什么是生产者消费者模式
在软件开发的过程中，经常碰到这样的场景：
某些模块负责生产数据，这些数据由其他模块来负责处理（此处的模块可能是：函数、线程、进程等）。产生数据的模块称为生产者，而处理数据的模块称为消费者。在生产者与消费者之间的缓冲区称之为仓库。生产者负责往仓库运输商品，而消费者负责从仓库里取出商品，这就构成了生产者消费者模式。
举一个寄信的例子。假设你要寄一封信，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，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，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，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。
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。
importtime,threading
#线程代码
classTaskThread(threading.Thread):
def __init__(self,name):
threading.Thread.__init__(self,name=name)
def run(self):
print('thread %s is running...'%self.getName())
foriinrange(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 TaskThreadisrunning...
threadTaskThread>>>0
threadTaskThread>>>1
threadTaskThread>>>2
threadTaskThread>>>3
threadTaskThread>>>4
threadTaskThread>>>5
thread TaskThreadfinished.
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
importrandom,threading,time
#生产者类
classProducer(threading.Thread):
def __init__(self,name,queue):
threading.Thread.__init__(self,name=name)
self.data=queue
def run(self):
foriinrange(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
classConsumer(threading.Thread):
def __init__(self,name,queue):
threading.Thread.__init__(self,name=name)
self.data=queue
def run(self):
foriinrange(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：
Producerisproducing0tothequeue!
Consumerisconsuming.0inthe queueisconsumed!
Producerisproducing1tothequeue!
Producerisproducing2tothequeue!
Consumerisconsuming.1inthe queueisconsumed!
Consumerisconsuming.2inthe queueisconsumed!
Producerisproducing3tothequeue!
Producerisproducing4tothequeue!
Producerfinished!
Consumerisconsuming.3inthe queueisconsumed!
Consumerisconsuming.4inthe queueisconsumed!
Consumerfinished!
All threadsfinished!
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。
