生产者与消费者问题是典型的同步问题。这里简单介绍两种不同的实现方法。
2010-08-29 15:57
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生产者与消费者问题是典型的同步问题。这里简单介绍两种不同的实现方法。
1, 条件变量
view plaincopy to clipboardprint?
import threading
import time
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
def run(self):
global x
con.acquire()
if x > 0:
con.wait()
else:
for i in range(5):
x=x+1
print "producing..." + str(x)
con.notify()
print x
con.release()
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
def run(self):
global x
con.acquire()
if x == 0:
print 'consumer wait1'
con.wait()
else:
for i in range(5):
x=x-1
print "consuming..." + str(x)
con.notify()
print x
con.release()
con = threading.Condition()
x=0
print 'start consumer'
c=Consumer('consumer')
print 'start producer'
p=Producer('producer')
p.start()
c.start()
p.join()
c.join()
print x
import threading
import time
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
def run(self):
global x
con.acquire()
if x > 0:
con.wait()
else:
for i in range(5):
x=x+1
print "producing..." + str(x)
con.notify()
print x
con.release()
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
def run(self):
global x
con.acquire()
if x == 0:
print 'consumer wait1'
con.wait()
else:
for i in range(5):
x=x-1
print "consuming..." + str(x)
con.notify()
print x
con.release()
con = threading.Condition()
x=0
print 'start consumer'
c=Consumer('consumer')
print 'start producer'
p=Producer('producer')
p.start()
c.start()
p.join()
c.join()
print x
上面的例子中,在初始状态下,Consumer处于wait状态,Producer连续生产(对x执行增1操作)5次后,notify正在等待的Consumer。Consumer被唤醒开始消费(对x执行减1操作)
2, 同步队列
Python中的Queue对象也提供了对线程同步的支持。使用Queue对象可以实现多个生产者和多个消费者形成的FIFO的队列。
生产者将数据依次存入队列,消费者依次从队列中取出数据。
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# producer_consumer_queue
from Queue import Queue
import random
import threading
import time
#Producer thread
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name, queue):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
for i in range(5):
print "%s: %s is producing %d to the queue!/n" %(time.ctime(), self.getName(), i)
self.data.put(i)
time.sleep(random.randrange(10)/5)
print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())
#Consumer thread
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name, queue):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
for i in range(5):
val = self.data.get()
print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!/n" %(time.ctime(), self.getName(), val)
time.sleep(random.randrange(10))
print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())
#Main thread
def main():
queue = Queue()
producer = Producer('Pro.', queue)
consumer = Consumer('Con.', queue)
producer.start()
consumer.start()
producer.join()
consumer.join()
print 'All threads terminate!'
if __name__ == '__main__':
main()
# producer_consumer_queue
from Queue import Queue
import random
import threading
import time
#Producer thread
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name, queue):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
for i in range(5):
print "%s: %s is producing %d to the queue!/n" %(time.ctime(), self.getName(), i)
self.data.put(i)
time.sleep(random.randrange(10)/5)
print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())
#Consumer thread
4000
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name, queue):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
for i in range(5):
val = self.data.get()
print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!/n" %(time.ctime(), self.getName(), val)
time.sleep(random.randrange(10))
print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())
#Main thread
def main():
queue = Queue()
producer = Producer('Pro.', queue)
consumer = Consumer('Con.', queue)
producer.start()
consumer.start()
producer.join()
consumer.join()
print 'All threads terminate!'
if __name__ == '__main__':
main()
在上面的例子中,Producer在随机的时间内生产一个“产品”,放入队列中。Consumer发现队列中有了“产品”,就去消费它。本例中,由于Producer生产的速度快于Consumer消费的速度,所以往往Producer生产好几个“产品”后,Consumer才消费一个产品。
Queue模块实现了一个支持多producer和多consumer的FIFO队列。当共享信息需要安全的在多线程之间交换时,Queue非常有用。Queue的默认长度是无限的,但是可以设置其构造函数的maxsize参数来设定其长度。Queue的put方法在队尾插入,该方法的原型是:
put( item[, block[, timeout]])
如果可选参数block为true并且timeout为None(缺省值),线程被block,直到队列空出一个数据单元。如果timeout大于0,在timeout的时间内,仍然没有可用的数据单元,Full exception被抛出。反之,如果block参数为false(忽略timeout参数),item被立即加入到空闲数据单元中,如果没有空闲数据单元,Full exception被抛出。
Queue的get方法是从队首取数据,其参数和put方法一样。如果block参数为true且timeout为None(缺省值),线程被block,直到队列中有数据。如果timeout大于0,在timeout时间内,仍然没有可取数据,Empty exception被抛出。反之,如果block参数为false(忽略timeout参数),队列中的数据被立即取出。如果此时没有可取数据,Empty exception也会被抛出。
本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/lazy_tiger/archive/2009/02/15/3893415.aspx
1, 条件变量
view plaincopy to clipboardprint?
import threading
import time
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
def run(self):
global x
con.acquire()
if x > 0:
con.wait()
else:
for i in range(5):
x=x+1
print "producing..." + str(x)
con.notify()
print x
con.release()
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
def run(self):
global x
con.acquire()
if x == 0:
print 'consumer wait1'
con.wait()
else:
for i in range(5):
x=x-1
print "consuming..." + str(x)
con.notify()
print x
con.release()
con = threading.Condition()
x=0
print 'start consumer'
c=Consumer('consumer')
print 'start producer'
p=Producer('producer')
p.start()
c.start()
p.join()
c.join()
print x
import threading
import time
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
def run(self):
global x
con.acquire()
if x > 0:
con.wait()
else:
for i in range(5):
x=x+1
print "producing..." + str(x)
con.notify()
print x
con.release()
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
def run(self):
global x
con.acquire()
if x == 0:
print 'consumer wait1'
con.wait()
else:
for i in range(5):
x=x-1
print "consuming..." + str(x)
con.notify()
print x
con.release()
con = threading.Condition()
x=0
print 'start consumer'
c=Consumer('consumer')
print 'start producer'
p=Producer('producer')
p.start()
c.start()
p.join()
c.join()
print x
上面的例子中,在初始状态下,Consumer处于wait状态,Producer连续生产(对x执行增1操作)5次后,notify正在等待的Consumer。Consumer被唤醒开始消费(对x执行减1操作)
2, 同步队列
Python中的Queue对象也提供了对线程同步的支持。使用Queue对象可以实现多个生产者和多个消费者形成的FIFO的队列。
生产者将数据依次存入队列,消费者依次从队列中取出数据。
view plaincopy to clipboardprint?
# producer_consumer_queue
from Queue import Queue
import random
import threading
import time
#Producer thread
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name, queue):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
for i in range(5):
print "%s: %s is producing %d to the queue!/n" %(time.ctime(), self.getName(), i)
self.data.put(i)
time.sleep(random.randrange(10)/5)
print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())
#Consumer thread
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name, queue):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
for i in range(5):
val = self.data.get()
print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!/n" %(time.ctime(), self.getName(), val)
time.sleep(random.randrange(10))
print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())
#Main thread
def main():
queue = Queue()
producer = Producer('Pro.', queue)
consumer = Consumer('Con.', queue)
producer.start()
consumer.start()
producer.join()
consumer.join()
print 'All threads terminate!'
if __name__ == '__main__':
main()
# producer_consumer_queue
from Queue import Queue
import random
import threading
import time
#Producer thread
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name, queue):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
for i in range(5):
print "%s: %s is producing %d to the queue!/n" %(time.ctime(), self.getName(), i)
self.data.put(i)
time.sleep(random.randrange(10)/5)
print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())
#Consumer thread
4000
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, t_name, queue):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
for i in range(5):
val = self.data.get()
print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!/n" %(time.ctime(), self.getName(), val)
time.sleep(random.randrange(10))
print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())
#Main thread
def main():
queue = Queue()
producer = Producer('Pro.', queue)
consumer = Consumer('Con.', queue)
producer.start()
consumer.start()
producer.join()
consumer.join()
print 'All threads terminate!'
if __name__ == '__main__':
main()
在上面的例子中,Producer在随机的时间内生产一个“产品”,放入队列中。Consumer发现队列中有了“产品”,就去消费它。本例中,由于Producer生产的速度快于Consumer消费的速度,所以往往Producer生产好几个“产品”后,Consumer才消费一个产品。
Queue模块实现了一个支持多producer和多consumer的FIFO队列。当共享信息需要安全的在多线程之间交换时,Queue非常有用。Queue的默认长度是无限的,但是可以设置其构造函数的maxsize参数来设定其长度。Queue的put方法在队尾插入,该方法的原型是:
put( item[, block[, timeout]])
如果可选参数block为true并且timeout为None(缺省值),线程被block,直到队列空出一个数据单元。如果timeout大于0,在timeout的时间内,仍然没有可用的数据单元,Full exception被抛出。反之,如果block参数为false(忽略timeout参数),item被立即加入到空闲数据单元中,如果没有空闲数据单元,Full exception被抛出。
Queue的get方法是从队首取数据,其参数和put方法一样。如果block参数为true且timeout为None(缺省值),线程被block,直到队列中有数据。如果timeout大于0,在timeout时间内,仍然没有可取数据,Empty exception被抛出。反之,如果block参数为false(忽略timeout参数),队列中的数据被立即取出。如果此时没有可取数据,Empty exception也会被抛出。
本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/lazy_tiger/archive/2009/02/15/3893415.aspx
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