队列 Queue 与生产者消费模型

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队列 Queue 与生产者消费模型

队列:先进先出 # from multiprocessing import Queue # Q = Queue(4) # Q.put('a') # Q.put('b') # Q.put('b') # Q.put('c') # print(Q.get()) # print(Q.get()) # print(Q.get()) # print(Q.get()) 生产者消费模型 from multiprocessing import Process,Queue import random,time de…

Python学习笔记——进阶篇【第九周】———线程、进程、协程篇（队列Queue和生产者消费者模型）

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…

Python 第九篇：队列Queue、生产者消费者模型、(IO/异步IP/Select/Poll/Epool)、Mysql操作

Mysql操作: grant select,insert,update,delete on *.* to root@"%" Identified by "123456"; #授权远程访问 create database s12day9 charset utf8; #创建支持中文的数据库创建表: create table students ( id int not null auto_increment primary key, name char(32) not…

go 语言之生产者消费模型

简易的生产者消费模型,通过管道[也可以理解为队列],管道是先进先出,主要是理解chan 生产者使用make将chan初始化,并且设置chan长度,如果不设置,生产者就写入不了通道 go 是使用线程开始,并且使用多核(这个感觉会比python好) 欢迎大家一起指导学习 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 package main import (…

Python守护进程、进程互斥锁、进程间通信ICP（Queue队列）、生产者消费者模型

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…

python并发编程之多进程(二)：互斥锁（同步锁）&进程其他属性&进程间通信（queue）&生产者消费者模型

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('…

进程同步控制(锁,信号量,事件), 进程通讯(队列和管道,生产者消费者模型) 数据共享(进程池和mutiprocess.Pool模块)

参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaphore.Event) 锁 —— multiprocess.Lock 通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制.尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题. 当多个进程使用同一份数据…