怎么在Python中利用 Asyncio模块实现一个生产消费者模型

发布时间:2021-03-01 14:34:56 作者:戴恩恩
来源:亿速云 阅读:159

本文章向大家介绍怎么在Python中利用 Asyncio模块实现一个生产消费者模型的基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

Python主要用来做什么

Python主要应用于:1、Web开发;2、数据科学研究;3、网络爬虫;4、嵌入式应用开发;5、游戏开发;6、桌面应用开发。

asyncio的关键字说明

在设计模式中,生产消费者模型占有非常重要的地位,这个模型在现实世界中也有很多有意思的对应场景,比如做包子的人和吃包子的人,当两者速度不匹配时,就需要有一个模型来做匹配(偶合),实现做的包子都会依次消费掉。

import asyncio

class ConsumerProducerModel:
  def __init__(self, producer, consumer, queue=asyncio.Queue(), plate_size=6): # the plate holds 6pcs bread
    self.queue = queue
    self.producer = producer
    self.consumer = consumer
    self.plate_size = plate_size

  async def produce_bread(self):
    for i in range(self.plate_size):
      bread = f"bread {i}"
      await asyncio.sleep(0.5) # bread makes faster, 0.5s/pc
      await self.queue.put(bread)
      print(f'{self.producer} makes {bread}')

  async def consume_bread(self):
    while True:
      bread = await self.queue.get()
      await asyncio.sleep(1) # eat slower, 1s/pc
      print(f'{self.consumer} eats {bread}')
      self.queue.task_done()

async def main():
  queue = asyncio.Queue()
  cp1 = ConsumerProducerModel("John", "Grace", queue) # group 1
  cp2 = ConsumerProducerModel("Mike", "Lucy", queue) # group 2

  producer_1 = cp1.produce_bread()
  producer_2 = cp2.produce_bread()

  consumer_1 = asyncio.ensure_future(cp1.consume_bread())
  consumer_2 = asyncio.ensure_future(cp2.consume_bread())

  await asyncio.gather(*[producer_1, producer_2])
  await queue.join()
  consumer_1.cancel()
  consumer_2.cancel()

if __name__ == '__main__':
  loop = asyncio.get_event_loop()
  loop.run_until_complete(main())
  loop.close()

生产消费者模型可以使用多线程和队列来实现,这里选择协程不仅是因为性能不错,而且整个下来逻辑清晰:

1. 先定义初始化的东西,要有个队列,要有生产者,要有消费者,要有装面包的盘子大小;

2. 生产者:根据盘子大小生产出对应的东西(面包),将东西放入盘子(queue);

3. 消费者:从盘子上取东西,每次取东西都是一个任务,每次任务完成,就标记为task_done(调用函数)。在这个层面,一直循环;

4. 主逻辑:实例化生产消费者模型对象,创建生产者协程,创建任务(ensure_future),收集协程结果,等待所有线程结束(join),手动取消两个消费者协程;

5. 运行:首先创建事件循环,然后进入主逻辑,直到完成,关闭循环。

以上就是小编为大家带来的怎么在Python中利用 Asyncio模块实现一个生产消费者模型的全部内容了,希望大家多多支持亿速云!

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