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用Python的线程来解决生产者消费问题的示例

程序员文章站 2023-11-17 20:40:31
我们将使用Python线程来解决Python中的生产者—消费者问题。这个问题完全不像他们在学校中说的那么难。 如果你对生产者—消费者问题有了解,看这篇博客会更有意义。...

我们将使用Python线程来解决Python中的生产者—消费者问题。这个问题完全不像他们在学校中说的那么难。

如果你对生产者—消费者问题有了解,看这篇博客会更有意义。

为什么要关心生产者—消费者问题:

  •     可以帮你更好地理解并发和不同概念的并发。
  •     信息队列中的实现中,一定程度上使用了生产者—消费者问题的概念,而你某些时候必然会用到消息队列。

当我们在使用线程时,你可以学习以下的线程概念:

  •     Condition:线程中的条件。
  •     wait():在条件实例中可用的wait()。
  •     notify() :在条件实例中可用的notify()。

我假设你已经有这些基本概念:线程、竞态条件,以及如何解决静态条件(例如使用lock)。否则的话,你建议你去看我上一篇文章。

引用*:

生产者的工作是产生一块数据,放到buffer中,如此循环。与此同时,消费者在消耗这些数据(例如从buffer中把它们移除),每次一块。

这里的关键词是“同时”。所以生产者和消费者是并发运行的,我们需要对生产者和消费者做线程分离。
 

from threading import Thread
 
class ProducerThread(Thread):
  def run(self):
    pass
 
class ConsumerThread(Thread):
  def run(self):
    pass

再次引用*:

这个为描述了两个共享固定大小缓冲队列的进程,即生产者和消费者。

假设我们有一个全局变量,可以被生产者和消费者线程修改。生产者产生数据并把它加入到队列。消费者消耗这些数据(例如把它移出)。

queue = []

在刚开始,我们不会设置固定大小的条件,而在实际运行时加入(指下述例子)。

一开始带bug的程序:

from threading import Thread, Lock
import time
import random
 
queue = []
lock = Lock()
 
class ProducerThread(Thread):
  def run(self):
    nums = range(5) #Will create the list [0, 1, 2, 3, 4]
    global queue
    while True:
      num = random.choice(nums) #Selects a random number from list [0, 1, 2, 3, 4]
      lock.acquire()
      queue.append(num)
      print "Produced", num
      lock.release()
      time.sleep(random.random())
 
class ConsumerThread(Thread):
  def run(self):
    global queue
    while True:
      lock.acquire()
      if not queue:
        print "Nothing in queue, but consumer will try to consume"
      num = queue.pop(0)
      print "Consumed", num
      lock.release()
      time.sleep(random.random())
 
ProducerThread().start()
ConsumerThread().start()

运行几次并留意一下结果。如果程序在IndexError异常后并没有自动结束,用Ctrl+Z结束运行。

样例输出:
 

Produced 3
Consumed 3
Produced 4
Consumed 4
Produced 1
Consumed 1
Nothing in queue, but consumer will try to consume
Exception in thread Thread-2:
Traceback (most recent call last):
 File "/usr/lib/python2.7/threading.py", line 551, in __bootstrap_inner
  self.run()
 File "producer_consumer.py", line 31, in run
  num = queue.pop(0)
IndexError: pop from empty list

解释:

  •     我们开始了一个生产者线程(下称生产者)和一个消费者线程(下称消费者)。
  •     生产者不停地添加(数据)到队列,而消费者不停地消耗。
  •     由于队列是一个共享变量,我们把它放到lock程序块内,以防发生竞态条件。
  •     在某一时间点,消费者把所有东西消耗完毕而生产者还在挂起(sleep)。消费者尝试继续进行消耗,但此时队列为空,出现IndexError异常。
  •     在每次运行过程中,在发生IndexError异常之前,你会看到print语句输出”Nothing in queue, but consumer will try to consume”,这是你出错的原因。

我们把这个实现作为错误行为(wrong behavior)。

什么是正确行为?

当队列中没有任何数据的时候,消费者应该停止运行并等待(wait),而不是继续尝试进行消耗。而当生产者在队列中加入数据之后,应该有一个渠道去告诉(notify)消费者。然后消费者可以再次从队列中进行消耗,而IndexError不再出现。

关于条件

    条件(condition)可以让一个或多个线程进入wait,直到被其他线程notify。参考:?http://docs.python.org/2/library/threading.html#condition-objects

这就是我们所需要的。我们希望消费者在队列为空的时候wait,只有在被生产者notify后恢复。生产者只有在往队列中加入数据后进行notify。因此在生产者notify后,可以确保队列非空,因此消费者消费时不会出现异常。

  •     condition内含lock。
  •     condition有acquire()和release()方法,用以调用内部的lock的对应方法。

condition的acquire()和release()方法内部调用了lock的acquire()和release()。所以我们可以用condiction实例取代lock实例,但lock的行为不会改变。
生产者和消费者需要使用同一个condition实例, 保证wait和notify正常工作。

重写消费者代码:
 

from threading import Condition
 
condition = Condition()
 
class ConsumerThread(Thread):
  def run(self):
    global queue
    while True:
      condition.acquire()
      if not queue:
        print "Nothing in queue, consumer is waiting"
        condition.wait()
        print "Producer added something to queue and notified the consumer"
      num = queue.pop(0)
      print "Consumed", num
      condition.release()
      time.sleep(random.random())

重写生产者代码:
 

class ProducerThread(Thread):
  def run(self):
    nums = range(5)
    global queue
    while True:
      condition.acquire()
      num = random.choice(nums)
      queue.append(num)
      print "Produced", num
      condition.notify()
      condition.release()
      time.sleep(random.random())

样例输出:
 

Produced 3
Consumed 3
Produced 1
Consumed 1
Produced 4
Consumed 4
Produced 3
Consumed 3
Nothing in queue, consumer is waiting
Produced 2
Producer added something to queue and notified the consumer
Consumed 2
Nothing in queue, consumer is waiting
Produced 2
Producer added something to queue and notified the consumer
Consumed 2
Nothing in queue, consumer is waiting
Produced 3
Producer added something to queue and notified the consumer
Consumed 3
Produced 4
Consumed 4
Produced 1
Consumed 1

解释:

  •     对于消费者,在消费前检查队列是否为空。
  •     如果为空,调用condition实例的wait()方法。
  •     消费者进入wait(),同时释放所持有的lock。
  •     除非被notify,否则它不会运行。
  •     生产者可以acquire这个lock,因为它已经被消费者release。
  •     当调用了condition的notify()方法后,消费者被唤醒,但唤醒不意味着它可以开始运行。
  •     notify()并不释放lock,调用notify()后,lock依然被生产者所持有。
  •     生产者通过condition.release()显式释放lock。
  •     消费者再次开始运行,现在它可以得到队列中的数据而不会出现IndexError异常。

为队列增加大小限制

生产者不能向一个满队列继续加入数据。

它可以用以下方式来实现:

  •     在加入数据前,生产者检查队列是否为满。
  •     如果不为满,生产者可以继续正常流程。
  •     如果为满,生产者必须等待,调用condition实例的wait()。
  •     消费者可以运行。消费者消耗队列,并产生一个空余位置。
  •     然后消费者notify生产者。
  •     当消费者释放lock,消费者可以acquire这个lock然后往队列中加入数据。

最终程序如下:

from threading import Thread, Condition
import time
import random
 
queue = []
MAX_NUM = 10
condition = Condition()
 
class ProducerThread(Thread):
  def run(self):
    nums = range(5)
    global queue
    while True:
      condition.acquire()
      if len(queue) == MAX_NUM:
        print "Queue full, producer is waiting"
        condition.wait()
        print "Space in queue, Consumer notified the producer"
      num = random.choice(nums)
      queue.append(num)
      print "Produced", num
      condition.notify()
      condition.release()
      time.sleep(random.random())
 
class ConsumerThread(Thread):
  def run(self):
    global queue
    while True:
      condition.acquire()
      if not queue:
        print "Nothing in queue, consumer is waiting"
        condition.wait()
        print "Producer added something to queue and notified the consumer"
      num = queue.pop(0)
      print "Consumed", num
      condition.notify()
      condition.release()
      time.sleep(random.random())
 
ProducerThread().start()
ConsumerThread().start()

样例输出:
 

Produced 0
Consumed 0
Produced 0
Produced 4
Consumed 0
Consumed 4
Nothing in queue, consumer is waiting
Produced 4
Producer added something to queue and notified the consumer
Consumed 4
Produced 3
Produced 2
Consumed 3

更新:
很多网友建议我在lock和condition下使用Queue来代替使用list。我同意这种做法,但我的目的是展示Condition,wait()和notify()如何工作,所以使用了list。

以下用Queue来更新一下代码。

Queue封装了Condition的行为,如wait(),notify(),acquire()。

现在不失为一个好机会读一下Queue的文档(http://docs.python.org/2/library/queue.html)。

更新程序:

from threading import Thread
import time
import random
from Queue import Queue
 
queue = Queue(10)
 
class ProducerThread(Thread):
  def run(self):
    nums = range(5)
    global queue
    while True:
      num = random.choice(nums)
      queue.put(num)
      print "Produced", num
      time.sleep(random.random())
 
class ConsumerThread(Thread):
  def run(self):
    global queue
    while True:
      num = queue.get()
      queue.task_done()
      print "Consumed", num
      time.sleep(random.random())
 
ProducerThread().start()
ConsumerThread().start()

解释:

  •     在原来使用list的位置,改为使用Queue实例(下称队列)。
  •     这个队列有一个condition,它有自己的lock。如果你使用Queue,你不需要为condition和lock而烦恼。
  •     生产者调用队列的put方法来插入数据。
  •     put()在插入数据前有一个获取lock的逻辑。
  •     同时,put()也会检查队列是否已满。如果已满,它会在内部调用wait(),生产者开始等待。
  •     消费者使用get方法。
  •     get()从队列中移出数据前会获取lock。
  •     get()会检查队列是否为空,如果为空,消费者进入等待状态。
  •     get()和put()都有适当的notify()。现在就去看Queue的源码吧。