1 什么是生产者消费者模型     生产者:比喻的是程序中负责产生数据的任务     消费者:比喻的是程序中负责处理数据的任务     生产者->共享的介质(队列)<-消费者 2 为何用     实现了生产者与消费者的解耦和,生产者可以不停地生产,消费者也可以不停地消费     从而平衡了生产者的生产能力与消费者消费能力,提升了程序整体运行的效率     什么时候用?         当我们的程序中存在明显的两类任务,一类负责产生数据,另外一类负责处理数据         此时就应该考虑使用生产者消费者模型来提升程序的效率

from multiprocessing import JoinableQueue,Process import time import os import random def producer(name,food,q):     for i in range(3):         res='%s%s' %(food,i)         time.sleep(random.randint(1,3))         # 往队列里丢         q.put(res)         print('\033[45m%s 生产了 %s\033[0m' %(name,res))     # q.put(None) def consumer(name,q):     while True:         #从队列里取走         res=q.get()         if res is None:break         time.sleep(random.randint(1,3))         print('\033[46m%s 吃了 %s\033[0m' %(name,res))         q.task_done() if __name__ == '__main__':     q=JoinableQueue()     # 生产者们     p1=Process(target=producer,args=('egon','包子',q,))     p2=Process(target=producer,args=('杨军','泔水',q,))     p3=Process(target=producer,args=('猴老师','翔',q,))     # 消费者们     c1=Process(target=consumer,args=('Alex',q,))     c2=Process(target=consumer,args=('wupeiqidsb',q,))     c1.daemon=True     c2.daemon=True     p1.start()     p2.start()     p3.start()     c1.start()     c2.start()     p1.join()     p2.join()     p3.join()     q.join() #等待队列被取干净     # q.join() 结束意味着     # 主进程的代码运行完毕--->(生产者运行完毕)+队列中的数据也被取干净了->消费者没有存在的意义     # print('主')