浅谈python多线程和队列管理shell程序

### Python多线程与队列管理Shell程序详解 在Python编程中，多线程和队列管理是非常重要的技术，尤其当涉及到并发处理多个任务时。本文将深入探讨Python中的多线程以及如何利用队列来管理和监控这些线程的状态。 #### 一、Python多线程简介 Python的多线程功能可以通过`threading`模块实现，它允许开发者创建多个线程来并行执行任务。多线程特别适合IO密集型的应用场景，如网络请求、文件读写等，因为这些操作往往会导致程序阻塞。 #### 二、Python多线程的应用场景 假设我们有一台服务器上运行着多个Java程序，并且每个Java程序都有对应的启动、停止、重启脚本。为了能够同时启动这些Java程序，可以采用多线程的方式。但是，单纯的多线程并不能解决所有问题，因为它不能很好地反馈线程执行的结果。因此，引入队列机制是必要的。 #### 三、队列管理的重要性 队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它可以用来存储和管理数据。在多线程环境中，队列被用来传递数据或状态信息，使得主线程能够监控子线程的状态。通过这种方式，主线程可以知道哪些子线程已经完成任务，哪些还在运行中。 #### 四、使用队列管理多线程的示例 下面给出一个具体的示例，展示如何使用队列来管理Python多线程： ```python #!/usr/bin/python2.7 # -*- coding:utf-8 -*- from datetime import datetime import commands from Queue import Queue from threading import Thread _sentinel = object() def Servers(): servers = commands.getoutput("ls /data/program/payment/ | grep 'payment'") servers = servers.split('\n') return servers def producer(servername, out_q): if sys.argv[1] in ['start', 'stop', 'restart']: print('\033[1;31;40m') print('========================>>> put {} in Queue <<<========================='.format(servername)) print('\033[0m') out_q.put_nowait(commands.getoutput("su - tomcat -c '/data/program/payment/{}/bin/server.sh {} &'".format(servername, sys.argv[1]))) else: print('Please use start|stop|restart to handle the command') sys.exit(1) def consumer(servername, in_q): n = len(servername) while n > 0: data = in_q.get() n -= 1 print('\033[1;31;40m') print(data) if __name__ == '__main__': s = Servers() queue = Queue() # 创建生产者线程 producers = [Thread(target=producer, args=(server, queue)) for server in s] # 创建消费者线程 consumers = [Thread(target=consumer, args=(s, queue)) for _ in range(len(s))] # 启动生产者线程 for prod in producers: prod.start() # 等待所有生产者线程完成 for prod in producers: prod.join() # 将哨兵值放入队列，通知消费者线程结束 for _ in range(len(consumers)): queue.put(_sentinel) # 启动消费者线程 for cons in consumers: cons.start() # 等待所有消费者线程完成 for cons in consumers: cons.join() ``` #### 五、示例解析 在这个示例中，我们定义了两个函数：`producer`和`consumer`。`producer`函数负责将任务（即执行特定Java程序的命令）放入队列中，而`consumer`函数则从队列中取出任务并执行。 1. **生产者**：`producer`函数接收两个参数，一个是需要处理的服务器名称，另一个是队列对象。函数内部使用`put_nowait`方法将执行命令的结果放入队列中。 2. **消费者**：`consumer`函数同样接收两个参数，一个是服务器名称列表，另一个是队列对象。该函数不断从队列中获取数据，并打印出来。 #### 六、总结 通过上述示例可以看出，利用队列管理Python多线程不仅可以提高程序的并发性能，还能更好地控制和监控线程的执行情况。这对于处理大量任务时非常有用，尤其是当这些任务涉及外部程序调用时。希望这个示例能帮助大家更好地理解和应用Python的多线程与队列管理技术。