关于生产消费者模型中task_done()的具体作用
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tase_done()的作用：
只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞
代码解释
#关于tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞
import time
from queue import Queue
from threading import Thread
q = Queue()
def produce():
for i in range(10):
q.put(i)
print('生产：',i)
print('生产任务完毕！')
q.join()
print(produce.__name__,'函数结束！')
def consumer():
for i in range(10):
print('消费：', q.get())
q.task_done()
# if i == 4:
# print('休息1s...')
# time.sleep(1)#sleep作用：查看生产者是否阻塞
print(consumer.__name__,'函数结束！')
pro = Thread(target=produce)
con = Thread(target=consumer)
pro.start()
con.start()
con.join()
print('消费者任务完成')
pro.join()
print('生产者任务完成')
生产： 0
生产： 1
生产： 2
生产： 3
生产： 4
生产： 5
消费： 0
消费： 1
消费： 2
消费： 3
消费： 4
消费： 5
生产： 6
生产： 7
生产：8
消费： 6
消费： 7
消费： 8
生产： 9
生产任务完毕！
消费： 9
consumer 函数结束！
produce 函数结束！
消费者任务完成
生产者任务完成
说明：生产任务已经完毕为什么没有直接produce函数结束？
说明这里产生了阻塞，产生阻塞的原因是因为消费者没有处理完生产者所有任务。
tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞所以才会有produce函数结束!然后生产任务结束。
对比解释看效果
注释掉q.task_done()和q.join()
#关于tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞
import time
from queue import Queue
from threading import Thread
q = Queue()
def produce():
for i in range(10):
q.put(i)
print('生产任务完毕！')
# q.join()
# if i == 4:
# print('休息1s...')
# time.sleep(1)#sleep作用：查看生产者是否阻塞
print(produce.__name__,'函数结束！')
def consumer():
for i in range(10):
print('消费：', q.get())
# q.task_done()
print(consumer.__name__,'函数结束！')
pro = Thread(target=produce)
con = Thread(target=consumer)
pro.start()
con.start()
con.join()
print('消费者任务完成')
pro.join()
print('生产者任务完成')
生产： 0
生产： 1
生产： 2
生产： 3
生产： 4
生产： 5
生产： 6
生产： 7
生产： 8
生产： 9
消费： 0
消费： 1
生产任务完毕！
produce 函数结束！
消费： 2
消费： 3
消费： 4
消费： 5
消费： 6
消费： 7
消费： 8
消费： 9
consumer 函数结束！
消费者任务完成
生产者任务完成
说明：不带task_done()和join()情况下生产任务结束，produce函数立刻结束，并没有等待消费者处理完所有任务立即结束。
仅注释掉q.task_done()**
#关于tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞
import time
from queue import Queue
from threading import Thread
q = Queue()
def produce():
for i in range(10):
q.put(i)
print('生产任务完毕！')
q.join()
print(produce.__name__,'函数结束！')
def consumer():
for i in range(10):
print('消费：', q.get())
# q.task_done()
# if i == 4:
# print('休息1s...')
# time.sleep(1)#sleep作用：查看生产者是否阻塞
print(consumer.__name__,'函数结束！')
pro = Thread(target=produce)
con = Thread(target=consumer)
pro.start()
con.start()
con.join()
print('消费者任务完成')
pro.join()
print('生产者任务完成')
生产： 0
生产： 1
生产： 2
生产： 3
生产： 4
生产： 5
生产： 6
生产： 7
生产： 8
生产： 9
生产任务完毕！
消费： 0
消费： 1
消费： 2
消费： 3
消费： 4
消费： 5
消费： 6
消费： 7
消费： 8
消费： 9
consumer 函数结束！
消费者任务完成
。。。阻塞。。。
说明：消费者已经把任务完成了，但是produce函数却一直阻塞没有结束。
总结
通过以上分析可以得出结论：
task_done()的作用：消费者处理一个任务，它就通知生产者我处理了一个任务。
为什么要告诉生产者消费者处理了一个任务呢？
这也是为什么我进行注释对比的原因
- 1.注释q.task_done()，不注释q.join()，我们发现produce函数一直阻塞没有结束。
- 2.注释q.task_done()，注释q.join()，我们发现生产者生产完任务produce函数就结束了，而不是等到消费者消费完才结束。这没有task_done和join：这个模型一定是生产者先生产任务，消费者发现有任务就消费（不然会阻塞等待），所以一定是生产者生产完后就马上结束生产而消费者还没有结束。
- 3.不注释q.task_done()，不注释q.join()，我们发现produce函数在消费者消费完后才结束，而不是生产完就结束。
生产者如果被消费者的task_done()告知没有把生产者交给的任务处理完毕，那么生产者就会一直阻塞（生气…）。
大家可以把sleep（）函数的注释删掉看看，并且设置任意一个sleep()时间观察现象。
如果只有q.join()而没有task_done(),消费者处理完所有任务，生产者任然阻塞，所以q.join()一般和q.task_done()配合使用。
最后
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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