python-book
  • 目录
  • 第2章 Python基础 (旧版)
    • 2.1 上节拾遗
    • 2.2 二进制
    • 2.3 字符编码
    • 2.4 基本数据类型——数字
    • 2.5 基本数据类型——字符串
    • 2.6 基本数据类型——列表
    • 2.7 基本数据类型——元组
    • 2.8 可变、不可变数据类型和hash
    • 2.9 基本数据类型——字典
    • 2.10 基本数据类型——集合
    • 2.11 collections模块
    • 2.12 本章小结
      • 习题答案
  • 第3章 Python基础—文件操作&函数(旧版)
    • 3.1 上节拾遗
    • 3.2 三元运算
    • 3.3 字符编码转换
    • 3.4 文件处理
    • 3.5 函数
    • 3.6 函数进阶
    • 3.7 生成器&迭代器
    • 3.8 本章小节
      • 习题答案
  • 第4章 Python基础—常用模块(旧版)
    • 4.1 模块、包介绍和相关语法
    • 4.2 time & datetime 模块
    • 4.3 random 模块
    • 4.4 os 模块
    • 4.5 sys 模块
    • 4.6 shutil 模块
    • 4.7 json & pickle 模块
    • 4.8 shelve 模块
    • 4.9 xml 模块
    • 4.10 ConfigParser 模块
    • 4.11 hashlib 模块
    • 4.12 subprocess 模块
    • 4.13 logging 模块
      • python日志重复输出
    • 4.14 re 模块
    • 4.15 软件开发目录规范
    • 4.16 本章小结
      • 习题答案
  • 第5章 面向对象编程设计与开发
    • 面向对象介绍
    • 类、实例、属性、方法详解
    • 5.1 什么是面向对象的程序设计
    • 5.2 类与对象
    • 5.3 属性查找与绑定方法
    • 5.4 小结
    • 5.5 继承与派生
    • 5.6 组合
    • 5.7 抽象类
    • 5.8 多态与多态性
    • 5.9 封装
    • 5.10 绑定方法与非绑定方法
    • 5.11 内置方法
    • 5.11 内置方法(补充)
    • 5.12 元类
    • 5.13 面向对象的软件开发
    • 5.14 领域模型
    • 5.15 异常处理
    • 5.16 本章总结
  • 第6章 网络编程-SOCKET开发
    • 6.1 C/S架构介绍
    • 6.2 TCP/IP 各层详解
    • 6.3 Socket介绍
    • 6.4 Socket代码实例
    • 6.5 粘包现象与解决方案
    • 6.6 通过socket发送文件
    • 6.7 本章总结
  • 第7章 并发编程
    • 7.1 操作系统介绍
      • 附录1:操作系统介绍
    • 7.2 并发编程之多进程
      • 7.2.1 进程理论
      • 7.2.2 开启进程的两种方式
      • 7.2.3 join方法
      • 7.2.4 守护进程
      • 7.2.5 互斥锁
      • 7.2.6 队列
      • 7.2.7 生产者消费者模型
    • 7.3 并发编程之多线程
      • 7.3.1 线程理论
      • 7.3.2 开启线程的两种方式
      • 7.3.3 多线程与多进程的区别
      • 7.3.4 Thread对象的其他属性或方法
      • 7.3.5 守护线程
      • 7.4.6 GIL全局解释器锁
      • 7.4.7 死锁现象与递归锁
      • 7.4.8 信号量,Event,定时器
      • 7.4.9 线程queue
      • 7.4.10 进程池与线程池
    • 7.4 并发编程之协程
      • 7.4.1 协程介绍
      • 7.4.2 greenlet模块
      • 7.4.3 gevent模块
    • 7.5 IO模型
      • 7.5.1 IO模型介绍
      • 7.5.2 阻塞IO
      • 7.5.3 非阻塞IO
      • 7.5.4 多路复用IO
      • 7.5.5 异步IO
      • 7.5.6 IO模型比较分析
      • 7.5.7 selectors模块
    • 7.6 本章小结
  • 第8章 MySQL数据库
    • 8.1 初识数据库
      • 8.1.1 数据库管理软件的由来
      • 8.1.2 数据库概述
      • 8.1.3 mysql安装与基本管理
      • 8.1.4 初识sql语句
    • 8.2 库操作
      • 8.2.1 库的增删改查
    • 8.3 表操作
      • 8.3.1 存储引擎介绍
      • 8.3.2 表的增删改查
      • 8.3.3 数据类型
        • 1 数值类型
        • 2 日期类型
        • 3 字符串类型
        • 4 枚举类型与集合类型
      • 8.3.4 完整性约束
    • 8.4 数据操作
      • 8.4.1 数据的增删改
      • 8.4.2 单表查询
      • 8.4.3 多表查询
    • 8.5 Navicat工具与pymysql模块
      • 8.5.1 图形工具Navicat
      • 8.5.2 pymysql模块
    • 8.6 mysql内置功能
      • 8.6.1 视图
      • 8.6.2 触发器
      • 8.6.3 事务
      • 8.6.4 存储过程
      • 8.6.5 函数
      • 8.6.6 流程控制
    • 8.7 索引原理与慢查询优化
      • 8.7.1 索引原理与慢查询优化(1)
      • 8.7.2 索引原理与慢查询优化(2)
    • 8.8 本章小结
      • 8.8.1 章节作业
  • 第9章 前端开发
    • 9.0 前端内容介绍
      • 前端究竟是个什么鬼?
    • 9.1 HTML
      • 9.1.1 HTML简介
      • 9.1.2 开发环境
      • 9.1.3 HTML标签介绍
      • 9.1.4 HTML文档结构(重点)
      • 9.1.5 HTML注释
      • 9.1.6 head标签相关内容
      • 9.1.7 body标签相关内容(重点)
        • 常用标签一
        • 常用标签二
      • 9.1.8 HTML标签属性
      • 9.1.9 HTML标签分类(重点)
      • 9.1.10 标签嵌套规则(重点)
      • 9.1.11 HTML练习题
    • 9.2 CSS
      • 9.2.1 CSS介绍
      • 9.2.2 CSS语法
      • 9.2.3 CSS引入方式
      • 9.2.4 基本选择器
      • 9.2.5 组合选择器
      • 9.2.6 属性选择器
      • 9.2.7 分组选择器
      • 9.2.8 伪类选择器
      • 9.2.9 伪元素选择器
      • 9.2.10 选择器的优先级(重点)
      • 9.2.11 字体属性
      • 9.2.12 文字属性
      • 9.2.13 背景属性
      • 9.2.14 display属性(重点)
      • 9.2.15 盒模型(重点)
      • 9.2.16 浮动与清除浮动(重点)
      • 9.2.17 background属性(侧重点)
      • 9.2.18 定位(重点)
      • 9.2.19 z-index(重点)
      • 9.2.20 css练习题
    • 9.3 JavaScript
      • 9.3.1 JavaScript简介
      • 9.3.2 ECMAScript 5.0
      • 9.3.3 正则表达式
      • 9.3.4 DOM(重点)
      • 9.3.5 client、offset、scroll系列
      • 9.3.6 定时器
      • 9.3.7 BOM
      • 9.3.8 练习题
    • 9.4 jQuery
      • 9.4.1使用js的一些疼处
      • 9.4.2 js和jquery的区别
      • 9.4.3 jquery文件的引入
      • 9.4.4 jquery选择器用法
      • 9.4.5 jquery对象和DOM对象的转换
      • 9.4.6 jquery的效果
      • 9.4.7 jquery的属性操作
      • 9.4.8 操作input的value值
      • 9.4.9 jquery文档操作
      • 9.4.10 jquery的CSS
      • 9.4.11 jquery的筛选方法
      • 9.4.12 jquery的事件
      • 9.4.13 jquery的Ajax
      • 9.4.14 补充内容
      • 9.4.15 练习题
    • 9.5 Bootstrap
      • 9.5.1 Bootstrap的介绍和响应式@metia媒体查询
      • 9.5.2 Bootstrap的引入和使用
      • 9.5.3 Bootstrap插件的一些常用属性介绍
    • 9.6 前端内容流程导图
  • 第10章 Django
    • 10.1 web应用与http协议
      • 10.1.1 web应用与web框架
    • 10.2 http协议简介
    • 10.3 Django简介
    • 10.4 Django-2的路由层(URLconf)
    • 10.5 Django的视图层
    • 10.6 Django模板层
    • 10.7 Django模型层
      • 模型层一单表操作
      • 模型层二多表操作
    • 10.8 Django组件-cookie与session
    • 10.9 Django组件-forms组件
    • 10.10 Django组件-用户认证
    • 10.11 Django组件-中间件
    • 10.12 Django组件-分页器
    • 10.13 Django与Ajax
    • 10.14习题
  • 第11章 BBS项目(博客系统)
    • 11.1 基于Ajax和用户认证系统的登录验证
    • 11.2 基于Ajax和forms组件的实现注册功能
    • 11.3 系统首页的布局渲染
    • 11.4 个人站点的文章,标签,分类查询
    • 11.5 文章详细页的设计
    • 11.6 点赞与踩灭功能的实现
    • 11.7 评论功能的实现
    • 11.8 基于富文本编辑器框和beautifulSoup模块防止xss攻击
  • 第12章 CRM项目
    • 12.1 权限组件之权限控制
  • 第1章 Python基础(旧版)
    • 1.1 编程语言介绍
    • 1.2 Python介绍
    • 1.3 Python安装
    • 1.4 第一个Python程序
    • 1.5 变量
    • 1.6 程序交互
    • 1.7 基本数据类型
    • 1.8 格式化输出
    • 1.9 基本运算符
    • 1.10 流程控制之 if ... else
    • 1.11 流程控制之 循环
    • 1.12 开发工具IDE
    • 1.13 本章小节
      • 习题答案
    • 1.14 Python开发规范指南
      • 1.14.1 Python风格规范
      • 1.14.2 Python语言规范
  • 第1章 Python基础语法(new)
    • 1.1 编程语言介绍与分类
    • 1.2 Python介绍、发展趋势
    • 1.3 Python环境安装
    • 1.4 开发你的第一个Python程序
    • 1.5 选择最好用的PyCharm IDE
    • 1.6 变量
    • 1.7 注释
    • 1.8 基本数据类型
    • 1.9 读取用户指令
    • 1.10 格式化打印
    • 1.11 运算符
    • 1.12 流程控制之if...else
    • 1.13 流程控制之while循环
    • 1.14 本章练习题&作业
  • 第2章 Python基础-数据类型和文件操作(new)
    • 2.1 上章补充-Bytes类型
  • 第3章 Python基础-函数编程(new)
  • 第4章 Python基础 常用模块(new)
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  • 一 生产者消费者模型介绍
  • 二 生产者消费者模型实现
  • 三 生产者消费者模型总结

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  1. 第7章 并发编程
  2. 7.2 并发编程之多进程

7.2.7 生产者消费者模型

  • 熟练掌握什么是生产者消费者模型

  • 熟练掌握为什么要用生产者消费者模型

  • 熟练掌握如何实现生产者消费者模型

本节时长需控制在30分钟内

一 生产者消费者模型介绍

为什么要使用生产者消费者模型

生产者指的是生产数据的任务,消费者指的是处理数据的任务,在并发编程中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据。同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。

什么是生产者和消费者模式

生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯,而通过阻塞队列来进行通讯,所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理,直接扔给阻塞队列,消费者不找生产者要数据,而是直接从阻塞队列里取,阻塞队列就相当于一个缓冲区,平衡了生产者和消费者的处理能力。

这个阻塞队列就是用来给生产者和消费者解耦的

二 生产者消费者模型实现

基于上一小节学习的队列来实习一个生产者消费者模型

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q,name):
    while True:
        res=q.get()
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('\033[43m%s 吃 %s\033[0m' %(name,res))

def producer(q,name,food):
    for i in range(3):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res='%s%s' %(food,i)
        q.put(res)
        print('\033[45m%s 生产了 %s\033[0m' %(name,res))

if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(q,'egon','包子'))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,'alex'))

    #开始
    p1.start()
    c1.start()
    print('主')

执行结果

主
egon 生产了 包子0
egon 生产了 包子1
alex 吃 包子0
alex 吃 包子1
egon 生产了 包子2
alex 吃 包子2

此时的问题是主进程永远不会结束,原因是:生产者p在生产完后就结束了,但是消费者c在取空了q之后,则一直处于死循环中且卡在q.get()这一步。

解决方式无非是让生产者在生产完毕后,往队列中再发一个结束信号,这样消费者在接收到结束信号后就可以break出死循环

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q,name):
    while True:
        res=q.get()
        if res is None:break
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('\033[43m%s 吃 %s\033[0m' %(name,res))

def producer(q,name,food):
    for i in range(3):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res='%s%s' %(food,i)
        q.put(res)
        print('\033[45m%s 生产了 %s\033[0m' %(name,res))

if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(q,'egon','包子'))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,'alex'))

    #开始
    p1.start()
    c1.start()

    p1.join()
    q.put(None)
    print('主')

但上述解决方式,在有多个生产者和多个消费者时,我们则需要用一个很low的方式去解决,有几个消费者就需要发送几次结束信号:相当low,例如

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q,name):
    while True:
        res=q.get()
        if res is None:break
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('\033[43m%s 吃 %s\033[0m' %(name,res))

def producer(q,name,food):
    for i in range(3):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res='%s%s' %(food,i)
        q.put(res)
        print('\033[45m%s 生产了 %s\033[0m' %(name,res))

if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(q,'egon1','包子'))
    p2=Process(target=producer,args=(q,'egon2','骨头'))
    p3=Process(target=producer,args=(q,'egon3','泔水'))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,'alex1'))
    c2=Process(target=consumer,args=(q,'alex2'))

    #开始
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    c1.start()
    c2.start()

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    q.put(None)
    q.put(None)
    q.put(None)
    print('主')

其实我们的思路无非是发送结束信号而已,有另外一种队列提供了这种机制

JoinableQueue([maxsize])

这就像是一个Queue对象,但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。

参数介绍

maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制。

方法介绍

JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有:
q.task_done():使用者使用此方法发出信号,表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量,将引发ValueError异常
q.join():生产者调用此方法进行阻塞,直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止

基于JoinableQueue实现生产者消费者模型

from multiprocessing import Process,JoinableQueue
import time,random,os
def consumer(q,name):
    while True:
        res=q.get()
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('\033[43m%s 吃 %s\033[0m' %(name,res))
        q.task_done() #发送信号给q.join(),说明已经从队列中取走一个数据并处理完毕了

def producer(q,name,food):
    for i in range(3):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res='%s%s' %(food,i)
        q.put(res)
        print('\033[45m%s 生产了 %s\033[0m' %(name,res))
    q.join() #等到消费者把自己放入队列中的所有的数据都取走之后,生产者才结束

if __name__ == '__main__':
    q=JoinableQueue() #使用JoinableQueue()

    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(q,'egon1','包子'))
    p2=Process(target=producer,args=(q,'egon2','骨头'))
    p3=Process(target=producer,args=(q,'egon3','泔水'))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,'alex1'))
    c2=Process(target=consumer,args=(q,'alex2'))
    c1.daemon=True
    c2.daemon=True

    #开始
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    c1.start()
    c2.start()

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    #1、主进程等生产者p1、p2、p3结束
    #2、而p1、p2、p3是在消费者把所有数据都取干净之后才会结束
    #3、所以一旦p1、p2、p3结束了,证明消费者也没必要存在了,应该随着主进程一块死掉,因而需要将生产者们设置成守护进程
    print('主')

三 生产者消费者模型总结

1、程序中有两类角色

一类负责生产数据(生产者)
一类负责处理数据(消费者)

2、引入生产者消费者模型为了解决的问题是

平衡生产者与消费者之间的速度差
程序解开耦合

3、如何实现生产者消费者模型

生产者<--->队列<--->消费者
Previous7.2.6 队列Next7.3 并发编程之多线程

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