用Python多線程實現(xiàn)生產者消費者模式

什么是生產者消費者模式

在軟件開發(fā)的過程中，經常碰到這樣的場景：
    某些模塊負責生產數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由其他模塊來負責處理（此處的模塊可能是：函數(shù)、線程、進程等）。產生數(shù)據(jù)的模塊稱為生產者，而處理數(shù)據(jù)的模塊稱為消費者。在生產者與消費者之間的緩沖區(qū)稱之為倉庫。生產者負責往倉庫運輸商品，而消費者負責從倉庫里取出商品，這就構成了生產者消費者模式。
結構圖如下：

為了大家容易理解，我們舉一個寄信的例子。假設你要寄一封信，大致過程如下：
    你把信寫好——相當于生產者生產數(shù)據(jù)
    你把信放入郵箱——相當于生產者把數(shù)據(jù)放入緩沖區(qū)
    郵遞員把信從郵箱取出，做相應處理——相當于消費者把數(shù)據(jù)取出緩沖區(qū)，處理數(shù)據(jù)
生產者消費者模式的優(yōu)點

    解耦

假設生產者和消費者分別是兩個線程。如果讓生產者直接調用消費者的某個方法，那么生產者對于消費者就會產生依賴（也就是耦合）。如果未來消費者的代碼發(fā)生變化，可能會影響到生產者的代碼。而如果兩者都依賴于某個緩沖區(qū)，兩者之間不直接依賴，耦合也就相應降低了。

    舉個例子，我們去郵局投遞信件，如果不使用郵箱（也就是緩沖區(qū)），你必須得把信直接交給郵遞員。有同學會說，直接給郵遞員不是挺簡單的嘛？其實不簡單，你必須 得認識誰是郵遞員，才能把信給他。這就產生了你和郵遞員之間的依賴（相當于生產者和消費者的強耦合）。萬一哪天郵遞員 換人了，你還要重新認識一下（相當于消費者變化導致修改生產者代碼）。而郵箱相對來說比較固定，你依賴它的成本就比較低（相當于和緩沖區(qū)之間的弱耦合）。

    并發(fā)

由于生產者與消費者是兩個獨立的并發(fā)體，他們之間是用緩沖區(qū)通信的，生產者只需要往緩沖區(qū)里丟數(shù)據(jù)，就可以繼續(xù)生產下一個數(shù)據(jù)，而消費者只需要從緩沖區(qū)拿數(shù)據(jù)即可，這樣就不會因為彼此的處理速度而發(fā)生阻塞。

    繼續(xù)上面的例子，如果我們不使用郵箱，就得在郵局等郵遞員，直到他回來，把信件交給他，這期間我們啥事兒都不能干（也就是生產者阻塞）。或者郵遞員得挨家挨戶問，誰要寄信（相當于消費者輪詢）。

    支持忙閑不均

當生產者制造數(shù)據(jù)快的時候，消費者來不及處理，未處理的數(shù)據(jù)可以暫時存在緩沖區(qū)中，慢慢處理掉。而不至于因為消費者的性能造成數(shù)據(jù)丟失或影響生產者生產。

    我們再拿寄信的例子，假設郵遞員一次只能帶走1000封信，萬一碰上情人節(jié)（或是圣誕節(jié)）送賀卡，需要寄出去的信超過了1000封，這時候郵箱這個緩沖區(qū)就派上用場了。郵遞員把來不及帶走的信暫存在郵箱中，等下次過來時再拿走。

通過上面的介紹大家應該已經明白了生產者消費者模式。

Python中的多線程編程

在實現(xiàn)生產者消費者模式之前，我們先學習下Python中的多線程編程。

線程是操作系統(tǒng)直接支持的執(zhí)行單元，高級語言通常都內置多線程的支持，Python也不例外，并且Python的線程是真正的Posix Thread，而不是模擬出來的線程。

Python的標準庫提供了兩個模塊：_thread和threading，_thread是低級模塊，threading是高級模塊，對_thread進行了封裝。絕大多數(shù)情況下，我們只需要使用threading這個高級模塊。

下面我們先看一段在Python中實現(xiàn)多線程的代碼。

    import time,threading

    #線程代碼

    class TaskThread(threading.Thread):

        def __init__(self,name):

            threading.Thread.__init__(self,name=name)

        def run(self):

            print('thread %s is running...' % self.getName())
    
            for i in range(6):

                print('thread %s >>> %s' % (self.getName(), i))

                time.sleep(1)

            print('thread %s finished.' % self.getName())

    taskthread = TaskThread('TaskThread')

    taskthread.start()

    taskthread.join()

下面是程序的執(zhí)行結果：

    thread TaskThread is running...

    thread TaskThread >>> 0

    thread TaskThread >>> 1

    thread TaskThread >>> 2

    thread TaskThread >>> 3

    thread TaskThread >>> 4

    thread TaskThread >>> 5

    thread TaskThread finished.

    TaskThread類繼承自threading模塊中的Thread線程類。構造函數(shù)的name參數(shù)指定線程的名字，通過重載基類run函數(shù)實現(xiàn)具體任務。

在簡單熟悉了Python的線程后，下面我們實現(xiàn)一個生產者消費者模式。

    from Queue import Queue

    import random,threading,time

    #生產者類

    class Producer(threading.Thread):

        def __init__(self, name,queue):

            threading.Thread.__init__(self, name=name)

            self.data=queue

        def run(self):

            for i in range(5):

                print("%s is producing %d to the queue!" % (self.getName(), i))

                self.data.put(i)

                time.sleep(random.randrange(10)/5)

            print("%s finished!" % self.getName())

    #消費者類

    class Consumer(threading.Thread):

        def __init__(self,name,queue):

            threading.Thread.__init__(self,name=name)

            self.data=queue

        def run(self):

            for i in range(5):

                val = self.data.get()

                print("%s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (self.getName(),val))

                time.sleep(random.randrange(10))

            print("%s finished!" % self.getName())

    def main():

        queue = Queue()

        producer = Producer('Producer',queue)

        consumer = Consumer('Consumer',queue)

        producer.start()

        consumer.start()

        producer.join()

        consumer.join()

        print 'All threads finished!'

    if __name__ == '__main__':

        main()

執(zhí)行結果可能如下：

    Producer is producing 0 to the queue!

    Consumer is consuming. 0 in the queue is consumed!

    Producer is producing 1 to the queue!

    Producer is producing 2 to the queue!

    Consumer is consuming. 1 in the queue is consumed!

    Consumer is consuming. 2 in the queue is consumed!

    Producer is producing 3 to the queue!

    Producer is producing 4 to the queue!

    Producer finished!

    Consumer is consuming. 3 in the queue is consumed!

    Consumer is consuming. 4 in the queue is consumed!

    Consumer finished!

    All threads finished!

    因為多線程是搶占式執(zhí)行的，所以打印出的運行結果不一定和上面的完全一致。

小結

本例通過Python實現(xiàn)了一個簡單的生產者消費者模型。Python中的Queue模塊已經提供了對線程同步的支持，所以本文并沒有涉及鎖、同步、死鎖等多線程問題。