生产者消费之模型就是,比如一个包子铺,中的顾客吃包子,和厨师做包子,
不可能是将包子一块做出来,在给顾客吃,但是单线程只能这麽做,
所以用多线程来执行,厨师一边做包子,顾客一边吃包子,
当顾客少时,厨师做的包子就放在一个容器中,等着顾客来吃,
当顾客多的时候,就从容器中先取出来给顾客吃,厨师继续做包子
用队列来模拟这个容器 1
# 当做完一个包子后就要给顾客发送一个信号,表示已经做完,让他们吃包子
import threading, time, queue
q = queue.Queue()
def Produce(name):
count = 0 # conut表示做的包子总个数
while count < 10:
print('厨师%s在做包子中...'%name)
time.sleep(2)
q.put(count) # 容器中添加包子
# 当做完一个包子后就要给顾客发送一个信号,表示已经做完,让他们吃包子
print('produce%s已经做好了第%s个包子'%(name, count))
count += 1
print('oking...')
def Consumer(name):
count = 0 # count表示包子被吃的总个数
while count < 10:
time.sleep(2) # 排队去取包子,
if not q.empty(): # 如果存在
data = q.get() # 取包子, 吃包子
print('\033[32;1mConsumer %s已经把第%s个包子吃了...\033[0m' %(name, data))
else:
print('包子被吃完了...')
count += 1
if __name__ == '__main__':
p1 = threading.Thread(target=Produce, args=('A君',))
c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=('B君',))
c2 = threading.Thread(target=Consumer, args=('C君',))
c3 = threading.Thread(target=Consumer, args=('D君',))
p1.start()
c1.start()
c2.start()
c3.start()

2这里就是 当顾客吃完了然后给生产者发送一个信号
当生产者就接收到信号时,继续做包子
import threading, time, queue
q = queue.Queue() def Produce(name):
count = 0 # conut表示做的包子总个数
while count < 10:
print('厨师%s在做包子中...'%name)
time.sleep(2)
q.put(count) # 容器中添加包子
print('produce%s已经做好了第%s个包子'%(name, count))
count += 1 # q.task_done() # 当做完一个包子后就要给顾客发送一个信号,表示已经做完,让他们吃包子
q.join() #等待接收信号,
print('ok...')
def Consumer(name):
count = 0 # count表示包子被吃的总个数
while count < 10:
time.sleep(2)
# print('waiting...')
# q.join()
data = q.get() # 取包子, 吃包子
print('%seating...'%name)
time.sleep(4) # 吃包子用了4s然后给厨师发送一个信号
q.task_done() print('\033[32;1mConsumer %s已经把第%s个包子吃了...\033[0m' % (name, data))
# print('包子被吃完了...')
count += 1
if __name__ == '__main__':
p1 = threading.Thread(target=Produce, args=('A君',))
c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=('B君',))
c2 = threading.Thread(target=Consumer, args=('C君',))
c3 = threading.Thread(target=Consumer, args=('D君',))
p1.start()
c1.start()
c2.start()
c3.start()
#利用同步对象也可以
event = threading.Event()
def Produce(name):
count = 0 # conut表示做的包子总个数
while count < 10:
print('厨师%s在做包子中...'%name)
time.sleep(2)
q.put(count) # 容器中添加包子
print('produce%s已经做好了第%s个包子'%(name, count))
event.set() # 等待接收信号,
count += 1 def Consumer(name):
count = 0
while count < 10:
# time.sleep(2)
event.wait()
data = q.get() # 取包子, 吃包子
print('%seating...'%name)
time.sleep(2) # 吃包子用了2s然后给厨师发送一个信号
print('\033[32;1mConsumer %s已经把第%s个包子吃了...\033[0m' % (name, data))
event.clear()
count += 1

利用同步对象event模拟信号

python实现生产者消费者模型的更多相关文章

  1. python之生产者消费者模型

    #Auther Bob #--*--conding:utf-8 --*-- #生产者消费者模型,这里的例子是这样的,有一个厨师在做包子,有一个顾客在吃包子,有一个服务员在储存包子,这个服务员我们就可以 ...

  2. Python多线程-生产者消费者模型

    用多线程和队列来实现生产者消费者模型 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import threading imp ...

  3. (python)生产者消费者模型

    生产者消费者模型当中有两大类重要的角色,一个是生产者(负责造数据的任务),另一个是消费者(接收造出来的数据进行进一步的操作). 为什么要使用生产者消费者模型? 在并发编程中,如果生产者处理速度很快,而 ...

  4. python 之生产者消费者模型

    进程实现: import time,random from multiprocessing import Process,Queue def producer(name,q): count= 0 wh ...

  5. Python学习笔记——进阶篇【第九周】———线程、进程、协程篇(队列Queue和生产者消费者模型)

    Python之路,进程.线程.协程篇 本节内容 进程.与线程区别 cpu运行原理 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Ev ...

  6. python生产者消费者模型

    业界用的比较广泛,多线程之间进行同步数据的方法,解决线程之间堵塞,互相不影响. server --> 生产者 client --> 消费者 在一个程序中实现又有生产者又有消费者 ,生产者不 ...

  7. 进程,线程,GIL,Python多线程,生产者消费者模型都是什么鬼

    1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? ...

  8. python并发编程之多进程(二):互斥锁(同步锁)&进程其他属性&进程间通信(queue)&生产者消费者模型

    一,互斥锁,同步锁 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终 ...

  9. Python之路(第三十八篇) 并发编程:进程同步锁/互斥锁、信号量、事件、队列、生产者消费者模型

    一.进程锁(同步锁/互斥锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 例 ...

随机推荐

  1. Shell编程——环境变量

    在Shell程序启动时会自动定义一组变量,这组变量就是环境变量,系统中的所有命令都可以使用这些变量参数. 1.如果在父Shell定义环境变量,在子Shell中也能查看到. (1)父Shell与子She ...

  2. mpich安装

    1.简介与下载 MPICH是一种高性能的.可广泛移植的实现来自阿尔贡国家实验室的MPI-3.1标准. https://www.mpich.org/downloads/ 2.解压安装 tar xzvf ...

  3. 数据结构——链队列(linked queue)

    /* linkedQueue.c */ /* 链队列 */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdboo ...

  4. 11/8 <matrix> LC 48 54 59

    48. Rotate Image 先按对角线对称图形,再水平对折. class Solution { public void rotate(int[][] matrix) { //1.transpos ...

  5. 在 Asp.Net Core 中安装 MVC

    在 ASP.NET Core 中安装 MVC 到目前为止,我们在本系列视频中使用的 ASP.NET Core 项目是使用“空”项目模板生成的.目前这个项目没有设置和安装 MVC. 两个步骤学会在 AS ...

  6. 8.22 NOIP模拟测试29(B) 爬山+学数数+七十和十七

    T1 爬山 二分最高高度,$O(1)$判断是否可行. #include<iostream> #include<cstdio> #define ll long long usin ...

  7. PKUWC2020游记

    PKUWC2020在2019年举行是真的沙雕 晚个两星期我就能逃掉期末考了 Day \(-\infty\) 开始停课训练,和ntf.lzy一起. atcoder真好玩,只可惜我没脑子-- kenkoo ...

  8. spring cloud gateway 全局过滤器

    全局过滤器作用于所有的路由,不需要单独配置,我们可以用它来实现很多统一化处理的业务需求,比如权限认证,IP访问限制等等. 接口定义类:org.springframework.cloud.gateway ...

  9. GreenPlum 大数据平台--增加segment

    01,增加机器的配置 需要增加的机器安装greenplum 软件(操作见greenplum安装部署章节) 02,分配机器存储区域 03,配置互信 使用gpssh-exkeys确保Segment主机能通 ...

  10. Loj #3042. 「ZJOI2019」麻将

    Loj #3042. 「ZJOI2019」麻将 题目描述 九条可怜是一个热爱打麻将的女孩子.因此她出了一道和麻将相关的题目,希望这题不会让你对麻将的热爱消失殆尽. 今天,可怜想要打麻将,但是她的朋友们 ...