Как заставить рабочие потоки прекратить работу после завершения работы в многопоточном шаблоне производителя-потребителя?

Ответ 1

Не называйте это специальным случаем для задачи.

Вместо этого используйте событие, с неблокирующей реализацией для ваших работников.

stopping = threading.Event()

def worker(n, q, timeout=1):
    # run until the master thread indicates we're done
    while not stopping.is_set():
        try:
            # don't block indefinitely so we can return to the top
            # of the loop and check the stopping event
            data = q.get(True, timeout)
        # raised by q.get if we reach the timeout on an empty queue
        except queue.Empty:
            continue
        q.task_done()

def master():
    ...

    print 'waiting for workers to finish'
    q.join()
    stopping.set()
    print 'done'

Ответ 2

Может ли работать метод отправки одного индикатора выхода для всех потоков (как объясняется во втором комментарии fooobar.com/questions/5751624/... от Martin James)?

Поскольку вы заметили, что это не сработает, распространение сообщения приведет к тому, что последний поток обновит очередь еще одним элементом, и поскольку вы ждете очереди, которая никогда не будет пустой, а не с кодом, который у вас есть.

Если ответ на предыдущий вопрос "Нет", есть ли способ решить проблему таким образом, что мне не нужно отправлять отдельный индикатор выхода для каждого рабочего потока?

Вы можете join к потокам вместо очереди:

def worker(n, q):
    # n - Worker ID
    # q - Queue from which to receive data
    while True:
        data = q.get()
        print 'worker', n, 'got', data
        time.sleep(1)  # Simulate noticeable data processing time
        q.task_done()
        if data == -1: # -1 is used to indicate that the worker should stop
            # Requeue the exit indicator.
            q.put(-1)
            # Commit suicide.
            print 'worker', n, 'is exiting'
            break

def master():
    # master() sends data to worker() via q.
    q = Queue.Queue()

    # Create 3 workers.
    threads = [threading.Thread(target=worker, args=(i, q)) for i in range(3)]
    for t in threads:
        threads.start()
    # Send 10 items to work on.
    for i in range(10):
        q.put(i)
        time.sleep(0.5)

    # Send an exit indicator for all threads to consume.
    q.put(-1)

    print 'waiting for workers to finish ...'
    for t in threads:
        t.join()
    print 'done'

master()

Поскольку объяснение метода Queue объясняет, get метод get повысит выполнение после его пустого, поэтому, если вы уже знаете данные для обработки, вы можете заполнить очередь и затем спамить потоки:

import Queue
import threading
import time

def worker(n, q):
    # n - Worker ID
    # q - Queue from which to receive data
    while True:
        try:
            data = q.get(block=False, timeout=1)
            print 'worker', n, 'got', data
            time.sleep(1)  # Simulate noticeable data processing time
            q.task_done()
        except Queue.Empty:
            break


def master():
    # master() sends data to worker() via q.
    q = Queue.Queue()

    # Send 10 items to work on.
    for i in range(10):
        q.put(i)

    # Create 3 workers.
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i, q))
        t.start()

    print 'waiting for workers to finish ...'
    q.join()
    print 'done'

master()

Здесь у вас живой пример

Ответ 3

Просто для полноты: вы также можете поставить в очередь сигнал остановки, который есть - (количество потоков). Каждый поток затем может увеличивать его на единицу и снова ставить в очередь, только если сигнал останова равен! = 0.

    if data < 0: # negative numbers are used to indicate that the worker should stop
        if data < -1:
            q.put(data + 1)
        # Commit suicide.
        print 'worker', n, 'is exiting'
        break

Но я лично поеду с ответом Travis Mehlinger или Daniel Sanchez.

Ответ 4

В дополнение к превосходному ответу @DanielSanchez, я предлагаю на самом деле полагаться на аналогичный механизм, как Java CountDownLatch.

Сущность,

• вы создаете latch которая будет открываться только после того, как какой-то счетчик опустится,

• когда защелка открывается, ожидающий ее поток будет иметь право продолжить выполнение.

• Я сделал чрезмерно простой пример, проверьте здесь, например, класс такой защелки:

  import threading
  import Queue
  import time
  
  WORKER_COUNT = 3
  latch = threading.Condition()
  count = 3
  
  def wait():
      latch.acquire()
      while count > 0:
          latch.wait()
      latch.release()
  
  def count_down():
      global count
      latch.acquire()
      count -= 1
      if count <= 0:
          latch.notify_all()
      latch.release()
  
  def worker(n, q):
      # n - Worker ID
      # q - Queue from which to receive data
      while True:
          data = q.get()
          print 'worker', n, 'got', data
          time.sleep(1)  # Simulate noticeable data processing time
          q.task_done()
          if data == -1: # -1 is used to indicate that the worker should stop
              # Requeue the exit indicator.
              q.put(-1)
              # Commit suicide.
              count_down()
              print 'worker', n, 'is exiting'
              break
  
  # master() sends data to worker() via q.  
  
  def master():
      q = Queue.Queue()
  
      # Create 3 workers.
      for i in range(WORKER_COUNT):
          t = threading.Thread(target=worker, args=(i, q))
          t.start()
  
      # Send 10 items to work on.
      for i in range(10):
          q.put(i)
          time.sleep(0.5)
  
      # Send an exit indicator for all threads to consume.
      q.put(-1)
      wait()
      print 'done'
  
  master()