import threading, Queue item = Oueue .Oueue () def consume () :"u"Ilorpe6neHme oyepenhoro nemeHra (coxmnahmem ero nOABneHMA) unreturn item.get () def consumer () :while True:print consume() def produce(i) : 3aHeceHne HOBoro 3emeHra B KOHTeMHep M onoBemeHne nOTOKOB" item.put (i) pl = threading.Thread(target=consumer, name="t1") p1.setDaemon(True)p2 = threading.Thread(target=consumer, name="t2")p2.setDaemon(True) p1.start() p2.start () produce("ITEM1") produce("ITEM2") produce("ITEM3"produce("ITEM4") pl.join()p2.join ()

这是一个 Python 的多线程程序，其中使用了 Queue 模块来实现线程间通信。程序中定义了一个函数 consume() 用于获取 Queue 中的元素，一个函数 consumer() 不断地调用 consume() 函数来消费 Queue 中的元素。同时，定义了一个函数 produce(i) 用于向 Queue 中添加元素。程序中创建了两个线程 t1 和 t2 分别调用 consumer() 函数，以及主线程不断地调用 produce() 函数向 Queue 中添加元素。程序运行时主线程会等待 t1 和 t2 线程执行完毕后才结束。

相关问题

为什么这段代码不用锁import threading, Queue item = Oueue .Oueue () def consume () :"u"Ilorpe6neHme oyepenhoro nemeHra (coxmnahmem ero nOABneHMA) unreturn item.get () def consumer () :while True:print consume() def produce(i) : 3aHeceHne HOBoro 3emeHra B KOHTeMHep M onoBemeHne nOTOKOB" item.put (i) pl = threading.Thread(target=consumer, name="t1") p1.setDaemon(True)p2 = threading.Thread(target=consumer, name="t2")p2.setDaemon(True) p1.start() p2.start () produce("ITEM1") produce("ITEM2") produce("ITEM3"produce("ITEM4") pl.join()p2.join ()

这段代码存在一些问题，可能会导致死锁。首先，Queue对象的名称应该是Queue而不是Oueue；其次，在consumer函数中，应该使用Queue对象的get方法而不是item.get()。此外，在produce函数中，应该使用Queue对象的put方法而不是item.put(i)。最后，在启动p1和p2线程之前，应该先启动produce函数的线程。以下是修改后的代码：

import threading
import queue

q = queue.Queue()

def consume():
return q.get()

def consumer():
while True:
print(consume())

def produce(i):
q.put(i)

p1 = threading.Thread(target=consumer, name="t1")
p1.setDaemon(True)
p2 = threading.Thread(target=consumer, name="t2")
p2.setDaemon(True)

p1.start()
p2.start()

produce("ITEM1")
produce("ITEM2")
produce("ITEM3")
produce("ITEM4")

p1.join()
p2.join()

import threading import queue import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 class Task: def __init__(self, task_id, task_type, data): self.task_id = task_id self.task_type = task_type self.data = data def run(self): if self.task_type == 'analysis': result = self.analysis() elif self.task_type == 'calculation': result = self.calculation() else: raise ValueError('Invalid task type') return result def analysis(self): # data analysis return ... def calculation(self): # data calculation return ... class ThreadPool: def __init__(self, max_workers): self.max_workers = max_workers self.tasks = queue.Queue() self.results = {} def submit(self, task): self.tasks.put(task) def start(self): workers = [threading.Thread(target=self.worker) for _ in range(self.max_workers)] for worker in workers: worker.start() for worker in workers: worker.join() def worker(self): while True: try: task = self.tasks.get(block=False) except queue.Empty: break result = task.run() self.results[task.task_id] = result def get_result(self, task_id): return self.results.get(task_id, None)解析

这段代码实现了一个线程池，包含了两个类：Task 和 ThreadPool。

Task 类表示一个任务，包含了任务的 ID、类型和数据。其中，类型有两种，分别为 'analysis' 和 'calculation'。Task 类有一个 run 方法，用来执行任务，根据不同的类型调用不同的方法进行数据分析或计算，并返回结果。

ThreadPool 类表示一个线程池，包含了最大工作线程数、任务队列和结果字典。其中，任务队列用来存储待执行的任务，结果字典用来存储已执行任务的结果。ThreadPool 类有三个方法：

- submit 方法用来提交任务，将待执行的任务放入任务队列中。
- start 方法用来启动线程池，创建最大工作线程数个线程，并将它们启动，然后等待所有线程执行完毕。
- worker 方法是一个工作线程，它从任务队列中获取任务并执行，将执行结果存入结果字典中。

最后，ThreadPool 类还提供了一个 get_result 方法，用来获取指定任务的执行结果。如果该任务还未执行或已执行但没有返回结果，则返回 None。