Python并发编程之消息队列补充及如何创建线程池

本文目录




消息队列的先进先出
创建多线程的两种方式


. 消息队列的先进先出
首先，要告诉大家的事，消息队列可不是只有queue.Queue这一个类，除它之外，还有queue.LifoQueue和queue.PriorityQueue这两个类。
从名字上，对于他们之间的区别，你大概也能猜到一二吧。




>本期推送整理了初学者可能会用到的Python资料,含有书籍/视频/在线文档和编辑器/源
代码,关于`Ｐｙｔｈｏｎ`的安装qun：850973621


  queue.Queue：先进先出队列queue.LifoQueue：后进先出队列queue.PriorityQueue：优先级队列


先来看看，我们的老朋友，queue.Queue。所谓的先进先出（FIFO，First in First Out），就是先进入队列的消息，将优先被消费。这和我们日常排队买菜是一样的，先排队的人肯定是先买到菜。
用代码来说明一下
import queue


q = queue.Queue()


for i in range(5):
    q.put(i)


while not q.empty():
    print q.get()
复制代码
看看输出，符合我们先进先出的预期。存入队列的顺序是01234，被消费的顺序也是01234。
0
1
2
3
4
复制代码
再来看看Queue.LifoQueue，后进先出，就是后进入消息队列的，将优先被消费。
这和我们羽毛球筒是一样的，最后放进羽毛球筒的球，会被第一个取出使用。
用代码来看下
import queue


q = queue.LifoQueue()


for i in range(5):
    q.put(i)


while not q.empty():
    print q.get()
复制代码
来看看输出，符合我们后进后出的预期。存入队列的顺序是01234，被消费的顺序也是43210。
4
3
2
1
0
复制代码
最后来看看Queue.PriorityQueue，优先级队列。这和我们日常生活中的会员机制有些类似，办了金卡的人比银卡的服务优先，办了银卡的人比不办卡的人服务优先。
来用代码看一下
from queue import PriorityQueue


# 重新定义一个类，继承自PriorityQueue
class MyPriorityQueue(PriorityQueue):
    def __init__(self):
        PriorityQueue.__init__(self)
        self.counter = 0


    def put(self, item, priority):
        PriorityQueue.put(self, (priority, self.counter, item))
        self.counter += 1


    def get(self, *args, **kwargs):
        _, _, item = PriorityQueue.get(self, *args, **kwargs)
        return item




queue = MyPriorityQueue()
queue.put('item2', 2)
queue.put('item5', 5)
queue.put('item3', 3)
queue.put('item4', 4)
queue.put('item1', 1)


while True:
    print(queue.get())
复制代码
来看看输出，符合我们的预期。我们存入入队列的顺序是25341，对应的优先级也是25341，可是被消费的顺序丝毫不受传入顺序的影响，而是根据指定的优先级来消费。
item1
item2
item3
item4
item5
复制代码
. 创建多线程的两种方式
在使用多线程处理任务时也不是线程越多越好，由于在切换线程的时候，需要切换上下文环境，依然会造成cpu的大量开销。为解决这个问题，线程池的概念被提出来了。预先创建好一个较为优化的数量的线程，让过来的任务立刻能够使用，就形成了线程池。
在Python3中，创建线程池是通过concurrent.futures函数库中的ThreadPoolExecutor类来实现的。
import time
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor




def target():
    for i in range(5):
        print('running thread-{}:{}'.format(threading.get_ident(), i))
        time.sleep(1)


#: 生成线程池最大线程为5个
pool = ThreadPoolExecutor(5) 


for i in range(100):
    pool.submit(target) # 往线程中提交，并运行 
复制代码
从结果来看，前面设置线程池最大线程数5个，有生效。
running thread-11308:0
running thread-12504:0
running thread-5656:0
running thread-12640:0
running thread-7948:0


running thread-11308:1
running thread-5656:1
running thread-7948:1
running thread-12640:1
running thread-12504:1


...
...
复制代码
除了使用上述第三方模块的方法之外，我们还可以自己结合前面所学的消息队列来自定义线程池。
这里我们就使用queue来实现一个上面同样效果的例子，大家感受一下。
import time
import threading
from queue import Queue


def target(q):
    while True:
        msg = q.get()
        for i in range(5):
            print('running thread-{}:{}'.format(threading.get_ident(), i))
            time.sleep(1)


def pool(workers,queue):
    for n in range(workers):
        t = threading.Thread(target=target, args=(queue,))
        t.daemon = True
        t.start()


queue = Queue()
# 创建一个线程池：并设置线程数为5
pool(5, queue)


for i in range(100):
    queue.put("start")


# 消息都被消费才能结束
queue.join()
复制代码
输出是和上面是完全一样的效果
running thread-11308:0
running thread-12504:0
running thread-5656:0
running thread-12640:0
running thread-7948:0


running thread-11308:1
running thread-5656:1
running thread-7948:1
running thread-12640:1
running thread-12504:1


...
...
复制代码
构建线程池的方法，是可以很灵活的，大家有举可以自己多研究。但是建议只要掌握一种自己熟悉的，能快速上手的就好了。


作者：王一白
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注