number,))
        proc.start()

◆进程的进程池◆

进程池内部维护一个进程序列,当使用时,则去进程池中获取一个进程,如果进程池序列中没有可供使用的进进程,那么程序就会等待,直到进程池中有可用进程为止,进程池有两个方法:apply(),apply_async(),下面将介绍几个常用的小技巧.

进程池(apply): 同步执行,每次执行一个进程,直到所有进程执行完毕,其实也就是串行执行.

import multiprocessing
import time
def foo(num):
    time.sleep(2)
    print("进程执行-->: %s"%num)
if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes=5)    #允许进程池同时放入5个进程
    for i in range(10):
        pool.apply(func=foo,args=(i,))          #并行执行每次执行一个
    print("ends ...")
    pool.close()
    pool.join()

进程池(apply_async): 异步执行进程,每次执行5个进程,直到执行完10次循环位置,并行执行.

import multiprocessing
import time
def foo(num):
    time.sleep(2)
    print("进程执行-->: %s"%num)
def bar(arg):
    print("call back 函数执行..")
if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes=5)               #允许进程池同时放入5个进程
    for i in range(10):
        pool.apply_async(func=foo,args=(i,),callback=bar)  #每次执行进程结束,自动执行callback指定的函数
    print("ends ...")
    pool.close()
    pool.join()

## Python 与协程

协程,又称微线程,是一种用户态的轻量级线程,携程主要实现了在单线程下实现并发,一个线程能够被分割成多个协程,协程拥有自己的寄存器上下文和栈,协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈,因此协程能保留上一次调用时的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态.

线程和进程的操作是由程序触发系统接口,最后的执行者是系统,协程的操作则是程序员,协程存在的意义:对于多线程应用,CPU通过切片的方式来切换线程间的执行,线程切换时需要耗时,而协程则只使用一个线程,在一个线程中规定某个代码块执行顺序,协程的适用场景：当程序中存在大量不需要CPU的操作时(IO操作),时适用于协程.

协程之(Yield): 通过使用yield方法来模拟实现协程操作的例子,这里只是演示.

import time
import queue
def consumer(name):
    print("--->包子...")
    while True:
        new_yield = yield
        print("[%s] 在吃包子 %s" % (name, new_yield))
def producer():
    r = con.__next__()
    r = con2.__next__()
    n = 0
    while n < 5:
        n += 1
        con.send(n)
        con2.send(n)
        print("\033[32;1m[producer]\033[0m 生产包子.. %s" % n)
if __name__ == '__main__':
    con = consumer("admin")
    con2 = consumer("lyshark")
    p = producer()

协程之(Greenlet): Greenlet协程模块,它可以使你在任意函数之间随意切换,而不需把这个函数先声明为generator,但是仍然需要手动切换.

from greenlet import greenlet
def master():
    print("主程序执行...")
    green2.switch()            #切换到slaves函数
    print("主程序再次执行...")
    green2.switch()            #切换到master函数
def slaves():
    print("子程序执行....")
    green1.switch()             #切换到master函数
    print("子程序再次执行...")
green1 = greenlet(master)           #启动一个协程
green2 = greenlet(slaves)           #启动一个协程
green1.switch()                     #切换到master函数

协程之(Gevent): Gevent是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程,它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程.

import gevent
def func1():
    print("函数 func1 开始...")
    gevent.sleep(3)
    print("函数 func1 结束...")
def func2():
    print("函数 func2 开始...")
    gevent.sleep(1)
    print("函数 func2 结束...")
def func3():
    print("函数 func3 开始...")
    gevent.sleep(0)
    print("函数 func3 结束...")
gevent.joinall([
    gevent.spawn(func1),        #切换协程
    gevent.spawn(func2),
    gevent.spawn(func3),
])

协程实现爬虫: 通过使用Gevent模块,实现批量爬取指定页面并返回页面的大小.

from gevent import monkey
monkey.patch_all()           #把当前程序所有IO操作给我单独做上标记,打补丁
import gevent
from urllib.request import urlopen
def func(url):
    print("获取页面: %s" %url)
    resp = urlopen(url)
    data = resp.read()
    print("%s URL大小为= %d bytes" %(url,len(data)))
gevent.joinall([
    gevent.spawn(func, 'https://www.python.org/'),
    gevent.spawn(func, 'https://www.yahoo.com/'),
    gevent.spawn(func, 'https://github.com/'),
])

并发Socket(服务端): 在单线程下实现多Socket并发,服务端代码如下.

import sys
import socket
import time
import gevent
from gevent import socket,monkey
monkey.patch_all()
def server(port):
    s = socket.socket()
    s.bind(('0.0.0.0', port))
    s.listen(500)
    while True:
        cli,addr = s.accept()
        gevent.spawn(handle_request,cli)
def handle_request(conn):
    try:
        while True:
            data = conn.recv(1024)
            print("接收数据:", data)
            conn.send(data)
            if not data:
                conn.shutdown(socket.SHUT_WR)
    except Exception as  ex:
        print(ex)
    finally:
        conn.close()
if __name__ == '__main__':
    server(8001)

并发Socket(客户端): 在单线程下实现多Socket并发,客户端代码如下.

import socket
HOST = 'localhost'
PORT = 8001
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect((HOST, PORT))
while True:
    msg = bytes(input("输入发送的数据:"), encoding="utf8")
    s.sendall(msg)
    data = s.recv(1024)
    print('返回数据', repr(data))
s.close()

## Python 与队列

同步队列 Queue 这是一个专门为多线程访问所设计的数据结构,能够有效地实现线程对资源的访问,程序可以通过此结构在线程间安全有效地传递数据 Queue 模块中包含一个 Queue 的类,其构造函数中可以指定一个Maxsize值,当maxszie值小于或等于0的时候,表示对队列的长度没有限制,当大于0的时候,则指定了队列的长度.当队列到达最大长度而又有新的线程过来的时候,则需要等待 Queue 类中有不少方法,但是最市要的是 put 和 get 方法,Put 方法将需要完成的任务放入队列,而 get 方法相反,从队列中获取任务,需要注意的是,在这些方法中,有些方法由于多线程的原因,返回值并不一定是准确的,例如qsize,empty等函数的统计结果.

先进先出队列: 先来介绍简单的队列例子,以及队列的常用方法的使用,此队列是先进先出模式.

import queue
q = queue.Queue(5)                    #默认maxsize=0无限接收,最大支持的个数
print(q.empty())                      #查看队列是否为空,如果为空则返回True
q.put(1)                              #PUT方法是,向队列中添加数据
q.put(2)                              #第二个PUT,第二次向队列中添加数据
q.put(3,block=False,timeout=2)        #是否阻塞:默认是阻塞block=True,timeout=超时时间
print(q.full())                       #查看队列是否已经放满
print(q.qsize())                      #队列中有多少个元素
print(q.maxsize)                      #队列最大支持的个数
print(q.get(block=False,timeout=2))   #GET取数据
print(q.get())
q.task_done()       #join配合task_done,队列中有任务就会阻塞进程,当队列中的任务执行完毕之后,不在阻塞
print(q.get())
q.task_done()
q.join()            #队列中还有元素的话,程序就不会结束程序,只有元素被取完配合task_done执行,程序才会结束

后进先出队列: 这个队列则是,后进先出,也就是最后放入的数据最先弹出,类似于堆栈.

>>> import queue
>>>
>>> q = queue.LifoQueue()
>>>
>>> q.put("wang")
>>> q.put("rui")
>>> q.put("ni")
>>> q.put("hao")
>>>
>>> print(q.get())
hao
>>> print(q.get())
ni
>>> print(q.get())
rui
>>> print(q.get())
wang
>>> print(q.get())

优先级队列: 此类队列,可以指定优先级顺序,默认从高到低排列,以此根据优先级弹出数据.

>>> import queue
>>>
>>> q = queue.PriorityQueue()
>>>
>>> q.put((1,"python1"))
>>> q.put((-1,"python2"))
>>> q.put((10,"python3"))
>>> q.put((4,"python4"))
>>> q.put((98,"python5"))
>>>
>>> print(q.get())
(-1, 'python2')
>>> print(q.get())
(1, 'python1')
>>> print(q.get())
(4, 'python4')
>>> print(q.get())
(10, 'python3')
>>> print(q.get())
(98, 'python5')

双向的队列: 双向队列,也就是说可以分别从两边弹出数据,没有任何限制.

>>> import queue
>>>
>>> q = queue.deque()
>>>
>>> q.append(1)
>>> q.append(2)
>>> q.append(3)
>>> q.append(4)
>>> q.append(5)
>>>
>>> q.appendleft(6)
>>>
>>> print(q.pop())
5
>>> print(q.pop())
4
>>> print(q.popleft())
6
>>> print(q.popleft())
1
>>> print(q.popleft())
2

生产者消费者模型: 生产者消费者模型,是各种开发场景中最常用的开发模式,以下是模拟的模型.

import queue
import threading
import time
q = queue.Queue()
def productor(arg):
    while True:
        q.put(str(arg))
        print("%s 号窗口有票...."%str(arg))
        time.sleep(1)
def consumer(arg):
    while True:
        print("第 %s 人取 %s 号窗口票"%(str(arg),q.get()))
        time.sleep(1)
for i in range(10):                     #负责生产票数
    t = threading.Thread(target=productor,args=(i,))
    t.start()
for j in range(5):                      #负责取票,两个用户取票
    t = threading.Thread(target=consumer,args=(j,))
    t1 = threading.Thread(target=consumer,args=(j,))
    t.start()
    t1.start()