关于生产消费者模型中task_done()的具体作用

目录

• 直奔主题
• 代码解释
• 对比解释看效果
• 注释掉q.task_done()和q.join()
• 仅注释掉q.task_done()**
• 总结
• 最后

直奔主题

tase_done()的作用：

只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞

代码解释

#关于tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞
import time
from queue import Queue
from threading import Tjavascripthread
q = Queue()

def produce():
    fjsor i in range(10):
        q.put(i)
        print('生产：',i)
    print('生产任务完毕！')
    q.join()
    print(produce.__name__,'函数结束！')

def consumer():
    for i in range(10):
        print('消费：', q.get())
        q.task_done()
        # if i == 4:
        #     print('休息1s...')
        #     time.sleep(1)#sleep作用：查看生产者是否阻塞
    print(consumer.__name__,'函数结束！')



pro = Thread(target=produce)
con = Thread(target=consumer)

pro.start()
con.start()

con.join()
print('消费者任务完成')
pro.join()
print('生产者任务完成')

生产： 0

生产： 1

生产： 2

生产： 3

生产： 4

生产： 5

消费： 0

消费： 1

消费： 2

消费： 3

消费： 4

消费： 5

生产： 6

生产： 7

生产：8

消费： 6

消费： 7

消费： 8

生产： 9

生产任务完毕！

消费： 9

consumer 函数结束！

produce 函数结束！

消费者任务完成

生产者任务完成

说明：生产任务已经完毕为什么没有直接produce函数结束？

说明这里产生了阻塞，产生阻塞的原因是因为消费者没有处理编程客栈完生产者所有任务。

tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞所以才会有produce函数结束!然后生产任务结束。

对比解释看效果

注释掉q.task_done()和q.join()

#关于tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞
import time
from queue import Queue
from threading import Thread
q = Queue()

def produce():
    for i in range(10):
        q.put(i)
    print('生产任务完毕！')
    # q.join()
    # if i == 4:
        #     print('休息1s...')
        #     time.sleep(1)#sleep作用：查看生产者是否阻塞
    print(produce.__name__,'函数结束！')

def consumer():
    for i in range(10):
        print('消费：', q.get())
        # q.task_done()
    print(consumer.__name__,'函数结束！')



pro = Thread(target=produce)
con = Thread(target=consumer)

pro.start()
cbFOEUBon.start()

con.join()
print('消费者任务完成')
pro.join()
print('生产者任务完成')

生产： 0

生产： 1

生产： 2

生产： 3

生产： 4

生产： 5

生产： 6

生产： 7

生产： 8

生产： 9

消费： 0

消费： 1

生产任务完毕！

produce 函数结束！

消费： 2

消费： 3

消费： 4

消费： 5

消费： 6

消费： 7

消费： 8

消费： 9

consumer 函数结束！

消费者任务完成

生产者任务完成

说明：不带task_done()和join()情况下生产任务结束，produce函数立刻结束，并没有等待消费者处理完所有任务立即结束。

仅注释掉q.task_done()**

#关于tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞
import time
from queue import Queue
from threading import Thread
q = Queue()

def produce():
    for i in range(10):
        q.put(i)
    print('生产任务完毕！')
    q.join()
    print(produce.__name__,'函数结束！')

def consumer():
    for i in range(10):
        print('消费：', q.get())
        # q.task_done()
        # if i == 4:
        #     print('休息1s...')
        #     time.sleep(1)#sleep作用：查看生产者是否阻塞
    print(consumer.__name__,'函数结束！')



pro = Thread(target=produce)
con = Thread(target=consumer)

pro.start()
con.start()

con.join()
print('消费者任务完成')
pro.join()
print('生产者任务完成')

生产： 0

生产： 1

生产： 2

生产： 3

生产： 4

生产： 5

生产： 6

生产： 7

生产： 8

生产： 9

生产任务完毕！

消费： 0

消费： 1

消费： 2

消费： 3

消费： 4

消费： 5

消费： 6

消费js： 7

消费： 8

消费： 9

consumer 函数结束！

消费者任务完成

。。。阻塞。。。

说明：消费者已经把任务完成了，但是produce函数却一直阻塞没有结束。

总结

通过以上分析可以得出结论：

task_done()的作用：消费者处理一个任务，它就通知生产者我处理了一个任务。

为什么要告诉生产者消费者处理了一个任务呢？

这也是为什么我进行注释对比的原因

• 1.注释q.task_done()，不注释q.join()，我们发现produce函数一直阻塞没有结束。
• 2.注释q.task_done()，注释q.join()，我们发现生产者生产完任务produce函数就结束了，而不是等到消费者消费完才结束。这没有task_done和join：这个模型一定是生产者先生产任务，消费者发现有任务就消费（不然会阻塞等待），所以一定是生产者生产完后就马上结束生产而消费者还没有结束。
• 3.不注释q.task_done()，不注释q.join()，我们发现produce函数在消费者消费完后才结束，而不是生产完就结束。

生产者如果被消费者的task_do开发者_Python教程ne()告知没有把生产者交给的任务处理完毕，那么生产者就会一直阻塞（生气…）。

大家可以把sleep（）函数的注释删掉看看，并且设置任意一个sleep()时间观察现象。

如果只有q.join()而没有task_done(),消费者处理完所有任务，生产者任然阻塞，所以q.join()一般和q.task_done()配合使用。

最后

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。