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joinablequeue实现生产者消费者模型

1、使用Queue实现的代码

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue def producer(q,name,food):
for i in range(2):
time.sleep(random.random())
fd = '%s%s'%(food,i)
q.put(fd)
print('%s生产了一个%s'%(name,food)) def consumer(q,name):
while True:
food = q.get()
if not food:break
time.sleep(random.randint(1,3))
print('%s吃了%s'%(name,food)) def cp(c_count,p_count):
q = Queue(10)
for i in range(c_count):
Process(target=consumer, args=(q, '灰太狼')).start()
p_l = []
for i in range(p_count):
p1 = Process(target=producer, args=(q, '喜洋洋', '包子'))
p1.start()
p_l.append(p1)
for p in p_l:p.join()
for i in range(c_count):
q.put(None)
if __name__ == '__main__':
cp(2,3)
----------------结果:
喜洋洋生产了一个包子
喜洋洋生产了一个包子
喜洋洋生产了一个包子
喜洋洋生产了一个包子
喜洋洋生产了一个包子
喜洋洋生产了一个包子
灰太狼吃了包子1
灰太狼吃了包子0
灰太狼吃了包子0
灰太狼吃了包子0
灰太狼吃了包子1
灰太狼吃了包子1

2、使用joinablequeue实现队列
(1)消费者不需要判断从队列里拿到None再退出执行消费者函数了
(2)消费者每次从队列里面q.get()一个数据,处理过后就使用队列.task_done()
(3)生产者for循环生产完所有产品,需要q.join()阻塞一下,对这个队列进行阻塞。
(4)启动一个生产者,启动一个消费者,并且这个消费者做成守护进程,然后生产者需要p.join()阻塞一下。
(5)我启动了生产者之后,生产者函数一直在生成数据,直到生产完所有数据将队列q.join()一下,意思是当我生产的数据都被消费者消费完之后 队列的阻塞才结束。
(6)结束过程:消费者这边是每消费完一个数据给队列返回一个q.task_done(),直到所有的数据都被消费完之后,生产者函数这边的队列.阻塞结束了,队列阻塞结束了生产者函数执行结束了。生产者函数结束了,那么p.join()生产者进程对象就结束了。生产者进程对象结束了整个主进程的代码就执行结束了。主进程代码结束了守护进程及消费者进程也结束了

import time
import random
from multiprocessing import JoinableQueue,Process
def producer(q,name,food):
for i in range(5):
time.sleep(random.random())
fd = '%s%s'%(food,i+1)
q.put(fd)
print('%s生产了一个%s'%(name,food))
q.join()#(3)生产者for循环生产完所有产品,需要q.join()阻塞一下,对这个队列进行阻塞。
#(5)我启动了生产者之后,生产者函数一直在生成数据,直到生产完所有数据将队列q.join()一下,意思是当我生产的数据都被消费者消费完之后 队列的阻塞才结束。
def consumer(q,name): #(1)消费者不需要像Queue那样判断从队列里拿到None再退出执行消费者函数了
while True:
food = q.get()
time.sleep(random.random())
print('%s吃了%s'%(name,food))
q.task_done() #(2)消费者每次从队列里面q.get()一个数据,处理过后就使用队列.task_done()
if __name__ == '__main__':
jq = JoinableQueue()
p =Process(target=producer,args=(jq,'喜洋洋','包子')) #
p.start() #(4)启动一个生产者,启动一个消费者,并且这个消费者做成守护进程,然后生产者需要p.join()阻塞一下。
c = Process(target=consumer,args=(jq,'灰太狼'))
c.daemon = True #
c.start()
p.join()
#(6)结束过程:消费者这边是每消费完一个数据给队列返回一个q.task_done(),直到所有的数据都被消费完之后,生产者函数这边的队列.阻塞结束了,队列阻塞结束了生产者函数执行结束了。生产者函数结束了,那么p.join()生产者进程对象就结束了。生产者进程对象结束了整个主进程的代码就执行结束了。主进程代码结束了守护进程即消费者进程也结束了
---------------结果:
喜洋洋生产了一个包子
灰太狼吃了包子1
喜洋洋生产了一个包子
喜洋洋生产了一个包子
喜洋洋生产了一个包子
喜洋洋生产了一个包子
灰太狼吃了包子2
灰太狼吃了包子3
灰太狼吃了包子4
灰太狼吃了包子5 import time
import random
from multiprocessing import JoinableQueue,Process
def producer(q,name,food):
for i in range(5):
time.sleep(random.random())
fd = '%s%s'%(food,i+1)
q.put(fd)
print('%s生产了一个%s'%(name,food))
q.join()
def consumer(q,name):
while True:
food = q.get()
time.sleep(random.random())
print('%s吃了%s'%(name,food))
q.task_done()
if __name__ == '__main__':
jq = JoinableQueue()
p =Process(target=producer,args=(jq,'喜洋洋','包子'))
p.start()
c = Process(target=consumer,args=(jq,'灰太狼'))
c.daemon = True
c.start()
p.join()

3、二者区别
1)Queue有多少消费者,就要put多少个None。要在消费者函数添加if 不是真(非None数据)就退出死循环
2)二者效果一样但是从程序员角度看,joinablequeue更加严谨,更符合编程思维

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