生产者消费者模型 进程:
生产者消费者模型
编程思想, 模型, 设计模式, 理论等等, 都是交给你一种编程的方法, 以后遇到类似的情况, 套用即可
生产者消费者模型三要素 生产者: 产生数据的
消费者: 接收数据做进一步处理的
容器: 盆(队列)
队列容器的作用 起到缓冲的作用, 平衡生产力与消费力, 解耦
实例 import time import random from multiprocessing import Process, Queue def producer(q, name): for i in range(1, 6): time.sleep(random.randint(1, 2)) res = f"{i}号包子" q.put(res) print(f"生产者{name} 生产了{res}") def consumer(q, name): while 1: try: food = q.get(timeout=3) time.sleep(random.randint(1, 3)) print(f"\033[31;0m 消费者{name} 吃了{food} \033[0m") except Exception: return if __name__ == \'__main__\': q = Queue() p1 = Process(target=producer, args=(q, "孙宇")) p2 = Process(target=consumer, args=(q, "海狗")) p1.start() p2.start() """ 生产者孙宇 生产了1号包子 生产者孙宇 生产了2号包子 消费者海狗 吃了1号包子 生产者孙宇 生产了3号包子 消费者海狗 吃了2号包子 生产者孙宇 生产了4号包子 生产者孙宇 生产了5号包子 消费者海狗 吃了3号包子 消费者海狗 吃了4号包子 消费者海狗 吃了5号包子 """ 开启线程的两种方式进程是资源单位, 线程是执行单位
什么是线程 一条流水线的工作流程.
进程: 在内存中开启一个进程空间, 然后将主进程的所有的资源数据复制一份, 然后调用CPU去执行这些代码
具体描述进程: 在内存中开启一个进程空间, 然后将主进程的所有的资源数据复制一份, 然后调用线程去执行代码
执行流程 主线程子线程没有地位之分, 但是一个主线程在执行, 执行完, 要等待其他非守护子线程执行完之后, 才能结束主线程, 结束本进程
# 第一种方式 from threading import Thread import time def task(name): print(f"{name} is running") time.sleep(1) print(f"{name} is gone") if __name__ == \'__main__\': t1 = Thread(target=task, args=("海狗",)) t1.start() print("===主线程") # 线程没有主次之分 """ 李业 is running ===主线程 李业 is gone """ # 第二种方式 from threading import Thread import time class MyThread(Thread): def __init__(self, name, l1, s1): super(MyThread, self).__init__() self.name = name self.l1 = l1 self.s1 = s1 def run(self): print(f"{self.name} is running") time.sleep(1) print(f"{self.name} is gone") if __name__ == \'__main__\': t1 = MyThread("李业", [1,2,3], "180") t1.start() print("===主线程") """ 李业 is running ===主线程 李业 is gone """ 多线程与多进程开启速度区别 from multiprocessing import Process import time def work(): print("hello") if __name__ == \'__main__\': start_time = time.time() lst = [] for i in range(10): t = Process(target=work) t.start() lst.append(t) for i in lst: i.join() print(time.time() - start_time) """ hello hello hello hello hello hello hello hello hello hello 1.004307746887207 """ # 多线程 from threading import Thread import time def task(): print("hello") if __name__ == \'__main__\': start_time = time.time() lst = [] for i in range(10): t = Thread(target=task) t.start() lst.append(t) for i in lst: i.join() print(time.time() - start_time) """ hello hello hello hello hello hello hello hello hello hello 0.0019998550415039062 """ 开启进程的开销非常大, 比开启线程的开销大很多.
开启线程的速度非常快, 要快几十倍到上百倍.
线程进程pid # 进程pid from multiprocessing import Process import os def task(): print(f"子进程:{os.getpid()}") print(f"主进程:{os.getppid()}") if __name__ == \'__main__\': p1 = Process(target=task) p2 = Process(target=task) p1.start() p2.start() print(f"==主:{os.getpid()}") """ ==主:51060 子进程:51128 主进程:51060 子进程:42856 主进程:51060 """ # 线程pid from threading import Thread import os def task(): print(os.getpid()) if __name__ == \'__main__\': t = Thread(target=task) t1 = Thread(target=task) t.start() t1.start() print(f"===主线程:{os.getpid()}") """ 51768 51768 ===主线程:51768 """ # 多线程在同一个进程内, 所以pid都一样 同一进程内线程是共享数据的 线程与线程之间可以共享数据, 进程与进程之间需要借助队列等方法实现通信
同一进程内的资源数据对于这个进程内的多个线程来说是共享的
并发: 一个CPU看起来像是同时执行多个任务
单个进程开启三个线程, 并发的执行任务
开启三个进程并发的执行任务
文本编辑器:
1.输入文字
2.在屏幕上显示
3.保存在磁盘中
开启多线程就非常简单了: