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用Python多線程實現(xiàn)生產(chǎn)者消費者模式

開發(fā) 后端
某些模塊負責生產(chǎn)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)由其他模塊來負責處理(此處的模塊可能是:函數(shù)、線程、進程等)。產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模塊稱為生產(chǎn)者,而處理數(shù)據(jù)的模塊稱為消費者。在生產(chǎn)者與消費者之間的緩沖區(qū)稱之為倉庫。生產(chǎn)者負責往倉庫運輸商品,而消費者負責從倉庫里取出商品,這就構(gòu)成了生產(chǎn)者消費者模式。

什么是生產(chǎn)者消費者模式

在軟件開發(fā)的過程中,經(jīng)常碰到這樣的場景:

某些模塊負責生產(chǎn)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)由其他模塊來負責處理(此處的模塊可能是:函數(shù)、線程、進程等)。產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模塊稱為生產(chǎn)者,而處理數(shù)據(jù)的模塊稱為消費者。在生產(chǎn)者與消費者之間的緩沖區(qū)稱之為倉庫。生產(chǎn)者負責往倉庫運輸商品,而消費者負責從倉庫里取出商品,這就構(gòu)成了生產(chǎn)者消費者模式。

結(jié)構(gòu)圖如下:

 

為了大家容易理解,我們舉一個寄信的例子。假設你要寄一封信,大致過程如下:

你把信寫好——相當于生產(chǎn)者生產(chǎn)數(shù)據(jù)

你把信放入郵箱——相當于生產(chǎn)者把數(shù)據(jù)放入緩沖區(qū)

郵遞員把信從郵箱取出,做相應處理——相當于消費者把數(shù)據(jù)取出緩沖區(qū),處理數(shù)據(jù)

生產(chǎn)者消費者模式的優(yōu)點

  • 解耦

假設生產(chǎn)者和消費者分別是兩個線程。如果讓生產(chǎn)者直接調(diào)用消費者的某個方法,那么生產(chǎn)者對于消費者就會產(chǎn)生依賴(也就是耦合)。如果未來消費者的代碼發(fā)生變化,可能會影響到生產(chǎn)者的代碼。而如果兩者都依賴于某個緩沖區(qū),兩者之間不直接依賴,耦合也就相應降低了。

舉個例子,我們?nèi)ム]局投遞信件,如果不使用郵箱(也就是緩沖區(qū)),你必須得把信直接交給郵遞員。有同學會說,直接給郵遞員不是挺簡單的嘛?其實不簡單,你必須 得認識誰是郵遞員,才能把信給他。這就產(chǎn)生了你和郵遞員之間的依賴(相當于生產(chǎn)者和消費者的強耦合)。萬一哪天郵遞員 換人了,你還要重新認識一下(相當于消費者變化導致修改生產(chǎn)者代碼)。而郵箱相對來說比較固定,你依賴它的成本就比較低(相當于和緩沖區(qū)之間的弱耦合)。

  • 并發(fā)

由于生產(chǎn)者與消費者是兩個獨立的并發(fā)體,他們之間是用緩沖區(qū)通信的,生產(chǎn)者只需要往緩沖區(qū)里丟數(shù)據(jù),就可以繼續(xù)生產(chǎn)下一個數(shù)據(jù),而消費者只需要從緩沖區(qū)拿數(shù)據(jù)即可,這樣就不會因為彼此的處理速度而發(fā)生阻塞。

繼續(xù)上面的例子,如果我們不使用郵箱,就得在郵局等郵遞員,直到他回來,把信件交給他,這期間我們啥事兒都不能干(也就是生產(chǎn)者阻塞)。或者郵遞員得挨家挨戶問,誰要寄信(相當于消費者輪詢)。

  • 支持忙閑不均

當生產(chǎn)者制造數(shù)據(jù)快的時候,消費者來不及處理,未處理的數(shù)據(jù)可以暫時存在緩沖區(qū)中,慢慢處理掉。而不至于因為消費者的性能造成數(shù)據(jù)丟失或影響生產(chǎn)者生產(chǎn)。

我們再拿寄信的例子,假設郵遞員一次只能帶走1000封信,萬一碰上情人節(jié)(或是圣誕節(jié))送賀卡,需要寄出去的信超過了1000封,這時候郵箱這個緩沖區(qū)就派上用場了。郵遞員把來不及帶走的信暫存在郵箱中,等下次過來時再拿走。

通過上面的介紹大家應該已經(jīng)明白了生產(chǎn)者消費者模式。

Python中的多線程編程

在實現(xiàn)生產(chǎn)者消費者模式之前,我們先學習下Python中的多線程編程。

線程是操作系統(tǒng)直接支持的執(zhí)行單元,高級語言通常都內(nèi)置多線程的支持,Python也不例外,并且Python的線程是真正的Posix Thread,而不是模擬出來的線程。

Python的標準庫提供了兩個模塊:_thread和threading,_thread是低級模塊,threading是高級模塊,對_thread進行了封裝。絕大多數(shù)情況下,我們只需要使用threading這個高級模塊。

下面我們先看一段在Python中實現(xiàn)多線程的代碼。

  1. import time,threading 
  2.  
  3. #線程代碼 
  4.  
  5. class TaskThread(threading.Thread): 
  6.  
  7.     def __init__(self,name): 
  8.  
  9.         threading.Thread.__init__(self,name=name
  10.  
  11.     def run(self): 
  12.  
  13.         print('thread %s is running...' % self.getName()) 
  14.  
  15.   
  16.  
  17.         for i in range(6): 
  18.  
  19.             print('thread %s >>> %s' % (self.getName(), i)) 
  20.  
  21.             time.sleep(1) 
  22.  
  23.   
  24.  
  25.         print('thread %s finished.' % self.getName()) 
  26.  
  27.   
  28.  
  29. taskthread = TaskThread('TaskThread'
  30.  
  31. taskthread.start() 
  32.  
  33. taskthread.join()  

下面是程序的執(zhí)行結(jié)果:

  1. thread TaskThread is running... 
  2.  
  3. thread TaskThread >>> 0 
  4.  
  5. thread TaskThread >>> 1 
  6.  
  7. thread TaskThread >>> 2 
  8.  
  9. thread TaskThread >>> 3 
  10.  
  11. thread TaskThread >>> 4 
  12.  
  13. thread TaskThread >>> 5 
  14.  
  15. thread TaskThread finished.  

TaskThread類繼承自threading模塊中的Thread線程類。構(gòu)造函數(shù)的name參數(shù)指定線程的名字,通過重載基類run函數(shù)實現(xiàn)具體任務。

在簡單熟悉了Python的線程后,下面我們實現(xiàn)一個生產(chǎn)者消費者模式。

  1. from Queue import Queue 
  2.  
  3. import random,threading,time 
  4.  
  5.   
  6.  
  7. #生產(chǎn)者類 
  8.  
  9. class Producer(threading.Thread): 
  10.  
  11.     def __init__(self, name,queue): 
  12.  
  13.         threading.Thread.__init__(self, name=name
  14.  
  15.         self.data=queue 
  16.  
  17.   
  18.  
  19.     def run(self): 
  20.  
  21.         for i in range(5): 
  22.  
  23.             print("%s is producing %d to the queue!" % (self.getName(), i)) 
  24.  
  25.             self.data.put(i) 
  26.  
  27.             time.sleep(random.randrange(10)/5) 
  28.  
  29.         print("%s finished!" % self.getName()) 
  30.  
  31.   
  32.  
  33. #消費者類 
  34.  
  35. class Consumer(threading.Thread): 
  36.  
  37.     def __init__(self,name,queue): 
  38.  
  39.         threading.Thread.__init__(self,name=name
  40.  
  41.         self.data=queue 
  42.  
  43.     def run(self): 
  44.  
  45.         for i in range(5): 
  46.  
  47.             val = self.data.get() 
  48.  
  49.             print("%s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (self.getName(),val)) 
  50.  
  51.             time.sleep(random.randrange(10)) 
  52.  
  53.         print("%s finished!" % self.getName()) 
  54.  
  55.   
  56.  
  57. def main(): 
  58.  
  59.     queue = Queue() 
  60.  
  61.     producer = Producer('Producer',queue) 
  62.  
  63.     consumer = Consumer('Consumer',queue) 
  64.  
  65.   
  66.  
  67.     producer.start() 
  68.  
  69.     consumer.start() 
  70.  
  71.   
  72.  
  73.     producer.join() 
  74.  
  75.     consumer.join() 
  76.  
  77.     print 'All threads finished!' 
  78.  
  79.   
  80.  
  81. if __name__ == '__main__'
  82.  
  83.     main()  

執(zhí)行結(jié)果可能如下:

  1. Producer is producing 0 to the queue! 
  2.  
  3. Consumer is consuming. 0 in the queue is consumed! 
  4.  
  5. Producer is producing 1 to the queue! 
  6.  
  7. Producer is producing 2 to the queue! 
  8.  
  9. Consumer is consuming. 1 in the queue is consumed! 
  10.  
  11. Consumer is consuming. 2 in the queue is consumed! 
  12.  
  13. Producer is producing 3 to the queue! 
  14.  
  15. Producer is producing 4 to the queue! 
  16.  
  17. Producer finished! 
  18.  
  19. Consumer is consuming. 3 in the queue is consumed! 
  20.  
  21. Consumer is consuming. 4 in the queue is consumed! 
  22.  
  23. Consumer finished! 
  24.  
  25. All threads finished!  

因為多線程是搶占式執(zhí)行的,所以打印出的運行結(jié)果不一定和上面的完全一致。

小結(jié)

本例通過Python實現(xiàn)了一個簡單的生產(chǎn)者消費者模型。Python中的Queue模塊已經(jīng)提供了對線程同步的支持,所以本文并沒有涉及鎖、同步、死鎖等多線程問題。 

責任編輯:龐桂玉 來源: Python開發(fā)者
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