1. #-*-coding:utf8-*-
    """
    Producer and consumer models:
    1. There are many producers and consumers at the same time, but they complement each other.
  2.  
  3. Implemented by message queuing to achieve at the same time production and consumpion processing.
  4.  
  5. """
  6.  
  7. import threading
    import time
    import Queue
    import random
  8.  
  9. lock = threading.RLock()
    q = Queue.Queue()
    count = 0
  10.  
  11. #第一个线程,用于入队列
    class Mythread_1(threading.Thread):
  12.  
  13. def __init__(self,Producername):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.Producername = Producername
  14.  
  15. def Producer(self,name):
  16.  
  17. name = self.Producername
  18.  
  19. for i in range(20):
           #进队列
    q.put(i)
    print '\033[34;1mProducer %s,now produce %s to the consumers...\033[0m' %(name,i)
           #通过控制休眠,来观察入列情况 
    time.sleep(random.randrange(2))
    print 'Producer comes here'
  20.  
  21. def run(self):
         #lock.acquire()
    self.Producer(self.Producername)
         #lock.release()
  22.  
  23. #第二个线程用于出队列
    class Mythread_2(threading.Thread):
    def __init__(self,Consumername):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.Consumername = Consumername
  24.  
  25. def Consumer(self,name):
  26.  
  27. name = self.Consumername
    global count
  28.  
  29. while count < 20:
    #lock.acquire()
           #出队列
    data = q.get()
  30.  
  31. print '\033[35;1mConsumer %s,now get the %s from the producers...\033[0m' %(name,data)
    count += 1
           #用来控制休眠之间,以便来观察出队列情况
    time.sleep(random.randrange(2))
    print 'Consumer comes here'
  32.  
  33. def run(self):
         #lock.acquire()
    self.Consumer(self.Consumername)
      #lock.release()
  34.  
  35. t1 = Mythread_1("longyongzhen")
  36.  
  37. t2 = Mythread_2("weichunyuan")
  38.  
  39. '''
    def Producer(name):
    for i in range(20):
    q.put(i)
    print '\033[34;1mProducer %s,now produce %s to the consumers...\033[0m' %(name,i)
    time.sleep(random.randrange(3))
  40.  
  41. def Consumer(name):
    count = 0
    while count < 20:
    data = q.get()
    print '\033[35;1mConsumer %s,now get the %s from the producers...\033[0m' %(name,data)
    count += 1
    time.sleep(random.randrange(2))
  42.  
  43. p = threading.Thread(target=Producer,args=("longyongzhen",))
    c = threading.Thread(target=Consumer,args=("weichunyuan",))
  44.  
  45. p.start()
    c.start()
    '''
    t1.start()
    t2.start()
    -----------------------------------
    多次实验可以得出的结果是:
    1python的消息队列只要定义一个队列,如上面的q,则不同线程之间队列的入列和出列,只要调用q,则保证了队列的一致性,入列出列是对应的。
    2、如果要对线程进行加锁,则队列的出列,要等所有都入列了之后才会释放资源,这种方式资源利用率太低。

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