python3 queue多執行緒通訊

2022-07-12 22:06:41

queue分類

python3 queue分三類：

先進先出佇列
後進先出的棧
優先順序佇列

他們的匯入方式分別是：

from queue import Queue
from queue import LifoQueue
from queue import

具體方法見下面參照說明。

例子一、生產消費模式

Queue 物件已經包含了必要的鎖，所以你可以通過它在多個執行緒間多安全地共用資料。當使用佇列時，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佇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物件
_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：

本例中有一個特殊的地方：消費者在讀到這個特殊值之後立即又把它放回到佇列中，將之傳遞下去。這樣，所有監聽這個佇列的消費者執行緒就可以全部關閉了。儘管佇列是最常見的執行緒間通訊機制，但是仍然可以自己通過建立自己的資料結構並新增所需的鎖和同步機制來實現執行緒間通訊。最常見的方法是使用 Condition變數來包裝你的資料結構。下邊這個例子演示瞭如何建立一個執行緒安全的優先順序佇列。

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

使用佇列來進行執行緒間通訊是一個單向、不確定的過程。通常情況下，你沒有辦法知道接收資料的執行緒是什麼時候接收到的資料並開始工作的。不過佇列物件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，從佇列中清除一個元素
self.q.task_done()
break
else:
print("data is good,data=", data)
# 任務完成，從佇列中清除一個元素
self.q.task_done()
def main():
q = Queue()
p = Producer(q)
c = Consumer(q)
p.setDaemon(True)
c.setDaemon(True)
p.start()
c.start()
# 等待佇列清空
q.join()
print("queue is complete")
if __name__ == '__main__':
main()

結果：

例子三、多執行緒裡用queue

設定倆佇列，一個是要做的任務佇列todo_queue，一個是已經完成的佇列done_queue。
每次執行執行緒，先從todo_queue佇列裡取出一個值，然後執行完，放入done_queue佇列。
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()

輸出紀錄檔檔案結果：

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queue分類

例子一、生產消費模式

例子二、task_done和join

例子三、多執行緒裡用queue

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