python 多執行緒 queue

python的queue設計的是執行緒安全的，所以大傢伙放心用吧！

python多執行緒的一種簡單的實現如下:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import threading
import time
deffun
(argv):
print
'in', argv
time.sleep(2)
threads =     #用於儲存執行緒
for i in range(5):  #開5個執行緒
t = threading.thread(target = fun, args = str(i))
if __name__ == '__main__':
#開始所有的執行緒
for i in threads:
i.start()
#保證執行緒執行完    
for i in threads:
i.join()
print
'all over'

程式執行結果如下

使用threading可以很容易的開啟多執行緒，join的作用是用於執行緒同步，看自己的需求而定。

好了，現在進入正題，多執行緒+queue怎麼弄，先給出**

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import queue
import threading
import time
thread_id = 1
thread_num = 3
class
mythread
(threading.thread):
def__init__
(self, q):
global thread_id
threading.thread.__init__(self)
self.q = q
self.thread_id = thread_id
thread_id = thread_id + 1
defrun
(self):
while
true:
try:
task = self.q.get(block = true, timeout = 1) #不設定阻塞的話會一直去嘗試獲取資源
except queue.empty:
print
'thread' ,  self.thread_id , 'end'
break
#取到資料，開始處理（依據需求加處理**）
print
"starting " , self.thread_id
print task
self.q.task_done()
print
"ending " , self.thread_id
q = queue.queue(10)
#向資源池裡面放10個數用作測試
for i in range(10):
q.put(i)
#開thread_num個執行緒 
for i in range(0, thread_num):
worker = mythread(q)
worker.start()
q.join() #等待所有的佇列資源都用完
print
"exiting main thread"

結果如下

是不是感覺很亂，哈哈沒關係，這才是多執行緒的魅力所在！你永遠不知道是從哪個執行緒開始。

在這裡queue作為資源池，執行緒去從資源池中取資料進行處理，可是為什麼需要用到queue呢，因為可能資源池很大，而開的執行緒數有限，所以等乙個執行緒處理完它的任務之後，它可以繼續去取資源處理！這就可以讓先執行完乙個任務的執行緒不立即停下來，而是去取另乙個資源處理，直到沒有資料的時候它才會停下來。簡單理解：q.task_done是表明當前的資源處理完了，q.join()會等到所有的資源都被處理了才會向下繼續執行，這就是一種同步。

python 多執行緒 queue

多執行緒queue

python多執行緒爬蟲學習 Queue

python爬蟲多執行緒之queue

python 多執行緒 queue

多執行緒queue

python多執行緒爬蟲學習 Queue

python爬蟲多執行緒之queue

相關推薦