python 多线程+queue

python的queue设计的是线程安全的，所以大家伙放心用吧！

python多线程的一种简单的实现如下:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import threading
import time

def fun(argv):
print 'in', argv
time.sleep(2)

threads = []    #用于保存线程
for i in range(5):  #开5个线程
t = threading.Thread(target = fun, args = str(i))
threads.append(t)

if __name__ == '__main__':
#开始所有的线程
for i in threads:
i.start()
#保证线程执行完
for i in threads:
i.join()
print 'all over'

程序执行结果如下



使用threading可以很容易的开启多线程，join的作用是用于线程同步，看自己的需求而定。

好了，现在进入正题，多线程+queue怎么弄，先给出代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import Queue
import threading
import time

Thread_id = 1
Thread_num = 3
class myThread(threading.Thread):
def __init__(self, q):
global Thread_id
threading.Thread.__init__(self)
self.q = q
self.Thread_id = Thread_id
Thread_id = Thread_id + 1
def run(self):
while True:
try:
task = self.q.get(block = True, timeout = 1) #不设置阻塞的话会一直去尝试获取资源
except Queue.Empty:
print 'Thread' ,  self.Thread_id , 'end'
break
#取到数据，开始处理（依据需求加处理代码）
print "Starting " , self.Thread_id
print task
self.q.task_done()
print "Ending " , self.Thread_id

q = Queue.Queue(10)

#向资源池里面放10个数用作测试
for i in range(10):
q.put(i)

#开Thread_num个线程
for i in range(0, Thread_num):
worker = myThread(q)
worker.start()
q.join() #等待所有的队列资源都用完
print "Exiting Main Thread"

结果如下



是不是感觉很乱，哈哈没关系，这才是多线程的魅力所在！你永远不知道是从哪个线程开始。

在这里Queue作为资源池，线程去从资源池中取数据进行处理，可是为什么需要用到Queue呢， 因为可能资源池很大，而开的线程数有限，所以等一个线程处理完它的任务之后，它可以继续去取资源处理！这就可以让先执行完一个任务的线程不立即停下来，而是去取另一个资源处理，直到没有数据的时候它才会停下来。简单理解：q.task_done是表明当前的资源处理完了，q.join()会等到所有的资源都被处理了才会向下继续执行，这就是一种同步。