什么是生产者消费者模型
在 工作中，大家可能会碰到这样一种情况：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产 生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。在生产者与消费者之间在加个缓冲区，我们形象的称之为仓库，生产者负责往仓库了进商 品，而消费者负责从仓库里拿商品，这就构成了生产者消费者模型。结构图如下：
生产者消费者模型的优点：
1、解耦
假设生产者和消费者分别是两个类。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）。将来如果消费者的代码发生变化， 可能会影响到生产者。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，如果不使用邮筒（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（光凭身上穿的制服，万一有人假冒，就惨了）。这就产生和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）。而邮筒相对来说比较固定，你依赖它的成本就比较低（相当于和缓冲区之间的弱耦合）。
2、支持并发
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作为桥梁连接，生产者只需要往缓冲区里丢数据，就可以继续生产下一个数据，而消费者只需要从缓冲区了拿数据即可，这样就不会因为彼此的处理速度而发生阻塞。
接上面的例子，如果我们不使用邮筒，我们就得在邮局等邮递员，直到他回来，我们把信件交给他，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）。
3、支持忙闲不均
缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢，缓冲区的好处就体现出来了。当数据制造快的时候，消费者来不及处理，未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。 等生产者的制造速度慢下来，消费者再慢慢处理掉。
为了充分复用，我们再拿寄信的例子来说事。假设邮递员一次只能带走1000封信。万一某次碰上情人节（也可能是圣诞节）送贺卡，需要寄出去的信超过1000封，这时 候邮筒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筒中，等下次过来 时再拿走。
Python示例：
利用队列实现简单的生产者消费者模型，生产者产生时间放入队列，消费者取出时间打印
class Consumer(threading.Thread): def __init__(self, queue): threading.Thread.__init__(self) self._queue = queue def run(self): while True: msg = self._queue.get() if isinstance(msg, str) and msg == 'quit': break print "I'm a thread, and I received %s!!" % msg print 'Bye byes!'def producer(): queue = Queue.Queue() worker = Consumer(queue) worker.start() # 开启消费者线程 start_time = time.time() while time.time() - start_time < 5: queue.put('something at %s' % time.time()) time.sleep(1) queue.put('quit') worker.join()if __name__ == '__main__': producer()
使用多线程，在做爬虫的时候，生产者用着产生url链接，消费者用于获取url数据，在队列的帮助下可以使用多线程加快爬虫速度。
import t<i>本文来源gaodai$ma#com搞$$代**码)网@</i>imeimport threadingimport Queueimport urllib2class Consumer(threading.Thread): def __init__(self, queue): threading.Thread.__init__(self) self._queue = queue def run(self): while True: content = self._queue.get() print content if isinstance(content, str) and content == 'quit': break response = urllib2.urlopen(content) print 'Bye byes!'def Producer(): urls = [ 'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258', 'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258', 'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258', 'http://211.103.242.133:8080/Disease/Details.aspx?id=2258' ] queue = Queue.Queue() worker_threads = build_worker_pool(queue, 4) start_time = time.time() for url in urls: queue.put(url) for worker in worker_threads: queue.put('quit') for worker in worker_threads: worker.join() print 'Done! Time taken: {}'.format(time.time() - start_time)def build_worker_pool(queue, size): workers = [] for _ in range(size): worker = Consumer(queue) worker.start() workers.append(worker) return workersif __name__ == '__main__': Producer()
转载请注明原文链接：理解生产者消费者模型及在Python编程中的运用实例
