python多线程生产消费

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-

from threading import Threadfrom Queue import  Queueimport time

class Producer(Thread):

    def __init__(self,name,queue):        self.__name = name        self.__queue = queue        super(Producer,self).__init__()

    def run(self):        while 1:            if self.__queue.full():                time.sleep(1)            else:                self.__queue.put(‘bread‘)                time.sleep(1)                print ‘%s produce a bread‘ %(self.__name,)

class Consumer(Thread):

    def __init__(self,name,queue):        self.__name = name        self.__queue = queue        super(Consumer,self).__init__()

    def run(self):        while 1:            if self.__queue.empty():                time.sleep(1)            else:                self.__queue.get()                time.sleep(1)                print ‘%s eat a bread‘ % (self.__name,)

que = Queue(maxsize=100)

for p in range(3):    name = ‘P%d‘ % (p,)    temp = Producer(name, que)    temp.start()

for item in range(20):    name = ‘C%d‘ % (item,)    temp = Consumer(name, que)    temp.start()
时间: 2024-11-02 08:41:20

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python多线程总结

threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元.python当前版本的多线程库没有实现优先级.线程组,线程也不能被停止.暂停.恢复.中断. threading模块提供的类:   Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local. threading 模块提供的常用方法:  threading.currentThread(): 返回当前的线程变量.  threading.enum

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Python多线程多进程那些事儿看这篇就够了~~

自己以前也写过多线程,发现都是零零碎碎,这篇写写详细点,填一下GIL和Python多线程多进程的坑~ 总结下GIL的坑和python多线程多进程分别应用场景(IO密集.计算密集)以及具体实现的代码模块. 目录   0x01 进程 and 线程 and “GIL” 0x02 python多线程&&线程锁&&threading类 0x03 python队列代码实现 0x04 python之线程池实现 0x05 python多进程并行实现 0x01 进程 and 线程 and “

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