我们将使用Python线程来解决Python中的生产者—消费者问题。这个问题完全不像他们在学校中说的那么难。

如果你对生产者—消费者问题有了解，看这篇博客会更有意义。

为什么要关心生产者—消费者问题：

可以帮你更好地理解并发和不同概念的并发。 信息队列中的实现中，一定程度上使用了生产者—消费者问题的概念，而你某些时候必然会用到消息队列。

当我们在使用线程时，你可以学习以下的线程概念：

Condition：线程中的条件。 wait()：在条件实例中可用的wait()。 notify() ：在条件实例中可用的notify()。

我假设你已经有这些基本概念：线程、竞态条件，以及如何解决静态条件（例如使用lock)。否则的话，你建议你去看我上一篇文章basics of Threads。

引用维基百科：

生产者的工作是产生一块数据，放到buffer中，如此循环。与此同时，消费者在消耗这些数据（例如从buffer中把它们移除），每次一块。

这里的关键词是“同时”。所以生产者和消费者是并发运行的，我们需要对生产者和消费者做线程分离。

from threading import Thread class ProducerThread(Thread): def run(self): pass class ConsumerThread(Thread): def run(self): pass

再次引用维基百科：

这个为描述了两个共享固定大小缓冲队列的进程，即生产者和消费者。

假设我们有一个全局变量，可以被生产者和消费者线程修改。生产者产生数据并把它加入到队列。消费者消耗这些数据（例如把它移出）。

queue = []

在刚开始，我们不会设置固定大小的条件，而在实际运行时加入（指下述例子）。

一开始带bug的程序：

from threading import Thread, Lock import time import random queue = [] lock = Lock() class ProducerThread(Thread): def run(self): nums = range(5) #Will create the list [0, 1, 2, 3, 4] global queue while True: num = random.choice(nums) #Selects a random number from list [0, 1, 2, 3, 4] lock.acquire() queue.append(num) print "Produced", num lock.release() time.sleep(random.random()) class ConsumerThread(Thread): def run(self): global queue while True: lock.acquire() if not queue: print "Nothing in queue, but consumer will try to consume" num = queue.pop(0) print "Consumed", num lock.release() time.sleep(random.random()) ProducerThread().start() ConsumerThread().start()

运行几次并留意一下结果。如果程序在IndexError异常后并没有自动结束，用Ctrl+Z结束运行。

样例输出：

Produced 3 Consumed 3 Produced 4 Consumed 4 Produced 1 Consumed 1 Nothing in queue, but consumer will try to consume Exception in thread Thread-2: Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python2.7/threading.py", line 551, in __bootstrap_inner self.run() File "producer_consumer.py", line 31, in run num = queue.pop(0) IndexError: pop from empty list

解释：

我们开始了一个生产者线程（下称生产者）和一个消费者线程（下称消费者）。 生产者不停地添加（数据）到队列，而消费者不停地消耗。 由于队列是一个共享变量，我们把它放到lock程序块内，以防发生竞态条件。 在某一时间点，消费者把所有东西消耗完毕而生产者还在挂起（sleep）。消费者尝试继续进行消耗，但此时队列为空，出现IndexError异常。 在每次运行过程中，在发生IndexError异常之前，你会看到print语句输出”Nothing in queue, but consumer will try to consume”，这是你出错的原因。

我们把这个实现作为错误行为（wrong behavior）。

什么是正确行为？

当队列中没有任何数据的时候，消费者应该停止运行并等待(wait），而不是继续尝试进行消耗。而当生产者在队列中加入数据之后，应该有一个渠道去告诉（notify）消费者。然后消费者可以再次从队列中进行消耗，而IndexError不再出现。

关于条件

条件（condition）可以让一个或多个线程进入wait，直到被其他线程notify。参考：?http://docs.python.org/2/library/threading.html#condition-objects

这就是我们所需要的。我们希望消费者在队列为空的时候wait，只有在被生产者notify后恢复。生产者只有在往队列中加入数据后进行notify。因此在生产者notify后，可以确保队列非空，因此消费者消费时不会出现异常。

condition内含lock。 condition有acquire()和release()方法，用以调用内部的lock的对应方法。

condition的acquire()和release()方法内部调用了lock的acquire()和release()。所以我们可以用condiction实例取代lock实例，但lock的行为不会改变。

生产者和消费者需要使用同一个condition实例, 保证wait和notify正常工作。

重写消费者代码：

from threading import Condition condition = Condition() class ConsumerThread(Thread): def run(self): global queue while True: condition.acquire() if not queue: print "Nothing in queue, consumer is waiting" condition.wait() print "Producer added something to queue and notified the consumer" num = queue.pop(0) print "Consumed", num condition.release() time.sleep(random.random())

重写生产者代码：

class ProducerThread(Thread): def run(self): nums = range(5) global queue while True: condition.acquire() num = random.choice(nums) queue.append(num) print "Produced", num condition.notify() condition.release() time.sleep(random.random())

样例输出：

Produced 3 Consumed 3 Produced 1 Consumed 1 Produced 4 Consumed 4 Produced 3 Consumed 3 Nothing in queue, consumer is waiting Produced 2 Producer added something to queue and notified the consumer Consumed 2 Nothing in queue, consumer is waiting Produced 2 Producer added something to queue and notified the consumer Consumed 2 Nothing in queue, consumer is waiting Produced 3 Producer added something to queue and notified the consumer Consumed 3 Produced 4 Consumed 4 Produced 1 Consumed 1

解释：

对于消费者，在消费前检查队列是否为空。 如果为空，调用condition实例的wait()方法。 消费者进入wait()，同时释放所持有的lock。 除非被notify，否则它不会运行。 生产者可以acquire这个lock，因为它已经被消费者release。 当调用了condition的notify()方法后，消费者被唤醒，但唤醒不意味着它可以开始运行。 notify()并不释放lock，调用notify()后，lock依然被生产者所持有。 生产者通过condition.release()显式释放lock。 消费者再次开始运行，现在它可以得到队列中的数据而不会出现IndexError异常。

为队列增加大小限制

生产者不能向一个满队列继续加入数据。

它可以用以下方式来实现：

在加入数据前，生产者检查队列是否为满。 如果不为满，生产者可以继续正常流程。 如果为满，生产者必须等待，调用condition实例的wait()。 消费者可以运行。消费者消耗队列，并产生一个空余位置。 然后消费者notify生产者。 当消费者释放lock，消费者可以acquire这个lock然后往队列中加入数据。

最终程序如下：

from threading import Thread, Condition import time import random queue = [] MAX_NUM = 10 condition = Condition() class ProducerThread(Thread): def run(self): nums = range(5) global queue while True: condition.acquire() if len(queue) == MAX_NUM: print "Queue full, producer is waiting" condition.wait() print "Space in queue, Consumer notified the producer" num = random.choice(nums) queue.append(num) print "Produced", num condition.notify() condition.release() time.sleep(random.random()) class ConsumerThread(Thread): def run(self): global queue while True: condition.acquire() if not queue: print "Nothing in queue, consumer is waiting" condition.wait() print "Producer added something to queue and notified the consumer" num = queue.pop(0) print "Consumed", num condition.notify() condition.release() time.sleep(random.random()) ProducerThread().start() ConsumerThread().start()

样例输出：

Produced 0 Consumed 0 Produced 0 Produced 4 Consumed 0 Consumed 4 Nothing in queue, consumer is waiting Produced 4 Producer added something to queue and notified the consumer Consumed 4 Produced 3 Produced 2 Consumed 3

更新：

很多网友建议我在lock和condition下使用Queue来代替使用list。我同意这种做法，但我的目的是展示Condition，wait()和notify()如何工作，所以使用了list。

以下用Queue来更新一下代码。

Queue封装了Condition的行为，如wait()，notify()，acquire()。

现在不失为一个好机会读一下Queue的文档（http://docs.python.org/2/library/queue.html）。

更新程序：

from threading import Thread import time import random from Queue import Queue queue = Queue(10) class ProducerThread(Thread): def run(self): nums = range(5) global queue while True: num = random.choice(nums) queue.put(num) print "Produced", num time.sleep(random.random()) class ConsumerThread(Thread): def run(self): global queue while True: num = queue.get() queue.task_done() print "Consumed", num time.sleep(random.random()) ProducerThread().start() ConsumerThread().start()

解释：

在原来使用list的位置，改为使用Queue实例（下称队列）。 这个队列有一个condition，它有自己的lock。如果你使用Queue，你不需要为condition和lock而烦恼。 生产者调用队列的put方法来插入数据。 put()在插入数据前有一个获取lock的逻辑。 同时，put()也会检查队列是否已满。如果已满，它会在内部调用wait()，生产者开始等待。 消费者使用get方法。 get()从队列中移出数据前会获取lock。 get()会检查队列是否为空，如果为空，消费者进入等待状态。 get()和put()都有适当的notify()。现在就去看Queue的源码吧。