python 构造生产者消费者模型

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue

""" 生产者消费者初级模型 """

def producer(name,food,q):
    for i in range(5):
        data = "{}生产了{}{}".format(name,food,i)      # 生产者生产食品
        time.sleep(random.randint(1,3))          # 模拟网络或者其他的延迟，没有什么是处于完全理想状态
        print(data)
        q.put(data)


def consumer(name,q):
    while True:
        food = q.get()          # 从队列中取出数据
        # 判断队列中数据是否已经取出完毕，需要提前在队列中插入表示数据
        if food is None: break
        time.sleep(random.randint(1,3))  # 模拟时间延迟（网络延迟）
        print("{}处理掉了{}".format(name,food))


if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p1 = Process(target=producer, args=("生产者1", '寿司', q))
    p2 = Process(target=producer, args=("生产者2", '寿司', q))
    c1 = Process(target=consumer, args=("消费者1", q))
    c2 = Process(target=consumer, args=("消费者2", q))
    p1.start()
    p2.start()
    c1.start()
    c2.start()

    # 等待进程运行结束之后，在队列中插入标识生产结束
    p1.join()
    p2.join()
    # 插入的标识的数量需要根据消费者数量进行确定
    q.put(None)
    q.put(None)

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue,JoinableQueue

""" 生产者消费者进阶模型 """

def producer(name,food,q):
    for i in range(5):
        data = "{}生产了{}{}".format(name,food,i)      # 生产者生产食品
        time.sleep(random.randint(1,3))          # 模拟网络或者其他的延迟，没有什么是处于完全理想状态
        print(data)
        q.put(data)


def consumer(name,q):
    while True:
        food = q.get()          # 从队列中取出数据
        time.sleep(random.randint(1,3))  # 模拟时间延迟（网络延迟）
        print("{}处理掉了{}".format(name,food))
        q.task_done()        # 对队列中的数据的计数减一


if __name__ == '__main__':
    q = JoinableQueue()
    p1 = Process(target=producer, args=("生产者1", '寿司', q))
    p2 = Process(target=producer, args=("生产者2", '寿司', q))
    c1 = Process(target=consumer, args=("消费者1", q))
    c2 = Process(target=consumer, args=("消费者2", q))
    p1.start()
    p2.start()
    # 因为当数据被取出完全的时候，消费者还会在等待取数据，这时候需要守护进程的出现
    c1.daemon = True
    c2.daemon = True
    c1.start()
    c2.start()

    q.join()        # 等待队列中的数据被取出完全

    """ JoinableQueue 这个队列的机制与python的垃圾回收机制中的引用计数相类似 当往队列中插入一个数据时候，计数自动加一， 当调用.task_done()方法使用，对队列的计算进行减一操作； .join()方法与进程中的一样都是阻塞等待，等待队列中的计算清零，才继续运行 """