一、什么是生产者消费者模型？
生产者就是生产数据的线程，消费者指的就是消费数据的线程。
在多线程开发过程中，生产者的速度比消费者的速度快，那么生产者就必须等待消费者把数据处理完，生产者才会产生新的数据，相对的，如果消费者处理数据的速度大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。
为了解决这种问题，就有了生产者消费者模型。
生产者与消费者模型，是通过一个容器，来解决生产者和消费者之间的耦合性问题，生产者和消费者之间并不会直接通信，这样生产者就无需等待消费者处理完数据，生产者可以直接把数据扔给队列，这个时候消费者也无需找生产者要数据，直接去队列中取数据，这个队列，起到的就是一个缓冲区的作用，具有平衡生产者和消费者的处理能力。
二、基于队列的生产者消费者模型的示例。
ver1：
#!/usr/local/bin/python2.7
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import random
import Queue
import threading
q1 = Queue.Queue()
def producer(name):
count = 0
while count < 10:
print "making..."
time.sleep(random.randrange(3))
q1.put(count)
print "procucer %s has produced %s baozi...." %(name,count)
count += 1
print "ok!"
def consumer(name):
count = 0
while count < 10:
time.sleep(random.randrange(4))
if not q1.empty():
data = q1.get()
print data
print '\033[32;1mConsumer %s has eat %s baozi...\033[0m' %(name, data)
else:
print "not fond baozi"
count += 1
if __name__ == '__main__':
p1 = threading.Thread(target=producer,args=('A',))
c1 = threading.Thread(target=consumer,args=('B',))
p1.start()
c1.start()
ver2：
#!/usr/local/bin/python2.7
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import random
import Queue
import threading
q1 = Queue.Queue()
def producer(name):
count = 0
while count < 10:
print "making..."
time.sleep(random.randrange(3))
q1.put(count)
print "procucer %s has produced %s baozi...." %(name,count)
count += 1
q1.task_done() #给队列发个信号,告诉队列put完毕
#q1.join()
print "ok!"
def consumer(name):
count = 0
while count < 10:
q1.join() ##监听生产者发送给队列的信号
time.sleep(random.randrange(4))
# if not q1.empty():
data = q1.get()
#q1.task_done()
print data
print '\033[32;1mConsumer %s has eat %s baozi...\033[0m' %(name, data)
#else:
#print "not fond baozi"
count += 1
if __name__ == '__main__':
p1 = threading.Thread(target=producer,args=('A',))
c1 = threading.Thread(target=consumer,args=('B',))
c2 = threading.Thread(target=consumer,args=('C',))
c3 = threading.Thread(target=consumer,args=('D',))
p1.start()
c1.start()
c2.start()
c3.start()
