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  • 并发编程

    1.队列的使用:
      队列引用的前提: 多个进程对同一块共享数据的修改:要从硬盘读文件,慢,还要考虑上锁:
       所以就出现了 队列 和 管道 都在内存中(快); 队列 = 管道 + 上锁

      用队列的目的:
      进程间通信(IPC),队列可以放任意类型的数据,应该放小东西,
      q = Queue(3)
      get put full empty

      队列作用:
       多个进程之间通信使用的,一个进程将数据放到队列里面,另外一个进程从队列里面取走数据,干的是进程之间通信的活
     1 from multiprocessing import Queue
     2 
     3 q = Queue(3)
     4 q.put('hello')
     5 q.put({'a':1})
     6 q.put([3,3,3])
     7 
     8 print(q.full())  # 查看队列是否满了
     9 # q.put(2)  # 这里会卡住,直到队列中被取走一个
    10 
    11 print(q.get())
    12 print(q.get())
    13 q.put(2)
    14 print(q.get())
    15 print(q.get())
    16 print(q.empty())  # 查看队列是否为空
    17 print(q.get())  # 取完数据后,再取,就卡住了
    2.生产者消费者模型:
      生产者:
       生产者指的是生产数据的任务
      消费者:
       消费者指的是处理数据的任务

      生产者与消费者模型:
       生产者与消费者之间引入一个容器(队列):
      生产者《---》队列《---》消费者

      好处:程序解开耦合,生产者与消费者不直接通信
       平衡了生产者与消费者的速度差

       生产者:一个进程
      消费者:一个进程
      进程间通信:队列(IPC)

      如果生产者,消费者,队列组件都在一台机器上:
       集中式:稳定性差,性能问题差

      分布在多台机器上:
       Rabbitmq 用它来实现生产者,消费者模型
     1 from multiprocessing import Process,Queue
     2 import time
     3 
     4 def producer(q):
     5     for i in range(10):
     6         res = '包子%s'%i
     7         time.sleep(0.5)
     8         print('生产者生产了%s'%res)
     9 
    10         q.put(res)
    11 
    12 def consumer(q):
    13     while True:
    14         res = q.get()
    15         if not res:break
    16         time.sleep(1)
    17         print('消费者吃了%s'%res)
    18 
    19 if __name__ == "__main__":
    20     # 容器
    21     q = Queue()
    22 
    23     # 生产者们
    24     p1 = Process(target=producer,args=(q,))
    25     p2 = Process(target=producer, args=(q,))
    26     p3 = Process(target=producer, args=(q,))
    27 
    28     # 消费者们
    29     c1 = Process(target=consumer,args=(q,))
    30     c2 = Process(target=consumer,args=(q,))
    31 
    32     p1.start()
    33     p2.start()
    34     p3.start()
    35     c1.start()
    36     c2.start()
    37 
    38     p1.join()
    39     p2.join()
    40     p3.join()
    41     q.put(None)  # 两个消费者,所以放两个None
    42     q.put(None)
    43 
    44     print('')
    # 生产者消费者模型,因为消费者一直在等待消费,会卡在那里,
    # 首先应该确保生产者已经完全生产完,所以需要使用join方法
    # 然后为了确保消费者知道已经接收完数据,所以需要将在列表后面加入None数据,有几个消费者就传入几个None

    3.JoinableQueue:
    q = JoinableQueue()
    q.join()
    q.task_done()
     1 from multiprocessing import Process,Queue,JoinableQueue
     2 import time
     3 
     4 def producer(q):
     5     for i in range(2):
     6         res = '包子%s'%i
     7         time.sleep(0.5)
     8         print('生产者生产了%s'%res)
     9 
    10         q.put(res)
    11     q.join()  # 等待队列为空
    12 
    13 def consumer(q):
    14     while True:
    15         res = q.get()
    16         if not res:break
    17         time.sleep(1)
    18         print('消费者吃了%s'%res)
    19         q.task_done()  # 消费者发信号,任务结束
    20 
    21 if __name__ == "__main__":
    22     # 容器
    23     q = JoinableQueue()
    24 
    25     # 生产者们
    26     p1 = Process(target=producer,args=(q,))
    27     p2 = Process(target=producer, args=(q,))
    28     p3 = Process(target=producer, args=(q,))
    29 
    30     # 消费者们
    31     c1 = Process(target=consumer,args=(q,))
    32     c2 = Process(target=consumer,args=(q,))
    33     c1.daemon = True  # 消费者没有存在的必要,设为守护进程
    34     c2.daemon = True
    35 
    36     p1.start()
    37     p2.start()
    38     p3.start()
    39     c1.start()
    40     c2.start()
    41 
    42     p1.join()
    43     p2.join()
    44     p3.join()
    45 
    46 
    47     print('')
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