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()

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Kunci kawalan bulu adalah memahami sifatnya secara beransur -ansur. PS sendiri tidak menyediakan pilihan untuk mengawal lengkung kecerunan secara langsung, tetapi anda boleh melaraskan radius dan kelembutan kecerunan dengan pelbagai bulu, topeng yang sepadan, dan pilihan halus untuk mencapai kesan peralihan semula jadi.

MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

PS Feathering adalah kesan kabur tepi imej, yang dicapai dengan purata piksel berwajaran di kawasan tepi. Menetapkan jejari bulu dapat mengawal tahap kabur, dan semakin besar nilai, semakin kaburnya. Pelarasan fleksibel radius dapat mengoptimumkan kesan mengikut imej dan keperluan. Sebagai contoh, menggunakan jejari yang lebih kecil untuk mengekalkan butiran apabila memproses foto watak, dan menggunakan radius yang lebih besar untuk mewujudkan perasaan kabur ketika memproses karya seni. Walau bagaimanapun, perlu diperhatikan bahawa terlalu besar jejari boleh dengan mudah kehilangan butiran kelebihan, dan terlalu kecil kesannya tidak akan jelas. Kesan bulu dipengaruhi oleh resolusi imej dan perlu diselaraskan mengikut pemahaman imej dan kesan genggaman.

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

PS Feathering boleh menyebabkan kehilangan butiran imej, ketepuan warna yang dikurangkan dan peningkatan bunyi. Untuk mengurangkan kesan, disarankan untuk menggunakan radius bulu yang lebih kecil, menyalin lapisan dan kemudian bulu, dan berhati -hati membandingkan kualiti imej sebelum dan selepas bulu. Di samping itu, bulu tidak sesuai untuk semua kes, dan kadang -kadang alat seperti topeng lebih sesuai untuk mengendalikan tepi imej.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).
