理解生产者消费者模型及在Python编程中的运用实例
什么是生产者消费者模型
在 工作中,大家可能会碰到这样一种情况:某个模块负责产生数据,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是广义的,可以是类、函数、线程、进程等)。产 生数据的模块,就形象地称为生产者;而处理数据的模块,就称为消费者。在生产者与消费者之间在加个缓冲区,我们形象的称之为仓库,生产者负责往仓库了进商 品,而消费者负责从仓库里拿商品,这就构成了生产者消费者模型。结构图如下:
生产者消费者模型的优点:
1、解耦
假设生产者和消费者分别是两个类。如果让生产者直接调用消费者的某个方法,那么生产者对于消费者就会产生依赖(也就是耦合)。将来如果消费者的代码发生变化, 可能会影响到生产者。而如果两者都依赖于某个缓冲区,两者之间不直接依赖,耦合也就相应降低了。
举个例子,我们去邮局投递信件,如果不使用邮筒(也就是缓冲区),你必须得把信直接交给邮递员。有同学会说,直接给邮递员不是挺简单的嘛?其实不简单,你必须 得认识谁是邮递员,才能把信给他(光凭身上穿的制服,万一有人假冒,就惨了)。这就产生和你和邮递员之间的依赖(相当于生产者和消费者的强耦合)。万一哪天邮递员换人了,你还要重新认识一下(相当于消费者变化导致修改生产者代码)。而邮筒相对来说比较固定,你依赖它的成本就比较低(相当于和缓冲区之间的弱耦合)。
2、支持并发
由于生产者与消费者是两个独立的并发体,他们之间是用缓冲区作为桥梁连接,生产者只需要往缓冲区里丢数据,就可以继续生产下一个数据,而消费者只需要从缓冲区了拿数据即可,这样就不会因为彼此的处理速度而发生阻塞。
接上面的例子,如果我们不使用邮筒,我们就得在邮局等邮递员,直到他回来,我们把信件交给他,这期间我们啥事儿都不能干(也就是生产者阻塞),或者邮递员得挨家挨户问,谁要寄信(相当于消费者轮询)。
3、支持忙闲不均
缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢,缓冲区的好处就体现出来了。当数据制造快的时候,消费者来不及处理,未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。 等生产者的制造速度慢下来,消费者再慢慢处理掉。
为了充分复用,我们再拿寄信的例子来说事。假设邮递员一次只能带走1000封信。万一某次碰上情人节(也可能是圣诞节)送贺卡,需要寄出去的信超过1000封,这时 候邮筒这个缓冲区就派上用场了。邮递员把来不及带走的信暂存在邮筒中,等下次过来 时再拿走。
Python示例:
利用队列实现简单的生产者消费者模型,生产者产生时间放入队列,消费者取出时间打印
class Consumer(threading.Thread): def __init__(self, queue): threading.Thread.__init__(self) self._queue = queue def run(self): while True: msg = self._queue.get() if isinstance(msg, str) and msg == 'quit': break print "I'm a thread, and I received %s!!" % msg print 'Bye byes!' def producer(): queue = Queue.Queue() worker = Consumer(queue) worker.start() # 开启消费者线程 start_time = time.time() while time.time() - start_time < 5: queue.put('something at %s' % time.time()) time.sleep(1) queue.put('quit') worker.join() if __name__ == '__main__': producer()
使用多线程,在做爬虫的时候,生产者用着产生url链接,消费者用于获取url数据,在队列的帮助下可以使用多线程加快爬虫速度。
import time import threading import Queue import urllib2 class Consumer(threading.Thread): def __init__(self, queue): threading.Thread.__init__(self) self._queue = queue def run(self): while True: content = self._queue.get() print content if isinstance(content, str) and content == 'quit': break response = urllib2.urlopen(content) print 'Bye byes!' def Producer(): urls = [ 'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258', 'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258', 'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258', 'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258' ] queue = Queue.Queue() worker_threads = build_worker_pool(queue, 4) start_time = time.time() for url in urls: queue.put(url) for worker in worker_threads: queue.put('quit') for worker in worker_threads: worker.join() print 'Done! Time taken: {}'.format(time.time() - start_time) def build_worker_pool(queue, size): workers = [] for _ in range(size): worker = Consumer(queue) worker.start() workers.append(worker) return workers if __name__ == '__main__': Producer()

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Il n'y a pas de fonction de somme intégrée dans le langage C, il doit donc être écrit par vous-même. La somme peut être obtenue en traversant le tableau et en accumulant des éléments: Version de boucle: la somme est calculée à l'aide de la longueur de boucle et du tableau. Version du pointeur: Utilisez des pointeurs pour pointer des éléments de tableau, et un résumé efficace est réalisé grâce à des pointeurs d'auto-incitation. Allouer dynamiquement la version du tableau: allouer dynamiquement les tableaux et gérer la mémoire vous-même, en veillant à ce que la mémoire allouée soit libérée pour empêcher les fuites de mémoire.

Il n'y a pas de salaire absolu pour les développeurs Python et JavaScript, selon les compétences et les besoins de l'industrie. 1. Python peut être davantage payé en science des données et en apprentissage automatique. 2. JavaScript a une grande demande dans le développement frontal et complet, et son salaire est également considérable. 3. Les facteurs d'influence comprennent l'expérience, la localisation géographique, la taille de l'entreprise et les compétences spécifiques.

Bien que distincts et distincts soient liés à la distinction, ils sont utilisés différemment: distinct (adjectif) décrit le caractère unique des choses elles-mêmes et est utilisée pour souligner les différences entre les choses; Distinct (verbe) représente le comportement ou la capacité de distinction, et est utilisé pour décrire le processus de discrimination. En programmation, distinct est souvent utilisé pour représenter l'unicité des éléments d'une collection, tels que les opérations de déduplication; Distinct se reflète dans la conception d'algorithmes ou de fonctions, tels que la distinction étrange et uniforme des nombres. Lors de l'optimisation, l'opération distincte doit sélectionner l'algorithme et la structure de données appropriés, tandis que l'opération distincte doit optimiser la distinction entre l'efficacité logique et faire attention à l'écriture de code clair et lisible.

! x Compréhension! X est un non-opérateur logique dans le langage C. Il booléen la valeur de x, c'est-à-dire que les véritables modifications sont fausses et fausses modifient true. Mais sachez que la vérité et le mensonge en C sont représentés par des valeurs numériques plutôt que par les types booléens, le non-zéro est considéré comme vrai, et seul 0 est considéré comme faux. Par conséquent,! X traite des nombres négatifs de la même manière que des nombres positifs et est considéré comme vrai.

Il n'y a pas de fonction de somme intégrée en C pour la somme, mais il peut être implémenté par: en utilisant une boucle pour accumuler des éléments un par un; Utilisation d'un pointeur pour accéder et accumuler des éléments un par un; Pour les volumes de données importants, envisagez des calculs parallèles.

La page H5 doit être maintenue en continu, en raison de facteurs tels que les vulnérabilités du code, la compatibilité des navigateurs, l'optimisation des performances, les mises à jour de sécurité et les améliorations de l'expérience utilisateur. Des méthodes de maintenance efficaces comprennent l'établissement d'un système de test complet, à l'aide d'outils de contrôle de version, de surveiller régulièrement les performances de la page, de collecter les commentaires des utilisateurs et de formuler des plans de maintenance.

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Copier et coller le code n'est pas impossible, mais il doit être traité avec prudence. Des dépendances telles que l'environnement, les bibliothèques, les versions, etc. dans le code peuvent ne pas correspondre au projet actuel, entraînant des erreurs ou des résultats imprévisibles. Assurez-vous de vous assurer que le contexte est cohérent, y compris les chemins de fichier, les bibliothèques dépendantes et les versions Python. De plus, lors de la copie et de la collation du code pour une bibliothèque spécifique, vous devrez peut-être installer la bibliothèque et ses dépendances. Les erreurs courantes incluent les erreurs de chemin, les conflits de version et les styles de code incohérents. L'optimisation des performances doit être redessinée ou refactorisée en fonction de l'objectif d'origine et des contraintes du code. Il est crucial de comprendre et de déboguer le code copié, et de ne pas copier et coller aveuglément.
