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 threading
import time

def 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 Queue
import threading
import time

Thread_id = 1
Thread_num = 3
class 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_id


q = 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。