前面了解了一下threading,发现一般都是和queue模块配合使用的,queue产生一个队列,队列模式有3种,针对这三种队列分别有三个构造函数:

1 FIFO队列先进先出:class Queue.Queue(maxsize)

2 LIFO类似于堆,即先进后出:class Queue.LifoQueue(maxsize)

3 优先级队列级别越低越先出来:class Queue.PriorityQueue(maxsize)

队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数,第一个item为必需的,为插入项目的值;第二个block为可选参数, 默认为1。如果队列当前为空且block为1,put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0,put方法将引发Full异常。调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block,默认为1。如果队列为空且block为1,get()就使调用线程暂停,直至有项目可用。如果block为0,队列将引发Empty异常。join()保持阻塞状态,直到处理了队列中的所有项目为止。在将一个项目添加到该队列时,未完成的任务的总数就会增加。当使用者线程调用task_done()以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时,那么未完成的任务的总数就会减少。当未完成的任务的总数减少到零时,join() 就会结束阻塞状态。

队列实例分别有以下操作方法:

Queue.qsize() 返回队列的大小  
    Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False  
    Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False 
    Queue.full 与 maxsize 大小对应  
    Queue.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间  
    Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False) 
    Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间  
    Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False) 
    Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号 
    Queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作

下面是一个生产者消费者模型,抄的改改代码就可以用了,主要是了解过程。

#!/usr/bin/python
import Queue
import time
import threading q=Queue.Queue() class producer(threading.Thread):
def __init__(self,i):
threading.Thread.__init__(self,name="producer Thread-%d" % i)
def run(self):
global q
count=9
while True:
for i in range(3):
if q.qsize() > 12:
pass
else:
count=count+1
msg=str(count)
q.put(msg)
print self.name+' '+'producer'+msg+' '+'Queue Size:'+str(q.qsize()) time.sleep(2) class consumer(threading.Thread):
def __init__(self,i):
threading.Thread.__init__(self,name="consumer Thread-%d" % i)
def run(self):
global q
while True:
for i in range(3):
if q.qsize() < 1:
pass
else:
msg=q.get()
print self.name+' '+'consumer'+msg+' '+'Queue Size:'+str(q.qsize())
time.sleep(2) def test():
for i in range(10):
q.put(str(i))
print 'Init producer '+str(i)
for i in range(2):
p=producer(i)
p.start()
for i in range(3):
c=consumer(i)
c.start() if __name__ == '__main__':
test()

测试图如下:

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