PV操作——生产者消费者问题代码

下面是一个使用PV操作解决生产者消费者问题的示例代码（使用Python的multiprocessing库）：

from multiprocessing import Process, Semaphore, Lock, Queue
import time
import random

# 生产者进程
def producer(items, queue, empty, full, lock):
    for i in range(items):
        # 等待空闲位置
        empty.acquire()
        # 添加数据
        lock.acquire()
        queue.put(i)
        print(f'生产者添加数据 {i}')
        lock.release()
        # 释放已经填充的位置
        full.release()
        # 随机等待一段时间
        time.sleep(random.uniform(0, 1))

# 消费者进程
def consumer(items, queue, empty, full, lock):
    for i in range(items):
        # 等待已经填充的位置
        full.acquire()
        # 取出数据
        lock.acquire()
        data = queue.get()
        print(f'消费者取出数据 {data}')
        lock.release()
        # 释放空闲位置
        empty.release()
        # 随机等待一段时间
        time.sleep(random.uniform(0, 1))

if __name__ == '__main__':
    # 缓冲区大小
    n = 5
    # 生产者和消费者要处理的数据量
    items = 10
    # 创建共享队列
    queue = Queue(maxsize=n)
    # 创建信号量和互斥锁
    empty = Semaphore(n)
    full = Semaphore(0)
    lock = Lock()
    # 创建生产者和消费者进程
    producer_process = Process(target=producer, args=(items, queue, empty, full, lock))
    consumer_process = Process(target=consumer, args=(items, queue, empty, full, lock))
    # 启动进程
    producer_process.start()
    consumer_process.start()
    # 等待进程结束
    producer_process.join()
    consumer_process.join()

在这个示例代码中，我们使用了Python的multiprocessing库来创建生产者和消费者进程，并且使用了Semaphore和Lock对象来实现PV操作。具体来说，我们使用Semaphore对象来表示空闲位置和已经填充的位置的数量，使用Lock对象来实现互斥访问共享队列。在生产者进程中，我们首先等待一个空闲位置，然后添加数据并释放一个已经填充的位置；在消费者进程中，我们首先等待一个已经填充的位置，然后取出数据并释放一个空闲位置。通过这种方式，我们可以保证生产者和消费者进程之间的同步，并且避免了数据竞争和死锁等问题。