python生产者消费者模型优点】的更多相关文章

生产者消费者模型:解耦,通过队列降低耦合,支持并发,生产者和消费者是两个独立的并发体,他们之间使用缓存区作为桥梁连接,生产者指望里丢数据,就可以生产下一个数据了,消费者从中拿数据,这样就不会阻塞,影响速度了,可以很好的支持文物的任务的闲忙不均匀问题.…
业界用的比较广泛,多线程之间进行同步数据的方法,解决线程之间堵塞,互相不影响. server --> 生产者 client --> 消费者 在一个程序中实现又有生产者又有消费者 ,生产者不断生产,消费者不断消费,达到并行数据安全完整交互的目的. 所以会有消息队列的关键字产生,队列是典型的生产者消费者模型 例如:吃包子例子,生产慢,消费快 #!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*- import threading, timeimport Queueim…
1. 缓冲区(此处用阻塞队列充当),解决消费者和生产者强耦合问题.(生产者和消费者不直接通信) 2. 通过平衡生产者线程和消费者线程,来提高程序整体处理数据速度. 3. 在并发编程中该模式能解决大多数并发问题. 4. 例子1. 生产者生产一次,每个消费者消费一次 import threading import queue import time def producer(): for i in range(10): q.put("饺子 %s" % i ) print("开始等…
import time def consumer(name): print("%s开始吃包子了"%name) while True: ret = yield time.sleep(1) print("%s吃了%d个包子"%(name,ret)) def producer(): c = consumer("liaoboshi") # c 代表一个生成器 c1 = consumer("tom") c.__next__() #.__…
1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? 1.1 任务调度 大部分操作系统(如Windows.Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行.任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停…
一.paramiko模块 他是什么东西? paramiko模块是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接. 先来个实例: import paramiko # 创建SSH对象 ssh = paramiko.SSHClient() # 允许连接不在know_hosts文件中的主机 ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) # 连接服务器 ssh.connect(hostna…
Python之路,进程.线程.协程篇 本节内容 进程.与线程区别 cpu运行原理 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件 queue队列 生产者消费者模型 Queue队列 开发一个线程池 进程 语法 进程间通讯 进程池 参考链接http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html 生产者消费者模型 实例演示 #生产者消费者模型 import thread…
一,互斥锁,同步锁 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终端 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…
一.进程锁(同步锁/互斥锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 例子 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…
昨日内容回顾 python中启动子进程并发编程并发 :多段程序看起来是同时运行的ftp 网盘不支持并发socketserver 多进程 并发异步 两个进程 分别做不同的事情 创建新进程join :阻塞 直到 子进程结束守护进程 daemon :子(守护)进程随着主进程代码的结束而结束进程之间数据隔离使用类来开启一个进程 :自定义类 继承Process 重写run方法 传参数需要重写init属性 pid name方法 terminate is_alive 作业讲解: socket聊天并发实例,使用…
1.进程 正在进行的一个过程或者说一个任务.负责执行任务的是cpu 进程(Process: 是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础.在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体:在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器.程序是指令.数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体.我们自己在python文件中写了一些代码,这叫做程序,运行这个python文件的时候,这叫做进程. 狭义定义:进程是正在运行的程序的实例…
一,互斥锁,同步锁 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终端 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…
队列(Queue) 在多个线程之间安全的交换数据信息,队列在多线程编程中特别有用 队列的好处: 提高双方的效率,你只需要把数据放到队列中,中间去干别的事情. 完成了程序的解耦性,两者关系依赖性没有不大. 一.队列的类型: 1.lass queue.Queue(maxsize=0) 先进先出,后进后出 import queue q = queue.Queue() # 生成先入先出队列实例 q.put(1) # 先放进1,再放入2 q.put(2) print(q.get()) # # 输出 1 2…
一.生产者消费者模型 import multiprocessing from time import ctime def consumer(input_q): print("Into consumer:",ctime()) while True: #处理项 item = input_q.get() print("pull",item,"out of q")#此处替换为有用的工作 input_q.task_done()#发出信号通知任务完成 pri…
#######################总结######### 主要理解 锁      生产者消费者模型 解耦用的   队列 共享资源的时候 是不安全的 所以用到后面的锁 守护进程:p.daemon = True  #将该进程设置为守护进程,必须写在start之前,意思如果我的主进程代码运行结束了,你这个子进程不管运行到什么地方,都直接结束 ######### 进程其他方法import time import os from multiprocessing import Process d…
六 守护线程 无论是进程还是线程,都遵循:守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁 需要强调的是:运行完毕并非终止运行 #1.对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕 #2.对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕 详细解释: #1 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了(守护进程在此时就被回收),然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程),才会结束, #2 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行…
#Auther Bob #--*--conding:utf-8 --*-- #生产者消费者模型,这里的例子是这样的,有一个厨师在做包子,有一个顾客在吃包子,有一个服务员在储存包子,这个服务员我们就可以用queue来实现 import threading import queue import time ''' def consumer(p,que): id = que.get() print("[%s]来吃包子了,我吃到的包子的名字是[%s]" %(p,id)) def prodcer…
用多线程和队列来实现生产者消费者模型 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import threading import queue import time q = queue.Queue() def Producer(name): count = 1 while True: q.put("面包%s" %count) print("[%s]做了[%s]个面包" %(name,cou…
知识点一:守护进程 守护进程:p1.daemon=True 守护进程其实就是一个“子进程“,守护=>伴随 守护进程会伴随主进程的代码运行完毕后而死掉 进程:当父进程需要将一个任务并发出去执行,需要将该任务放到以个子进程里 守护:当该子进程内的代码在父进程代码运行完毕后就没有存在的意义了,就应该 将该子进程设置为守护进程,会在父进程代码结束后死掉 from multiprocessing import Process import time def foo(): print(123) time.s…
一:进程间的通信(IPC):先进先出  管道:队列=管道+锁 from multiprocessing import Queue q=Queue(4) q.put(['first',],block=True,timeout=3) q.put({'x':2},block=True,timeout=3) q.put(3,block=True,timeout=3) q.put(4,block=True,timeout=3) print(q.get(block=True,timeout=3)) prin…
9.8 生产者消费者模型 该模型中包含两类重要的角色: 1.生产者:将负责造数据的任务比喻为生产者 2.消费者:接收生产者造出的数据来做进一步的处理的被比喻成消费者 实现生产者消费者模型三要素:1.生产者 2.消费者 3.队列 什么时候用该模型: 程序中出现明显的两类任何,一类任务是负责生产,另外一类任务是负责处理生产的数据的 该模型的好处: 1.实现了生产者与消费者解耦和 2.平衡了生产力与消费力,即生产者可以一直不停地生产,消费者可以不停地处理,因为二者不再直接沟通的,而是跟队列沟通,从而提…
目录 进程补充 进程通信前言 Queue队列的基本使用 通过Queue队列实现进程间通信(IPC机制) 生产者消费者模型 以做包子买包子为例实现当包子卖完了停止消费行为 线程 什么是线程 为什么要有线程 开进程 开线程 开启线程的两种方式 方式一 方式二 线程之间数据共享 线程对象的其他属性和方法 守护线程 主线程运行结束之后为什么需要等待子线程结束才能结束呢? 测试 线程互斥锁 不加锁遇到延迟的情况 加锁后遇到延迟 为什么用互斥锁不用 线程/进程对象.join() 进程补充 进程通信前言 要想…
生产者消费者模型总结 生产者消费者模型什么时候用? 1.程序中有两类角色 一类负责生产数据(生产者) 一类负责处理数据(消费者) 2.引入生产者消费者模型为了解决的问题是 平衡生产者与消费者之间的速度差 程序解开耦合 3.如何实现生产者消费者模型 生产者<--->队列<--->消费者 如果使用multiprocessing模块 的Queue 实现生产者和消费者模型,意味着生产者,消费者,Queue三者必须都在同一台服务器上, 这是集中式,程序所有组件集中在同一台机器上, 集中式带来…
一 生产者消费者模型介绍 为什么要使用生产者消费者模型 生产者指的是生产数据的任务,消费者指的是处理数据的任务, 生产数据目的,是为了给消费者处理. 在并发编程中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式. import time def producer(): '''生产者是厨师''' for i in range(1,4…
一.互斥锁 进程之间数据隔离,但是共享一套文件系统,因而可以通过文件来实现进程直接的通信,但问题是必须自己加锁处理. 注意:加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个修改,即串行的修改,没错,速度是慢了,牺牲了速度而保证了数据安全. 1.上厕所的小例子:你上厕所的时候肯定得锁门吧,有人来了看见门锁着,就会在外面等着,等你吧门开开出来的时候,下一个人才去上厕所. 1 from multiprocessing import Process,Lock 2 import os 3…
---恢复内容开始--- 了解知识点: 1.守护进程: ·什么是守护进程: 守护进程其实就是一个‘子进程’,守护即伴随,守护进程会伴随主进程的代码运行完毕后而死掉 ·为何用守护进程: 当该子进程内的代码在父进程代码运行完毕后就没有存在的意义了,就应该将进程设置为守护进程,会在父进程代码结束后死掉 from multiprocessing import Process import time,os def task(name): print('%s is running'%name) time.s…
1.进程间通信(IPC机制) 第一种:管道 import subprocessres=subprocess.Popen('dir',shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) 第二种:队列=管道+锁 注:队列占用的是内存的大小,不应该放大数据,应该放一些简单的消息 from multiprocessing import Queueq=Queue()q.put(['a'],block=True,timeout=3) blo…
生产者消费者模型当中有两大类重要的角色,一个是生产者(负责造数据的任务),另一个是消费者(接收造出来的数据进行进一步的操作). 为什么要使用生产者消费者模型? 在并发编程中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度比较慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这个等待的问题,就引入了生产者与消费者模型.让它们之间可以不停的生产和消费. 实现生产者消费者模型三要素: 1.生产者 2.消费者 3.队列(或其…
一.队列 1.1 概念介绍-----multiprocess.Queue 创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. Queue([maxsize])创建共享的进程队列. 参数 :maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制. 底层队列使用管道和锁定实现. 1.2 方法介绍 Queue([maxsize]):创建共享的进程队列.maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制.底层队列使用管道和锁定实现.…
一.守护进程 import random import time from multiprocessing import Process def task(): print('name: egon') time.sleep(random.randint(0,3)) print('sex:male') time.sleep(random.randint(0, 3)) print('age:19') if __name__ == '__main__': p=Process(target=task)…