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这篇文章主要介绍python中多线程如何搭建Buffer缓存器，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

这几天学习人脸识别的时候，虽然运行的没有问题，但我却意识到了一个问题

在图片进行传输的时候，GPU的利用率为0

也就是说，图片的传输速度和GPU的处理速度不能很好衔接

于是，我打算利用多线程开发一个buffer缓存

实现的思路如下

定义一个Buffer类，再其构造函数中创建一个buffer空间（这里最好使用list类型）

我们还需要的定义线程锁LOCK（数据传输和提取的时候会用到）

因为需要两种方法（读数据和取数据），所以我们需要定义两个锁

实现的代码如下：

#-*-coding:utf-8-*-
import threading 

class Buffer:

  def __init__(self,size):
    self.size = size
    self.buffer = []
    self.lock = threading.Lock()
    self.has_data = threading.Condition(self.lock) # small sock depand on big sock
    self.has_pos = threading.Condition(self.lock)
  def get_size(self):
    return self.size
  def get(self):
    with self.has_data:
      while len(self.buffer) == 0:
        print("I can't go out has_data")
        self.has_data.wait()
        print("I can go out has_data")
      result = self.buffer[0]
      del self.buffer[0]
      self.has_pos.notify_all()
    return result
  def put(self, data):
    with self.has_pos:
      #print(self.count)
      while len(self.buffer)>=self.size:
        print("I can't go out has_pos")
        self.has_pos.wait()
        print("I can go out has_pos")
      # If the length of data bigger than buffer's will wait
      self.buffer.append(data)
      # some thread is wait data ,so data need release
      self.has_data.notify_all()
  
if __name__ == "__main__":
	buffer = Buffer(3)
	def get():
	  for _ in range(10000):
	    print(buffer.get())
	    
	def put():
	  a = [[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[1,2,3,4,5,6,7,8,9]]
	  for _ in range(10000):
	    buffer.put(a)
  th2 = threading.Thread(target=put)
  th3 = threading.Thread(target=get)
  th2.start()
  th3.start()
  th2.join()
  th3.join()

网站标题：python中多线程如何搭建Buffer缓存器-创新互联
URL链接：http://ybzwz.com/article/eogog.html