多线程实现生产者消费者

1. Python多线程介绍

Python提供了两个有关多线程的标准库，thread和threading。thread提供了低级别的，原始的线程和一个锁。threading则是一个高级模块，提供了对thread的封装。一般情况下，使用threading是比较好的做法。
使用threading实现线程，只需要从threading.Thread类继承，并重写其中的__init__()方法和run()方法。

from threading import Thread 

class MyThread(Thread): 
    def __init__(self): 
        Thread.__init__(self) 
    def run(self): 
        print(self.thread_id, "start")

 threading提供了一个锁：lock = threading.Lock()，调用锁的acquire()和release()方法可以使线程获得和释放锁。

需要注意的是，Python有一个GIL（Global Interpreter Lock）机制，任何线程在运行之前必须获取这个全局锁才能执行，每当执行完100条字节码，全局锁才会释放，切换到其他线程执行。

所以Python中的多线程不能利用多核计算机的优势，无论有多少个核，同一时间只有一个线程能得到全局锁，只有一个线程能够运行。

那么Python中的多线程有什么作用呢？为什么不直接使用Python中的多进程标准库？这里要根据程序执行的是IO密集型任务和计算密集型任务来选择。

当执行IO密集型任务时，比如Python爬虫，大部分时间都用在了等待返回的socket数据上，CPU此时是完全闲置的，这种情况下采用多线程较好。

当执行计算密集型任务时，比如图像处理，大部分时间CPU都在计算，这种情况下使用多进程才能真正的加速，使用多线程不仅得不到并行加速的效果，反而因为频繁切换上下文拖慢了速度。

2. threading实现生产者消费者

from threading import Thread
import time

queue = []
class Producer(Thread):
    def __init__(self,name):
        Thread.__init__(self)  #调用未绑定的超类构造方法【必须显式调用父类的构造方法，否则不会执行父类构造方法，这个跟Java不一样】
        self.name = name
    def run(self):
        while True:
            queue.append(1)
            print("Producer: %s create a product" % self.name)
            print("Producer: %s put a product into queue" % self.name)
            time.sleep(0)
            if len(queue) > 20:
                print ("queue is full!")
                time.sleep(1)
class Consumer(Thread):
    def __init__(self,name):
        Thread.__init__(self)
        self.name = name
    def run(self):
        while True:
            try:
                queue.pop()
                print("Consumer: %s get a product" % self.name)
                time.sleep(2)
            except:
                print("Queue is empty!")
                time.sleep(2)
                print("Consumer: %s sleep 2 seconds" % self.name)

if __name__ == '__main__':
    p1 = Producer("Producer-1")
    c1 = Consumer("Consumer-1")
    c2 = Consumer("consumer-2")

    p1.start()
    c1.start()
    c2.start()

 输出如下：

Producer: Producer-1 create a product
Producer: Producer-1 put a product into queue
queue is full!
Producer: Producer-1 create a product
Producer: Producer-1 put a product into queue
queue is full!

 分析：输出显示满了之后仍然显示了生产者在创建产品，表明线程run()方法中的运行次序被打乱了。这是因为没有加锁，导致消费者线程运行到一半的时候，生产者线程获得了CPU。

queue线程安全容器

Python提供了Queue这一线程安全的容器，可以方便的和多线程结合起来。 Queue包括：

FIFO先入先出队列Queue

LIFO后入先出队列LifoQueue

优先级队列PriorityQueue

这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。

queue_tmp = Queue.Queue(10)

class Producer(Thread):
    def __init__(self,name):
        Thread.__init__(self)  #调用未绑定的超类构造方法【必须显式调用父类的构造方法，否则不会执行父类构造方法，这个跟Java不一样】
        self.name = name
    def run(self):
        while True:
            queue_tmp.put(0)
            print("Producer: %s create a product" % self.name)
            print("Producer: %s put a product into queue
" % self.name)

class Consumer(Thread):
    def __init__(self,name):
        Thread.__init__(self)
        self.name = name
    def run(self):
        while True:
            queue_tmp.get()
            print("Consumer: %s get a product" % self.name)

3. join()函数用法测试

join()函数的原型是join(timeout=None)，它的作用是阻塞进程一直到线程退出或者到timeout的时间结束。

参考文章：https://www.jianshu.com/p/f09a112a71f7