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。
