生产者消费者模型

生产者消费者模型：

在并发编程中使用生产者和消费者模型能够解决大多数并发问题。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。

为什么使用生产者消费者模式？

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，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，引入了生产者和消费者模式。

什么是生产者消费者模式？

生产者消费者模式，是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而是通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产着要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。

基于队列，实现生产者消费者模型

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('33[45m%s 吃 %s33[0m' %(os.getpid(),res))

def producer(q):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res='包子%s' %i
        q.put(res)
        print('33[44m%s 生产了 %s33[0m' %(os.getpid(),res))

if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(q,))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))

    #开始
    p1.start()
    c1.start()
    print('主')

生产者消费者模型总结：

程序中有两类角色：
    生产者：负责生产数据
    消费者：负责处理数据
引入生产者消费者模型为了解决的问题：
    平衡生产者与消费者之间的工作能力，从而提高程序整体处理数据的速度
如何实现？
    生产者<-->队列<-->消费者
生产者消费者模型实现类程序的解耦合

上面的例子中，主进程永远不会结束，因为：生产者p生产完后就结束了，但是消费者在取空q之后，仍处于死循环中且卡在q.get()这一步。

解决方法：生产者在生产完毕后，向队列中发送一个结束信号None，消费者取到None，主动退出死循环。比较low。

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        if res is None:break #收到结束信号则结束
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('33[45m%s 吃 %s33[0m' %(os.getpid(),res))

def producer(q):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res='包子%s' %i
        q.put(res)
        print('33[44m%s 生产了 %s33[0m' %(os.getpid(),res))
    q.put(None) #发送结束信号
if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(q,))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))

    #开始
    p1.start()
    c1.start()
    print('主')

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        if res is None:break #收到结束信号则结束
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('33[45m%s 吃 %s33[0m' %(os.getpid(),res))

def producer(q):
    for i in range(2):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res='包子%s' %i
        q.put(res)
        print('33[44m%s 生产了 %s33[0m' %(os.getpid(),res))

if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(q,))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))

    #开始
    p1.start()
    c1.start()

    p1.join()
    q.put(None) #发送结束信号
    print('主')

当有多个生产者和消费者时，有几个消费者就需要发送几次结束信号，但 必须保证生产者全部生产完毕

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        if res is None:break #收到结束信号则结束
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('33[45m%s 吃 %s33[0m' %(os.getpid(),res))

def producer(name,q):
    for i in range(2):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res='%s%s' %(name,i)
        q.put(res)
        print('33[44m%s 生产了 %s33[0m' %(os.getpid(),res))



if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=('包子',q))
    p2=Process(target=producer,args=('骨头',q))
    p3=Process(target=producer,args=('泔水',q))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))
    c2=Process(target=consumer,args=(q,))

    #开始
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    c1.start()

    p1.join() #必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号
    p2.join()
    p3.join()
    q.put(None) #有几个消费者就应该发送几次结束信号None
    q.put(None) #发送结束信号
    print('主')

JoinableQueue

JoinableQueue([maxsize])，就是一个Queue对象，但队列允许项目的消费者通知生产者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享额信号和条件变量来实现的。

maxsize，队列中允许的最大项数，省略则无大小限制。

JoinableQueue的实例q除了与Queue对象相同的方法外，还有：

q.task_done()　　消费者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经处理，如果调用此方法的次数大于从队列中删除的项目数量，将引发ValueError异常。

q.join()　　　　生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理，阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止

from multiprocessing import Process,JoinableQueue
import time,random,os
def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('33[45m%s 吃 %s33[0m' %(os.getpid(),res))

        q.task_done() #向q.join()发送一次信号,证明一个数据已经被取走了

def producer(name,q):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res='%s%s' %(name,i)
        q.put(res)
        print('33[44m%s 生产了 %s33[0m' %(os.getpid(),res))
    q.join()


if __name__ == '__main__':
    q=JoinableQueue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=('包子',q))
    p2=Process(target=producer,args=('骨头',q))
    p3=Process(target=producer,args=('泔水',q))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))
    c2=Process(target=consumer,args=(q,))
    c1.daemon=True
    c2.daemon=True

    #开始
    p_l=[p1,p2,p3,c1,c2]
    for p in p_l:
        p.start()

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    print('主') 
    
    #主进程等--->p1,p2,p3等---->c1,c2
    #p1,p2,p3结束了,证明c1,c2肯定全都收完了p1,p2,p3发到队列的数据
    #因而c1,c2也没有存在的价值了,应该随着主进程的结束而结束,所以设置成守护进程