python 多线程+queue

python的queue设计的是线程安全的，所以大家伙放心用吧！
python多线程的一种简单的实现如下:

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import threadingimport timedef fun(argv):    print 'in', argv    time.sleep(2)threads = []    #用于保存线程for i in range(5):  #开5个线程    t = threading.Thread(target = fun, args = str(i))    threads.append(t)if __name__ == '__main__':    #开始所有的线程    for i in threads:        i.start()    #保证线程执行完        for i in threads:        i.join()    print 'all over'

程序执行结果如下

使用threading可以很容易的开启多线程，join的作用是用于线程同步，看自己的需求而定。
好了，现在进入正题，多线程+queue怎么弄，先给出代码

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import Queueimport threadingimport timeThread_id = 1Thread_num = 3class myThread(threading.Thread):    def __init__(self, q):        global Thread_id        threading.Thread.__init__(self)        self.q = q        self.Thread_id = Thread_id        Thread_id = Thread_id + 1    def run(self):        while True:            try:                task = self.q.get(block = True, timeout = 1) #不设置阻塞的话会一直去尝试获取资源            except Queue.Empty:                print 'Thread' ,  self.Thread_id , 'end'                break            #取到数据，开始处理（依据需求加处理代码）            print "Starting " , self.Thread_id            print task            self.q.task_done()            print "Ending " , self.Thread_idq = Queue.Queue(10)#向资源池里面放10个数用作测试for i in range(10):    q.put(i)#开Thread_num个线程 for i in range(0, Thread_num):    worker = myThread(q)    worker.start()q.join() #等待所有的队列资源都用完print "Exiting Main Thread"

结果如下

是不是感觉很乱，哈哈没关系，这才是多线程的魅力所在！你永远不知道是从哪个线程开始。
在这里Queue作为资源池，线程去从资源池中取数据进行处理，可是为什么需要用到Queue呢， 因为可能资源池很大，而开的线程数有限，所以等一个线程处理完它的任务之后，它可以继续去取资源处理！这就可以让先执行完一个任务的线程不立即停下来，而是去取另一个资源处理，直到没有数据的时候它才会停下来。简单理解：q.task_done是表明当前的资源处理完了，q.join()会等到所有的资源都被处理了才会向下继续执行，这就是一种同步。