Python

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在设计模式中，生产消费者模型占有非常重要的地位，这个模型在现实世界中也有很多有意思的对应场景，比如做包子的人和吃包子的人，当两者速度不匹配时，就需要有一个模型来做匹配（偶合），实现做的包子都会依次消费掉。

import asyncio


class ConsumerProducerModel:
    def __init__(self, producer, consumer, queue=asyncio.Queue(), plate_size=6):  # the plate holds 6pcs bread
        self.queue = queue
        self.producer = producer
        self.consumer = consumer
        self.plate_size = plate_size

    async def produce_bread(self):
        for i in range(self.plate_size):
            bread = f"bread {i}"
            await asyncio.sleep(0.5)  # bread makes faster, 0.5s/pc
            await self.queue.put(bread)
            print(f'{self.producer} makes {bread}')

    async def consume_bread(self):
        while True:
            bread = await self.queue.get()
            await asyncio.sleep(1)  # eat slower, 1s/pc
            print(f'{self.consumer} eats {bread}')
            self.queue.task_done()


async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    cp1 = ConsumerProducerModel("John", "Grace", queue)  # group 1
    cp2 = ConsumerProducerModel("Mike", "Lucy", queue)  # group 2

    producer_1 = cp1.produce_bread()
    producer_2 = cp2.produce_bread()

    consumer_1 = asyncio.ensure_future(cp1.consume_bread())
    consumer_2 = asyncio.ensure_future(cp2.consume_bread())

    await asyncio.gather(*[producer_1, producer_2])
    await queue.join()
    consumer_1.cancel()
    consumer_2.cancel()


if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())
    loop.close()

生产消费者模型可以使用多线程和队列来实现，这里选择协程不仅是因为性能不错，而且整个下来逻辑清晰：

1. 先定义初始化的东西，要有个队列，要有生产者，要有消费者，要有装面包的盘子大小；

2. 生产者：根据盘子大小生产出对应的东西（面包），将东西放入盘子（queue）；

3. 消费者：从盘子上取东西，每次取东西都是一个任务，每次任务完成，就标记为task_done（调用函数）。在这个层面，一直循环；

4. 主逻辑：实例化生产消费者模型对象，创建生产者协程，创建任务（ensure_future），收集协程结果，等待所有线程结束（join），手动取消两个消费者协程；

5. 运行：首先创建事件循环，然后进入主逻辑，直到完成，关闭循环。

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