def consumer(name): print('%s开始准备吃包子了' %name) while True: baozi=yield print('[%s]包子来了,被[%s]吃了' %(baozi,name)) def product(name): print('%s开始做包子了' %name) c=consumer('张三') #生成器 c1=consumer('李四') c.__next__() c1.__next__() for i in range(10): print("做好了…

定义: 在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题.该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度.     为什么要使用生产者和消费者模式 在线程世界里,生产者就是生产数据的线程,消费者就是消费数据的线程.在多线程开发当中,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.     什么是…

多线程简介 多线程:在一个进程内部,要同时干很多事情,就需要同时执行多个子任务,我们把进程内的这些子任务叫线程. 线程的内存空间是共享的,每个线程都共享同一个进程的资源 模块: 1._thread模块 低级模块(在python3里基本已弃用) 2.threading模块 高级模块 对_thread模块进行了封装 threading模块使用 1.使用元组传递 threading.Thread(target=方法名,arg=(参数1,参数2...)) 2.用字典传递 threading.Thread…

 1.简单的小例子: 下面这个例子主要观察的是: 一个对象的wait()和notify()使用情况! 当一个对象调用了wait(),那么当前掌握该对象锁标记的线程,就会让出CPU的使用权,转而进入该对象的等待池中等待唤醒,这里说明一下,每一个对象都有一个独立的等待池和锁池! 等待池:上述的wait()后的线程会进入等待池中,处于下图线程声明周期(简单示意图) 中的这个状态,等待池中的线程任然具有对象的锁标记,但是处于休眠状态,不是可运行状态! 当该对象调用notify方法之后,就会在等待池中系统…

一.守护进程 主进程创建守护进程 守护进程其实就是'子进程' 一.守护进程内无法在开启子进程,否则会报错二.进程之间代码是相互独立的,主进程代码运行完毕,守护进程也会随机结束 守护进程简单实例: from multiprocessing import Process import time def task(name): #此时的task为守护进程 print('%s is running' % name) #该行并不会被打印,因为主进程结束,守护进程会随之结束 time.sleep(3) if…

多线程中的生产者和消费者模型: 生产者和消费者可以用多线程实现,它们通过Queue队列进行通信. import time,random import Queue,threading q = Queue.Queue() def Producer(name): count = 0 while count <20: time.sleep(random.randrange(3))#随机时间间隔 q.put(count) print('Producer %s has produced %s baozi..…

queue队列 当必须安全地在多个线程之间交换信息时,队列在线程编程中特别有用. class queue.Queue(maxsize=0) #先入先出 class queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out  class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列 没有数据会一直等.服务器端就会卡住. 有数据就取没有数据就抛出异常. block=true 阻塞 取不到数据就会阻塞IO timeout…

队列: queue.Queue(maxsize=0) #先入先出 queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out  queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列 Queue.qsize() Queue.put(item, block=True, timeout=None) Queue.put_nowait(item) Queue.get(block=True, timeout=None) Queue.ge…

1,生产者与消费者模型的矛盾在于数据供需的不平衡 import time import random from multiprocessing import Queue from multiprocessing import Process def producer(q,food): for i in range(5): q.put('%s-%s'%(food,i)) print('生产了%s'%food) time.sleep(random.random()) q.put(None) q.pu…

八:事件(Event()) # 阻塞事件:    e = Event() 生成事件对象e    e.wait() 动态给程序加阻塞,程序当中是否加阻塞完全取决于该对象中的is_set() [默认返回值是False]    # 如果是True 不加阻塞    # 如果是False 加阻塞# 控制这个属性的值    # set() 方法        将这个属性的值改成True    # clear() 方法     将这个属性的值改成False    #is_set() 方法      判断当前属…