一、生产者消费者模型
import multiprocessing from time import ctime def consumer(input_q): print("Into consumer:",ctime()) while True: #处理项 item = input_q.get() print("pull",item,"out of q")#此处替换为有用的工作 input_q.task_done()#发出信号通知任务完成 print("Out of consumer:",ctime()) #此句未执行,因为q.join()收集到四个task_done()信号后,主进程启动 def producer(sequence,output_q): print("Into producer:",ctime()) for item in sequence: output_q.put(item) print("put",item,"into_q") print("Out of producer:",ctime()) #建立进程 if __name__ == "__main__": q=multiprocessing.JoinableQueue() #运行消费者进程 cons_p = multiprocessing.Process(target=consumer,args=(q,)) cons_p.daemon = True cons_p.start() ? #生产多个项,sequence代表要发送给消费者的项序列 #在实践中,这可能是生成器的输出或通过一些其他方式生产出来的 sequence = [1,2,3,4] producer(sequence,q) #等待所有项被处理 q.join()
二、协程
1.协程参考资料:
http://python.jobble.com/86481/
http://python.jobble.com/87310/
https://segmentfault.com/a/1190000009781688
2.迭代器参考资料
可迭代(iterable):直接作用于for循环变量
迭代器(Iterator):不但可以作用于for循环,还可以被next调用
3.关系:list是一个典型的可迭代对象,但是不是一个迭代器,因为list不可以被next调用
4.判断标准:通过isinstance来判断某个变量是否是一个实例,判断是否可以迭代
from collections import Iterable,Iterator ? l = [i for i in range(5)] #可迭代 print(isinstance(l,Iterable))#判断是否可迭代 print(isinstance(l,Iterator))#判断是否是一个迭代器 ? s_iter = iter(l)#将其转换为可以迭代的和迭代器 print(isinstance(s_iter,Iterable))#判断是否可迭代 print(isinstance(s_iter,Iterator))#判断是否是一个迭代器
三、源码
d26_2_consumer_and_producer_model.py
d27_1_iterable_and_iterator_and_their_transform.py
https://github.com/ruigege66/Python_learning/blob/master/d26_2_consumer_and_producer_model.py
https://github.com/ruigege66/Python_learning/blob/master/d27_1_iterable_and_iterator_and_their_transform.py?
2.CSDN:https://blog.csdn.net/weixin_44630050(心悦君兮君不知-睿)
3.博客园:https://www.cnblogs.com/ruigege0000/
4.欢迎关注微信公众号:傅里叶变换,个人公众号,仅用于学习交流,后台回复”礼包“,获取大数据学习资料
原文地址:https://www.cnblogs.com/ruigege0000/p/11546516.html