Python多線程與Queue隊列多線程在感官上類似於同時執行多個程序，雖然由於GIL的存在，在Python中無法實現線程的真正并行，但是對於某些場景，多線程仍不失為一個有效的處理方法：
1，不緊急的，無需阻塞主線程的任務，此時可以利用多線程在後台慢慢處理；
2，IO密集型操作，比如文件讀寫、用戶輸入和網絡請求等，此時多線程可以近似達到甚至優於多進程的表現；
多線程的基本使用不再贅述，以下語法便可輕鬆實現：
1 def task(args1, args2): 2 pass 3 4 Thread( 5 target=task, 6 args=(args1, args2) 7 ).start()
這裏我們重點關注線程通信。
假設有這麼一種場景：有一批源數據，指定一個操作係數N，需要分別對其進行與N的加減乘除操作，並將結果匯總。
當然這裏的加減乘除只是一種簡單處理，在實際的生產環境中，它其實代表了一步較為複雜的業務操作，並包含了較多的IO處理。
自然我們想到可以開啟多線程處理，那麼緊接着的問題便是：如何劃分線程，是根據處理步驟劃分，還是根據源數據劃分？
對於前者，我們把涉及的業務操作單獨劃分位一個線程，即有4個線程分別進行加減乘除的操作，顯然上一個線程的結果是下一個線程的輸入，這類似於流水線操作；
而後者則是把源數據分為若干份，每份啟動一個線程進行處理，最終把結果匯總。一般來說，我們推薦第一種方式。因為在一個線程中完成所有的操作不如每步一個線程清晰明了，
尤其是在一些複雜的場景下，會加大單個線程的出錯概率和測試難度。
那麼我們將開闢4個線程，分別執行加減乘除操作。最後一個除法線程結束則任務完成：
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 4 from Queue import Queue 5 from threading import Thread 6 7 8 class NumberHandler(object): 9 def __init__(self, n): 10 self.n = n 11 12 def add(self, num): 13 return num + self.n 14 15 def subtract(self, num): 16 return num - self.n 17 18 def multiply(self, num): 19 return num * self.n * self.n 20 21 def divide(self, num): 22 return num / self.n 23 24 25 class ClosableQueue(Queue): 26 SENTINEL = object() 27 28 def close(self): 29 self.put(self.SENTINEL) 30 31 def __iter__(self): 32 while True: 33 item = self.get() 34 try: 35 if item is self.SENTINEL: 36 return 37 yield item 38 finally: 39 self.task_done() 40 41 42 class StoppableWorker(Thread): 43 def __init__(self, func, in_queue, out_queue): 44 super(StoppableWorker, self).__init__() 45 self.in_queue = in_queue 46 self.out_queue = out_queue 47 self.func = func 48 49 def run(self): 50 for item in self.in_queue: 51 result = self.func(item) 52 self.out_queue.put(result) 53 print self.func 54 55 56 if __name__ == '__main__': 57 source_queue = ClosableQueue() 58 add_queue = ClosableQueue() 59 subtract_queue = ClosableQueue() 60 multiply_queue = ClosableQueue() 61 divide_queue = ClosableQueue() 62 result_queue = ClosableQueue() 63 64 number_handler = NumberHandler(5) 65 66 threads = [ 67 StoppableWorker(number_handler.add, add_queue, subtract_queue), 68 StoppableWorker(number_handler.subtract, subtract_queue, multiply_queue), 69 StoppableWorker(number_handler.multiply, multiply_queue, divide_queue), 70 StoppableWorker(number_handler.divide, divide_queue, result_queue), 71 ] 72 73 for _thread in threads: 74 _thread.start() 75 76 for i in range(10): 77 add_queue.put(i) 78 79 add_queue.close() 80 add_queue.join() 81 print 'add job done...' 82 subtract_queue.close() 83 subtract_queue.join() 84 print 'subtract job done...' 85 multiply_queue.close() 86 multiply_queue.join() 87 print 'multiply job done...' 88 divide_queue.close() 89 divide_queue.join() 90 print 'divide job done...' 91 result_queue.close() 92 93 print "%s items finished, result: %s" % (result_queue.qsize(), result_queue) 94 95 for i in result_queue: 96 print i
運行結果：
線程執行日誌：
總的結果：
可見線程交叉運行，但是任務卻是順序結束，這符合我們的預期。
值得注意的是，我們在ClosableQueue定義了一個close()方法，通過放入一個特殊的類變量SENTINEL告訴隊列應該關閉。此外，由於直接加減乘除結果不變，因此我特意乘了兩次來便於我們判斷結果。
總結：
1. Queue是一種高效的任務處理方式，它可以把任務處理流程劃分為若干階段，並使用多條python線程來同時執行這些子任務；
2. Queue類具備阻塞式的隊列操作、能夠指定緩衝區尺寸，而且還支 持join方法，這使得開發者可以構建出健壯的流水線。
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