Python 生产者消费者模式

q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。
q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常.
 
q.get_nowait():同q.get(False)
q.put_nowait():同q.put(False)

q.empty():调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。
q.full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。
q.qsize():返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样

 1 from multiprocessing import Process, Queue
 2 import time, random, os
 3 
 4 
 5 def consumer(q):
 6     while True:
 7         res = q.get()
 8         if res is None: break  # 收到结束信号则结束
 9         time.sleep(random.randint(1, 3))
10         print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ % (os.getpid(), res))
11 
12 
13 def producer(name, q):
14     for i in range(2):
15         time.sleep(random.randint(1, 3))
16         res = ‘%s%s‘ % (name, i)
17         q.put(res)
18         print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ % (os.getpid(), res))
19 
20 
21 if __name__ == ‘__main__‘:
22     q = Queue()
23     # 生产者们:即厨师们
24     p1 = Process(target=producer, args=(‘包子‘, q))
25     p2 = Process(target=producer, args=(‘骨头‘, q))
26     p3 = Process(target=producer, args=(‘泔水‘, q))
27 
28     # 消费者们:即吃货们
29     c1 = Process(target=consumer, args=(q,))
30     c2 = Process(target=consumer, args=(q,))
31 
32     # 开始
33     p1.start()
34     p2.start()
35     p3.start()
36     c1.start()
37 
38     p1.join()  # 必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号
39     p2.join()
40     p3.join()
41     q.put(None)  # 有几个消费者就应该发送几次结束信号None
42     q.put(None)  # 发送结束信号
43     print(‘主‘)
44 #有几个消费者就需要发送几次结束信号：相当low

#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

 1 from multiprocessing import Process,JoinableQueue
 2 import time,random,os
 3 def consumer(q):
 4     while True:
 5         res=q.get()
 6         time.sleep(random.randint(1,3))
 7         print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res))
 8 
 9         q.task_done() #向q.join()发送一次信号,证明一个数据已经被取走了
10 
11 def producer(name,q):
12     for i in range(10):
13         time.sleep(random.randint(1,3))
14         res=‘%s%s‘ %(name,i)
15         q.put(res)
16         print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res))
17     q.join()
18 
19 
20 if __name__ == ‘__main__‘:
21     q=JoinableQueue()
22     #生产者们:即厨师们
23     p1=Process(target=producer,args=(‘包子‘,q))
24     p2=Process(target=producer,args=(‘骨头‘,q))
25     p3=Process(target=producer,args=(‘泔水‘,q))
26 
27     #消费者们:即吃货们
28     c1=Process(target=consumer,args=(q,))
29     c2=Process(target=consumer,args=(q,))
30     c1.daemon=True
31     c2.daemon=True
32 
33     #开始
34     p_l=[p1,p2,p3,c1,c2]
35     for p in p_l:
36         p.start()
37 
38     p1.join()
39     p2.join()
40     p3.join()
41     print(‘主‘) 
42     
43     #主进程等--->p1,p2,p3等---->c1,c2
44     #p1,p2,p3结束了,证明c1,c2肯定全都收完了p1,p2,p3发到队列的数据
45     #因而c1,c2也没有存在的价值了,应该随着主进程的结束而结束,所以设置成守护进程

#创建管道的类：
Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道
#参数介绍：
dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。
#主要方法：
    conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。
    conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象
 #其他方法：
conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法
conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符
conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。
 
conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。
conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收    
 
conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。

介绍

 1 from multiprocessing import Process,Pipe
 2 
 3 import time,os
 4 def consumer(p,name):
 5     left,right=p
 6     left.close()
 7     while True:
 8         try:
 9             baozi=right.recv()
10             print(‘%s 收到包子:%s‘ %(name,baozi))
11         except EOFError:
12             right.close()
13             break
14 def producer(seq,p):
15     left,right=p
16     right.close()
17     for i in seq:
18         left.send(i)
19         # time.sleep(1)
20     else:
21         left.close()
22 if __name__ == ‘__main__‘:
23     left,right=Pipe()
24 
25     c1=Process(target=consumer,args=((left,right),‘c1‘))
26     c1.start()
27 
28 
29     seq=(i for i in range(10))
30     producer(seq,(left,right))
31 
32     right.close()
33     left.close()
34 
35     c1.join()
36     print(‘主进程‘)
37 
38 基于管道实现进程间通信（与队列的方式是类似的，队列就是管道加锁实现的）

 1 from multiprocessing import Process,Pipe
 2 
 3 import time,os
 4 def adder(p,name):
 5     server,client=p
 6     client.close()
 7     while True:
 8         try:
 9             x,y=server.recv()
10         except EOFError:
11             server.close()
12             break
13         res=x+y
14         server.send(res)
15     print(‘server done‘)
16 if __name__ == ‘__main__‘:
17     server,client=Pipe()
18 
19     c1=Process(target=adder,args=((server,client),‘c1‘))
20     c1.start()
21 
22     server.close()
23 
24     client.send((10,20))
25     print(client.recv())
26     client.close()
27 
28     c1.join()
29     print(‘主进程‘)
30 #注意：send()和recv()方法使用pickle模块对对象进行序列化。
31 
32 管道可以用于双向通信，利用通常在客户端/服务器中使用的请求／响应模型或远程过程调用，就可以使用管道编写与进程交互的程序