問題

你的程序中有多個線程，你需要在這些線程之間安全地交換信息或數(shù)據(jù)

解決方案

從一個線程向另一個線程發(fā)送數(shù)據(jù)最安全的方式可能就是使用 queue 庫中的隊列了。創(chuàng)建一個被多個線程共享的 Queue 對象，這些線程通過使用 put() 和 get() 操作來向隊列中添加或者刪除元素。 例如：

from queue import Queuefrom threading import Thread# A thread that produces datadef producer(out_q): while True: # Produce some data ... out_q.put(data)# A thread that consumes datadef consumer(in_q): while True:# Get some data data = in_q.get() # Process the data ...# Create the shared queue and launch both threadsq = Queue()t1 = Thread(target=consumer, args=(q,))t2 = Thread(target=producer, args=(q,))t1.start()t2.start()

Queue 對象已經(jīng)包含了必要的鎖，所以你可以通過它在多個線程間多安全地共享數(shù)據(jù)。 當(dāng)使用隊列時，協(xié)調(diào)生產(chǎn)者和消費者的關(guān)閉問題可能會有一些麻煩。一個通用的解決方法是在隊列中放置一個特殊的值，當(dāng)消費者讀到這個值的時候，終止執(zhí)行。例如：

from queue import Queuefrom threading import Thread# Object that signals shutdown_sentinel = object()# A thread that produces datadef producer(out_q): while running: # Produce some data ... out_q.put(data) # Put the sentinel on the queue to indicate completion out_q.put(_sentinel)# A thread that consumes datadef consumer(in_q): while True: # Get some data data = in_q.get() # Check for termination if data is _sentinel: in_q.put(_sentinel) break # Process the data ...

本例中有一個特殊的地方：消費者在讀到這個特殊值之后立即又把它放回到隊列中，將之傳遞下去。這樣，所有監(jiān)聽這個隊列的消費者線程就可以全部關(guān)閉了。 盡管隊列是最常見的線程間通信機制，但是仍然可以自己通過創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并添加所需的鎖和同步機制來實現(xiàn)線程間通信。最常見的方法是使用 Condition 變量來包裝你的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。下邊這個例子演示了如何創(chuàng)建一個線程安全的優(yōu)先級隊列

import heapqimport threadingclass PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._count = 0 self._cv = threading.Condition() def put(self, item, priority): with self._cv: heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._count, item)) self._count += 1 self._cv.notify() def get(self): with self._cv: while len(self._queue) == 0:self._cv.wait() return heapq.heappop(self._queue)[-1]

使用隊列來進行線程間通信是一個單向、不確定的過程。通常情況下，你沒有辦法知道接收數(shù)據(jù)的線程是什么時候接收到的數(shù)據(jù)并開始工作的。不過隊列對象提供一些基本完成的特性，比如下邊這個例子中的 task_done() 和 join() ：

from queue import Queuefrom threading import Thread# A thread that produces datadef producer(out_q): while running: # Produce some data ... out_q.put(data)# A thread that consumes datadef consumer(in_q): while True: # Get some data data = in_q.get() # Process the data ... # Indicate completion in_q.task_done()# Create the shared queue and launch both threadsq = Queue()t1 = Thread(target=consumer, args=(q,))t2 = Thread(target=producer, args=(q,))t1.start()t2.start()# Wait for all produced items to be consumedq.join()

如果一個線程需要在一個“消費者”線程處理完特定的數(shù)據(jù)項時立即得到通知，你可以把要發(fā)送的數(shù)據(jù)和一個 Event 放到一起使用，這樣“生產(chǎn)者”就可以通過這個Event對象來監(jiān)測處理的過程了。示例如下：

from queue import Queuefrom threading import Thread, Event# A thread that produces datadef producer(out_q): while running: # Produce some data ... # Make an (data, event) pair and hand it to the consumer evt = Event() out_q.put((data, evt)) ... # Wait for the consumer to process the item evt.wait()# A thread that consumes datadef consumer(in_q): while True: # Get some data data, evt = in_q.get() # Process the data ... # Indicate completion evt.set()

討論

基于簡單隊列編寫多線程程序在多數(shù)情況下是一個比較明智的選擇。從線程安全隊列的底層實現(xiàn)來看，你無需在你的代碼中使用鎖和其他底層的同步機制，這些只會把你的程序弄得亂七八糟。此外，使用隊列這種基于消息的通信機制可以被擴展到更大的應(yīng)用范疇，比如，你可以把你的程序放入多個進程甚至是分布式系統(tǒng)而無需改變底層的隊列結(jié)構(gòu)。 使用線程隊列有一個要注意的問題是，向隊列中添加數(shù)據(jù)項時并不會復(fù)制此數(shù)據(jù)項，線程間通信實際上是在線程間傳遞對象引用。如果你擔(dān)心對象的共享狀態(tài)，那你最好只傳遞不可修改的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如：整型、字符串或者元組）或者一個對象的深拷貝。例如：

from queue import Queuefrom threading import Threadimport copy# A thread that produces datadef producer(out_q): while True: # Produce some data ... out_q.put(copy.deepcopy(data))# A thread that consumes datadef consumer(in_q): while True: # Get some data data = in_q.get() # Process the data ...

Queue 對象提供一些在當(dāng)前上下文很有用的附加特性。比如在創(chuàng)建 Queue 對象時提供可選的 size 參數(shù)來限制可以添加到隊列中的元素數(shù)量。對于“生產(chǎn)者”與“消費者”速度有差異的情況，為隊列中的元素數(shù)量添加上限是有意義的。比如，一個“生產(chǎn)者”產(chǎn)生項目的速度比“消費者” “消費”的速度快，那么使用固定大小的隊列就可以在隊列已滿的時候阻塞隊列，以免未預(yù)期的連鎖效應(yīng)擴散整個程序造成死鎖或者程序運行失常。在通信的線程之間進行“流量控制”是一個看起來容易實現(xiàn)起來困難的問題。如果你發(fā)現(xiàn)自己曾經(jīng)試圖通過擺弄隊列大小來解決一個問題，這也許就標(biāo)志著你的程序可能存在脆弱設(shè)計或者固有的可伸縮問題。 get() 和 put() 方法都支持非阻塞方式和設(shè)定超時，例如：

import queueq = queue.Queue()try: data = q.get(block=False)except queue.Empty: ...try: q.put(item, block=False)except queue.Full: ...try: data = q.get(timeout=5.0)except queue.Empty: ...

這些操作都可以用來避免當(dāng)執(zhí)行某些特定隊列操作時發(fā)生無限阻塞的情況，比如，一個非阻塞的 put() 方法和一個固定大小的隊列一起使用，這樣當(dāng)隊列已滿時就可以執(zhí)行不同的代碼。比如輸出一條日志信息并丟棄。

def producer(q): ... try: q.put(item, block=False) except queue.Full: log.warning(’queued item %r discarded!’, item)

如果你試圖讓消費者線程在執(zhí)行像 q.get() 這樣的操作時，超時自動終止以便檢查終止標(biāo)志，你應(yīng)該使用 q.get() 的可選參數(shù) timeout ，如下：

_running = Truedef consumer(q): while _running: try: item = q.get(timeout=5.0) # Process item ... except queue.Empty: pass

最后，有 q.qsize() ， q.full() ， q.empty() 等實用方法可以獲取一個隊列的當(dāng)前大小和狀態(tài)。但要注意，這些方法都不是線程安全的?？赡苣銓σ粋€隊列使用 empty() 判斷出這個隊列為空，但同時另外一個線程可能已經(jīng)向這個隊列中插入一個數(shù)據(jù)項。所以，你最好不要在你的代碼中使用這些方法。

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