Python线程编程—同步队列
线程—同步队列
我们经常会采用生产者/消费者关系的两个线程来处理一个共享缓冲区的数据。例如一 个生产者线程接受用户数据放入一个共享缓冲区里，等待一个消费者线程对数据取出处理。但是如果缓冲区的太小而生产者和消费者两个异步线程的速度不同时，容 易出现一个线程等待另一个情况。为了尽可能的缩短共享资源并以相同速度工作的各线程的等待时间，我们可以使用一个“队列”来提供额外的缓冲区。
创建一个“队列”对象
import queue
myqueue = queue.queue(maxsize = 10)queue.queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。
将一个值放入队列中
myqueue.put(10)调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数，第一个item为必需的，为插入项目的值；第二个block为可选参数， 默认为1。如果队列当前为空且block为1，put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0，put方法将引发full异 常。
将一个值从队列中取出
myqueue.get()调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block，默认为1。如果队列为空且block为1，get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。如果block为0，队列将引发empty异常。
我们用一个例子来展示如何使用queue
#!/usr/bin/env python import queueimport threadingimport urllib2import time
hosts = ["", "", "",
"", ""]
queue = queue.queue()
class threadurl(threading.thread):
"""threaded url grab""" def __init__(self, queue):
threading.thread.__init__(self)
self.queue = queue
def run(self):
while true:
#grabs host from queue host = self.queue.get()
#grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page url = urllib2.urlopen(host)
print url.read(1024)
#signals to queue job is done self.queue.task_done()
start = time.time()def main():
#spawn a pool of threads, and pass them queue instance for i in range(5):
t = threadurl(queue)
t.setdaemon(true)
t.start()
#populate queue with data for host in hosts:
queue.put(host)
#wait on the queue until everything has been processed queue.join()
main()print "elapsed time: %s" % (time.time() - start)
在 python 中使用线程时，这个模式是一种很常见的并且推荐使用的方式。具体工作步骤描述如下：
创建一个 queue.queue() 的实例，然后使用数据对它进行填充。
将经过填充数据的实例传递给线程类，后者是通过继承 threading.thread 的方式创建的。
生成守护线程池。
每次从队列中取出一个项目，并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
在完成这项工作之后，使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
对队列执行 join 操作，实际上意味着等到队列为空，再退出主程序。
在使用这个模式时需要注意一点：通过将守护线程设置为 true，将允许主线程或者程序仅在守护线程处于活动状态时才能够退出。这种方式创建了一种简单的方式以控制程序流程，因为在退出之前，您可以对队列执行 join 操作、或者等到队列为空。
join()
保持阻塞状态，直到处理了队列中的所有项目为止。在将一个项目添加到该队列时，未完成的任务的总数就会增加。当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时，那么未完成的任务的总数就会减少。当未完成的任务的总数减少到零时，join() 就会结束阻塞状态。