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python3 queue多線程通信

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　　小編寫這篇文章的主要目的，主要是給大家介紹關于python3 queue多線程通信，這里面有很多的技術性的難點，那么，該怎么去進行處理呢，下面小編給大家進行詳細的解答一下。


　　queue分類


　　python3 queue分三類：


　　先進先出隊列


　　后進先出的棧


　　優先級隊列


　　他們的導入方式分別是：


　from queue import Queue
　　from queue import LifoQueue
　　from queue import


　　具體方法見下面引用說明。


　　Queue對象已經包含了必要的鎖，所以你可以通過它在多個線程間多安全地共享數據。當使用隊列時，協調生產者和消費者的關閉問題可能會有一些麻煩。一個通用的解決方法是在隊列中放置一個特殊的值，當消費者讀到這個值的時候，終止執行。


　　例如：


　　from queue import Queue
　　from threading import Thread
　　#用來表示終止的特殊對象
　　_sentinel=object()
　　#A thread that produces data
　　def producer(out_q):
　　for i in range(10):
　　print("生產")
　　out_q.put(i)
　　out_q.put(_sentinel)
　　#A thread that consumes data
　　def consumer(in_q):
　　while True:
　　data=in_q.get()
　　if data is _sentinel:
　　in_q.put(_sentinel)
　　break
　　else:
　　print("消費",data)
　　#Create the shared queue and launch both threads
　　q=Queue()
　　t1=Thread(target=consumer,args=(q,))
　　t2=Thread(target=producer,args=(q,))
　　t1.start()
　　t2.start()

　　結果：

0.png

　　本例里面有一個不尋常的位置：購買者在學到這些特殊值過后馬上又將它放返回序列中，將它傳下去。那樣，任何竊聽這一個序列的用戶進程就能夠關閉所有了。雖然序列是一種常見的線程間通信制度，但仍然能自己根據構建自已的程序設計并添加所需的鎖和同步機制來實現線程間通信。最常見的方法是使用Condition變量來包裝你的程序設計。下邊這個例子演示了如何創建一個線程安全的優先級隊列。


　import heapq
　　import threading
　　class PriorityQueue:
　　def __init__(self):
　　self._queue=[]
　　self._count=0
　　self._cv=threading.Condition()
　　def put(self,item,priority):
　　with self._cv:
　　heapq.heappush(self._queue,(-priority,self._count,item))
　　self._count+=1
　　self._cv.notify()
　　def get(self):
　　with self._cv:
　　while len(self._queue)==0:
　　self._cv.wait()
　　return heapq.heappop(self._queue)[-1]

　　例子二、task_done和join


　　使用隊列來進行線程間通信是一個單向、不確定的過程。通常情況下，你沒有辦法知道接收數據的線程是什么時候接收到的數據并開始工作的。不過隊列對象提供一些基本完成的特性，比如下邊這個例子中的task_done()和join()：


　　from queue import Queue
　　from threading import Thread
　　class Producer(Thread):
　　def __init__(self,q):
　　super().__init__()
　　self.count=5
　　self.q=q
　　def run(self):
　　while self.count>0:
　　print("生產")
　　if self.count==1:
　　self.count-=1
　　self.q.put(2)
　　else:
　　self.count-=1
　　self.q.put(1)
　　class Consumer(Thread):
　　def __init__(self,q):
　　super().__init__()
　　self.q=q
　　def run(self):
　　while True:
　　print("消費")
　　data=self.q.get()
　　if data==2:
　　print("stop because data=",data)
　　#任務完成，從隊列中清除一個元素
　　self.q.task_done()
　　break
　　else:
　　print("data is good,data=",data)
　　#任務完成，從隊列中清除一個元素
　　self.q.task_done()
　　def main():
　　q=Queue()
　　p=Producer(q)
　　c=Consumer(q)
　　p.setDaemon(True)
　　c.setDaemon(True)
　　p.start()
　　c.start()
　　#等待隊列清空
　　q.join()
　　print("queue is complete")
　　if __name__=='__main__':
　　main()


　　結果：

1.png

　　例子三、多線程里用queue


　　設置倆隊列，一個是要做的任務隊列todo_queue，一個是已經完成的隊列done_queue。


　　每次執行線程，先從todo_queue隊列里取出一個值，然后執行完，放入done_queue隊列。


　　如果todo_queue為空，就退出。


　　import logging
　　import logging.handlers
　　import threading
　　import queue
　　log_mgr=None
　　todo_queue=queue.Queue()
　　done_queue=queue.Queue()
　　class LogMgr:
　　def __init__(self,logpath):
　　self.LOG=logging.getLogger('log')
　　loghd=logging.handlers.RotatingFileHandler(logpath,"a",0,1)
　　fmt=logging.Formatter("%(asctime)s%(threadName)-10s%(message)s","%Y-%m-%d%H:%M:%S")
　　loghd.setFormatter(fmt)
　　self.LOG.addHandler(loghd)
　　self.LOG.setLevel(logging.INFO)
　　def info(self,msg):
　　if self.LOG is not None:
　　self.LOG.info(msg)
　　class Worker(threading.Thread):
　　global log_mgr
　　def __init__(self,name):
　　threading.Thread.__init__(self)
　　self.name=name
　　def run(self):
　　while True:
　　try:
　　task=todo_queue.get(False)
　　if task:
　　log_mgr.info("HANDLE_TASK:%s"%task)
　　done_queue.put(1)
　　except queue.Empty:
　　break
　　return
　　def main():
　　global log_mgr
　　log_mgr=LogMgr("mylog")
　　for i in range(30):
　　todo_queue.put("data"+str(i))
　　workers=[]
　　for i in range(3):
　　w=Worker("worker"+str(i))
　　workers.append(w)
　　for i in range(3):
　　workers<i>.start()
　　for i in range(3):
　　workers<i>.join()
　　total_num=done_queue.qsize()
　　log_mgr.info("TOTAL_HANDLE_TASK:%d"%total_num)
　　exit(0)
　　if __name__=='__main__':
　　main()

　　輸出日志文件結果：

2.png

　　到此為止，小編就給大家介紹到這里了，希望可以給各位讀者帶來幫助。


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