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用Python多线程实现生产者消费者模式
发布时间：2025-11-05 01:28:12 来源：云智核 作者：应用开发
什么是线程生产者消费者模式
在软件开发的过程中，经常碰到这样的实现生产场景：
某些模块负责生产数据，这些数据由其他模块来负责处理(此处的模式模块可能是：函数、线程、线程进程等)。实现生产产生数据的模式模块称为生产者，而处理数据的线程模块称为消费者。在生产者与消费者之间的实现生产缓冲区称之为仓库。生产者负责往仓库运输商品，模式而消费者负责从仓库里取出商品，线程这就构成了生产者消费者模式。实现生产
结构图如下：
为了大家容易理解，模式我们举一个寄信的线程例子。假设你要寄一封信，实现生产大致过程如下：
你把信写好——相当于生产者生产数据
你把信放入邮箱——相当于生产者把数据放入缓冲区
邮递员把信从邮箱取出，模式做相应处理——相当于消费者把数据取出缓冲区，处理数据
生产者消费者模式的优点
解耦假设生产者和消费者分别是两个线程。如果让生产者直接调用消费者的某个方法，那么生产者对于消费者就会产生依赖(也就是耦合)。如果未来消费者的代码发生变化，云服务器提供商可能会影响到生产者的代码。而如果两者都依赖于某个缓冲区，两者之间不直接依赖，耦合也就相应降低了。
举个例子，我们去邮局投递信件，如果不使用邮箱(也就是缓冲区)，你必须得把信直接交给邮递员。有同学会说，直接给邮递员不是挺简单的嘛?其实不简单，你必须 得认识谁是邮递员，才能把信给他。这就产生了你和邮递员之间的依赖(相当于生产者和消费者的强耦合)。万一哪天邮递员 换人了，你还要重新认识一下(相当于消费者变化导致修改生产者代码)。而邮箱相对来说比较固定，你依赖它的成本就比较低(相当于和缓冲区之间的弱耦合)。
并发由于生产者与消费者是两个独立的并发体，他们之间是用缓冲区通信的，生产者只需要往缓冲区里丢数据，免费信息发布网就可以继续生产下一个数据，而消费者只需要从缓冲区拿数据即可，这样就不会因为彼此的处理速度而发生阻塞。
继续上面的例子，如果我们不使用邮箱，就得在邮局等邮递员，直到他回来，把信件交给他，这期间我们啥事儿都不能干(也就是生产者阻塞)。或者邮递员得挨家挨户问，谁要寄信(相当于消费者轮询)。
支持忙闲不均当生产者制造数据快的时候，消费者来不及处理，未处理的数据可以暂时存在缓冲区中，慢慢处理掉。而不至于因为消费者的性能造成数据丢失或影响生产者生产。
我们再拿寄信的例子，假设邮递员一次只能带走1000封信，万一碰上情人节(或是圣诞节)送贺卡，需要寄出去的信超过了1000封，这时候邮箱这个缓冲区就派上用场了。邮递员把来不及带走的信暂存在邮箱中，等下次过来时再拿走。IT技术网
通过上面的介绍大家应该已经明白了生产者消费者模式。
Python中的多线程编程
在实现生产者消费者模式之前，我们先学习下Python中的多线程编程。
线程是操作系统直接支持的执行单元，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。
Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。
下面我们先看一段在Python中实现多线程的代码。
import time,threading #线程代码 class TaskThread(threading.Thread): def __init__(self,name): threading.Thread.__init__(self,name=name) def run(self): print(thread %s is running... % self.getName()) for i in range(6): print(thread %s >>> %s % (self.getName(), i)) time.sleep(1) print(thread %s finished. % self.getName()) taskthread = TaskThread(TaskThread) taskthread.start() taskthread.join()下面是程序的执行结果：
thread TaskThread is running... thread TaskThread >>> 0 thread TaskThread >>> 1 thread TaskThread >>> 2 thread TaskThread >>> 3 thread TaskThread >>> 4 thread TaskThread >>> 5 thread TaskThread finished.TaskThread类继承自threading模块中的Thread线程类。构造函数的name参数指定线程的名字，通过重载基类run函数实现具体任务。
在简单熟悉了Python的线程后，下面我们实现一个生产者消费者模式。
from Queue import Queue import random,threading,time #生产者类 class Producer(threading.Thread): def __init__(self, name,queue): threading.Thread.__init__(self, name=name) self.data=queue def run(self): for i in range(5): print("%s is producing %d to the queue!" % (self.getName(), i)) self.data.put(i) time.sleep(random.randrange(10)/5) print("%s finished!" % self.getName()) #消费者类 class Consumer(threading.Thread): def __init__(self,name,queue): threading.Thread.__init__(self,name=name) self.data=queue def run(self): for i in range(5): val = self.data.get() print("%s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (self.getName(),val)) time.sleep(random.randrange(10)) print("%s finished!" % self.getName()) def main(): queue = Queue() producer = Producer(Producer,queue) consumer = Consumer(Consumer,queue) producer.start() consumer.start() producer.join() consumer.join() print All threads finished! if __name__ == __main__: main()执行结果可能如下：
Producer is producing 0 to the queue! Consumer is consuming. 0 in the queue is consumed! Producer is producing 1 to the queue! Producer is producing 2 to the queue! Consumer is consuming. 1 in the queue is consumed! Consumer is consuming. 2 in the queue is consumed! Producer is producing 3 to the queue! Producer is producing 4 to the queue! Producer finished! Consumer is consuming. 3 in the queue is consumed! Consumer is consuming. 4 in the queue is consumed! Consumer finished! All threads finished!因为多线程是抢占式执行的，所以打印出的运行结果不一定和上面的完全一致。
小结
本例通过Python实现了一个简单的生产者消费者模型。Python中的Queue模块已经提供了对线程同步的支持，所以本文并没有涉及锁、同步、死锁等多线程问题。
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