Python生产者与消费者模型中的优势有哪些

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生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信，生产者生产消费者需要的资料，消费者把资料做成产品，从而消耗掉生产的数据。达到供需平衡，不能生产多了浪费，也不能需要消耗资源的时候没有。

multiprocessing-Queue实现

from  multiprocessing import Process,Queue  #多进程组件,队列import time,random  #生产者方法def producer(name,food,q):    for i in  range(4):        time.sleep(random.randint(1,3)) #模拟获取数据时间        f = '%s生产的%s%s'%(name,food,i)        print(f)        q.put(f) #添加进队列#消费者方法def consumer(q,name):    while True:        food = q.get() #如果获取不到，会一直阻塞进程不会结束子进程        # 当队列中的数据是None的时候结束while循环        if food is None:            print('%s获取到一个空'%name)            break        f = '\033[31m%s消费了%s\033[0m' % (name, food)        print(f)        time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟消耗数据时间if __name__ == '__main__':    q = Queue()  # 创建队列    # 模拟生产者 生产数据    p = Process(target=producer, args=('p', '包子', q)) #创建进程    p.start() #启动进程    p1 = Process(target=producer, args=('p1', '烧饼', q))    p1.start()   #模拟消费者消费数据    c = Process(target=consumer, args=(q, 'c'))    c.start()    c1 = Process(target=consumer, args=(q, 'c1'))    c1.start()    p.join()#阻塞主进程 直到p和p1 子进程结束后才执行q.put() 方法    p1.join()#阻塞主进程 直到p和p1 子进程结束后才执行q.put() 方法    #为了确保生产者生产完所有数据后，    #最后一个是None,方便结束子进程中的while循环,    #否则会一直等待队列中加入新数据。    q.put(None)    q.put(None)

使用Queue组件实现的缺点就是，实现了多少个消费者consumer进程，就需要在最后往队列中添加多少个None标识，方便生产完毕结束消费者consumer进程。否则，p.get() 不到任务会阻塞子进程，因为while循环，直到队列q中有新的任务加进来，才会再次执行。而我们的生产者只能生产这么多东西，所以相当于程序卡死。

multiprocessing-JoinableQueue实现

from multiprocessing import JoinableQueue,Processimport time,random#生产者方法def producer(name,food,q):    for i in range(4):        time.sleep(random.randint(1, 2))        f = '%s生产的%s%s'%(name,food,i)        q.put(f)        print(f)    q.join()  #一直阻塞，等待消耗完所有的数据后才释放#消费者方法def consumer(name,q):    while True:        food = q.get()        print('\033[31m%s消费了%s\033[0m' % (name, food))        time.sleep(random.randint(4,8))        q.task_done() #每次消耗减1if __name__ == '__main__':    q = JoinableQueue()  #创建队列    #模拟生产者队列    p1 = Process(target=producer,args=('p1','包子',q))    p1.start()    p2 = Process(target=producer,args=('p2','烧饼',q))    p2.start()    #模拟消费者队列    c1 = Process(target=consumer,args=('c1',q))    c1.daemon = True #守护进程：主进程结束，子进程也会结束    c1.start()    c2 = Process(target=consumer,args=('c2',q))    c2.daemon = True    c2.start()    p1.join() #阻塞主进程，等到p1子进程结束才往下执行    p2.join()    # q.task_done() 每次消耗队列中的 任务数减1    # q.join() 一直阻塞，等待队列中的任务数消耗完才释放    # 因为有 q.join 所有一直会等待 c1,c2 消耗完毕。才会执行 p.join 后面的代码    # 因为 c1 c2 是守护进程，所以到这一步主进程代码执行完毕，主进程会释放死掉，    # 所以 c1 c2 也会跟随 主进程释放死掉。

使用JoinableQueue组件，是因为JoinableQueue中有两个方法：task_done()和join() 。首先说join()和Process中的join()的效果类似，都是阻塞当前进程，防止当前进程结束。但是JoinableQueue的join()是和task_down()配合使用的。
Process中的join()是等到子进程中的代码执行完毕，就会执行主进程join()下面的代码。而JoinableQueue中的join()是等到队列中的任务数量为0的时候才会执行q.join()下面的代码，否则会一直阻塞。
task_down()方法是每获取一次队列中的任务，就需要执行一次。直到队列中的任务数为0的时候，就会执行JoinableQueue的join()后面的方法了。所以生产者生产完所有的数据后，会一直阻塞着。不让p1和p2进程结束。等到消费者get()一次数据，就会执行一次task_down()方法，从而队列中的任务数量减1,当数量为0后，执行JoinableQueue的join()后面代码,从而p1和p2进程结束。
因为p1和p2添加了join()方法，所以当子进程中的consumer方法执行完后，才会往下执行。从而主进程结束。因为这里把消费者进程c1和c2 设置成了守护进程，主进程结束的同时，c1和c2 进程也会随之结束，进程都结束了。所以消费者consumer方法也会结束。

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