前面我们已经通过多个线程下载csv数据并转换为xml文件。

在Python中由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程进行CPU密集型操作并不能提高执行效率，我们修改程序框架：

1. 使用多个DownloadThread线程进行下载（I/O）；

2. 使用一个ConvertThread线程进行转换（CPU）；

3. 下载线程把下载数据安全地传递给转换线程。

要求：实现上面的程序框架。

解决方案：使用标准库中的queue.Queue类，它是一个线程安全的队列。Download线程把下载数据放入队列，Convert线程从队列里提取数据。

• 对于queue.Queue类：

class queue.Queue(maxsize=0)

FIFO队列类。maxsize是一个整数，它设置可以放置在队列中的项数的上限。一旦达到此大小，插入将阻塞，直到使用队列中的项。如果maxsize小于或等于零，则队列大小为无穷大。

queue.Queue类有下面方法：

Queue.qsize()

返回队列的大致大小。注意，qsize() > 0 不保证后续的get()不被阻塞，qsize() < maxsize 也不保证put()不被阻塞。

Queue.empty()

如果队列为空，返回True，否则返回False。如果empty()返回True，不保证后续调用的put()不被阻塞。类似的，如果empty()返回False ，也不保证后续调用的get()不被阻塞。

Queue.full()

如果队列是满的返回True，否则返回False。如果full()返回True不保证后续调用的get()不被阻塞。类似的，如果full()返回False也不保证后续调用的put()不被阻塞。

Queue.put(item, block=True, timeout=None)

将 item 放入队列。如果可选参数block是True并且timeout是None(默认)，则在必要时阻塞至有空闲插槽可用。如果timeout是个正数，将最多阻塞timeout秒，如果在这段时间没有可用的空闲插槽，将引发Full异常。反之(block是false)，如果空闲插槽立即可用，则把item放入队列，否则引发Full异常(在这种情况下，timeout将被忽略)。

Queue.put_nowait(item)

相当于put(item, False)。

Queue.get(block=True, timeout=None)

从队列中移除并返回一个项目。如果可选参数block是True并且timeout是None(默认值)，则在必要时阻塞至项目可得到。如果timeout是个正数，将最多阻塞timeout秒，如果在这段时间内项目不能得到，将引发Empty异常。反之(block是false)，如果一个项目立即可得到，则返回一个项目，否则引发Empty异常(这种情况下，timeout将被忽略)。

POSIX系统3.0之前，以及所有版本的Windows系统中，如果block是True并且timeout是None，这个操作将进入基础锁的不间断等待。这意味着，没有异常能发生，尤其是SIGINT将不会触发KeyboardInterrupt异常。

Queue.get_nowait()

相当于get(False)。

Queue.task_done()

表示前面排队的任务已经被完成。被队列的消费者线程使用。每个get()被用于获取一个任务，后续调用task_done()告诉队列，该任务的处理已经完成。

如果join()当前正在阻塞，在所有条目都被处理后，将解除阻塞(意味着每个put()进队列的条目的task_done()都被收到)。

如果被调用的次数多于放入队列中的项目数量，将引发ValueError异常 。

Queue.join()

阻塞至队列中所有的元素都被接收和处理完毕。

当条目添加到队列的时候，未完成任务的计数就会增加。每当消费者线程调用task_done()表示这个条目已经被回收，该条目所有工作已经完成，未完成计数就会减少。当未完成计数降到零的时候，join()阻塞被解除。

• 方案示例：

import requestsimport base64import csvimport timefrom io import StringIOfrom xml.etree.ElementTree import ElementTree, Element, SubElementfrom threading import Threadfrom queue import Queue

USERNAME = b'7f304a2df40829cd4f1b17d10cda0304'PASSWORD = b'aff978c42479491f9541ace709081b99'class DownloadThread(Thread):
    def __init__(self, page_number, queue):
        super().__init__()
        self.page_number = page_number
        self.queue = queue    
    def run(self):
        # IO
        csv_file = None
        while not csv_file:
            csv_file = self.download_csv(self.page_number)
        self.queue.put((self.page_number, csv_file))                #存数据到队列中

    def download_csv(self, page_number):
        print('download csv data [page=%s]' % page_number)
        url = "https://api.intrinio.com/price.csv?ticker=AAPL&hide_paging=true&page_size=200&page_number=%s" % page_number
        auth = b'Basic' + base64.b64encode(b'%s:%s' % (USERNAME, PASSWORD))
        headers = {'Authorization' : auth}
        response = requests.get(url, headers=headers)

        if response.ok:
            return StringIO(response.text)class ConvertThread(Thread):
    def __init__(self, queue):
        super().__init__()
        self.queue = queue    def run(self):
        # CPU
        while True:
            page_number, csv_file = self.queue.get()                #从队列中取出数据
            self.csv_to_xml(csv_file, 'data%s.xml' % page_number)

    def csv_to_xml(self, csv_file, xml_path):
        print('Convert csv data to %s' % xml_path)
        reader = csv.reader(csv_file)
        headers = next(reader)

        root = Element('Data')
        root.text = '\n\t'
        root.tail = '\n'

        for row in reader:
            book = SubElement(root, 'Row')
            book.text = '\n\t\t'
            book.tail = '\n\t'

            for tag, text in zip(headers, row):
                e = SubElement(book, tag)
                e.text = text
                e.tail = '\n\t\t'
            e.tail = '\n\t'
        book.tail = '\n'

        ElementTree(root).write(xml_path, encoding='utf8')if __name__ == '__main__':
    queue = Queue()
    t0 = time.time()
    thread_list = []
    for i in range(1, 6):
        t = DownloadThread(i, queue)
        t.start()               #启动下载线程
        thread_list.append(t)

    convert_thread = ConvertThread(queue)
    convert_thread.start()              #启动转换线程

    for t in thread_list:
        t.join()                #阻塞线程，主线程等待所有子线程结束

    print(time.time() - t0)
    print('main thread end.')

上面url已失效，无法看到实际耗时效果。线程间的通信可以通过queue.Queue类创建线程安全的队列来完成。