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Python生產者與消費者模型中的優勢有哪些

發布時間:2023-03-25 13:58:45 來源:億速云 閱讀:91 作者:iii 欄目:開發技術

這篇文章主要介紹“Python生產者與消費者模型中的優勢有哪些”的相關知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“Python生產者與消費者模型中的優勢有哪些”文章能幫助大家解決問題。

生產者消費者模型具體來講,就是在一個系統中,存在生產者和消費者兩種角色,他們通過內存緩沖區進行通信,生產者生產消費者需要的資料,消費者把資料做成產品,從而消耗掉生產的數據。達到供需平衡,不能生產多了浪費,也不能需要消耗資源的時候沒有。

multiprocessing-Queue實現

from  multiprocessing import Process,Queue  #多進程組件,隊列
import time,random  
#生產者方法
def producer(name,food,q):
    for i in  range(4):
        time.sleep(random.randint(1,3)) #模擬獲取數據時間
        f = '%s生產的%s%s'%(name,food,i)
        print(f)
        q.put(f) #添加進隊列
#消費者方法
def consumer(q,name):
    while True:
        food = q.get() #如果獲取不到,會一直阻塞進程不會結束子進程
        # 當隊列中的數據是None的時候結束while循環
        if food is None:
            print('%s獲取到一個空'%name)
            break
        f = '\033[31m%s消費了%s\033[0m' % (name, food)
        print(f)
        time.sleep(random.randint(1,3)) # 模擬消耗數據時間
if __name__ == '__main__':
    q = Queue()  # 創建隊列
    # 模擬生產者 生產數據
    p = Process(target=producer, args=('p', '包子', q)) #創建進程
    p.start() #啟動進程
    p1 = Process(target=producer, args=('p1', '燒餅', q))
    p1.start()
   #模擬消費者消費數據
    c = Process(target=consumer, args=(q, 'c'))
    c.start()
    c1 = Process(target=consumer, args=(q, 'c1'))
    c1.start()
    p.join()#阻塞主進程 直到p和p1 子進程結束后才執行q.put() 方法
    p1.join()#阻塞主進程 直到p和p1 子進程結束后才執行q.put() 方法
    #為了確保生產者生產完所有數據后,
    #最后一個是None,方便結束子進程中的while循環,
    #否則會一直等待隊列中加入新數據。
    q.put(None)
    q.put(None)

使用Queue組件實現的缺點就是,實現了多少個消費者consumer進程,就需要在最后往隊列中添加多少個None標識,方便生產完畢結束消費者consumer進程。否則,p.get() 不到任務會阻塞子進程,因為while循環,直到隊列q中有新的任務加進來,才會再次執行。而我們的生產者只能生產這么多東西,所以相當于程序卡死。

multiprocessing-JoinableQueue實現

from multiprocessing import JoinableQueue,Process
import time,random
#生產者方法
def producer(name,food,q):
    for i in range(4):
        time.sleep(random.randint(1, 2))
        f = '%s生產的%s%s'%(name,food,i)
        q.put(f)
        print(f)
    q.join()  #一直阻塞,等待消耗完所有的數據后才釋放
#消費者方法
def consumer(name,q):
    while True:
        food = q.get()
        print('\033[31m%s消費了%s\033[0m' % (name, food))
        time.sleep(random.randint(4,8))
        q.task_done() #每次消耗減1
if __name__ == '__main__':
    q = JoinableQueue()  #創建隊列
    #模擬生產者隊列
    p1 = Process(target=producer,args=('p1','包子',q))
    p1.start()
    p2 = Process(target=producer,args=('p2','燒餅',q))
    p2.start()
    #模擬消費者隊列
    c1 = Process(target=consumer,args=('c1',q))
    c1.daemon = True #守護進程:主進程結束,子進程也會結束
    c1.start()
    c2 = Process(target=consumer,args=('c2',q))
    c2.daemon = True
    c2.start()
    p1.join() #阻塞主進程,等到p1子進程結束才往下執行
    p2.join()
    # q.task_done() 每次消耗隊列中的 任務數減1
    # q.join() 一直阻塞,等待隊列中的任務數消耗完才釋放
    # 因為有 q.join 所有一直會等待 c1,c2 消耗完畢。才會執行 p.join 后面的代碼
    # 因為 c1 c2 是守護進程,所以到這一步主進程代碼執行完畢,主進程會釋放死掉,
    # 所以 c1 c2 也會跟隨 主進程釋放死掉。

使用JoinableQueue組件,是因為JoinableQueue中有兩個方法:task_done()join() 。首先說join()Process中的join()的效果類似,都是阻塞當前進程,防止當前進程結束。但是JoinableQueuejoin()是和task_down()配合使用的。
Process中的join()是等到子進程中的代碼執行完畢,就會執行主進程join()下面的代碼。而JoinableQueue中的join()是等到隊列中的任務數量為0的時候才會執行q.join()下面的代碼,否則會一直阻塞。
task_down()方法是每獲取一次隊列中的任務,就需要執行一次。直到隊列中的任務數為0的時候,就會執行JoinableQueuejoin()后面的方法了。所以生產者生產完所有的數據后,會一直阻塞著。不讓p1p2進程結束。等到消費者get()一次數據,就會執行一次task_down()方法,從而隊列中的任務數量減1,當數量為0后,執行JoinableQueuejoin()后面代碼,從而p1p2進程結束。
因為p1p2添加了join()方法,所以當子進程中的consumer方法執行完后,才會往下執行。從而主進程結束。因為這里把消費者進程c1c2 設置成了守護進程,主進程結束的同時,c1c2 進程也會隨之結束,進程都結束了。所以消費者consumer方法也會結束。

關于“Python生產者與消費者模型中的優勢有哪些”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識,可以關注億速云行業資訊頻道,小編每天都會為大家更新不同的知識點。

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