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Apud Pythonem;queue Modulus synchronisedos praebet, queue classes filo-tuta, quae facilem notitias in ambitu multi-filato communicare faciunt.Hic est ususqueue.Queue Concurrente programming exemplum utensthreading Module creare plures fila quae elementa ad queue addent et elementa a queue removebunt.

import queue
import threading
import time
import random

# 定义一个工作函数，用于模拟生产者（向队列中添加数据）和消费者（从队列中取出数据）
def worker(q, job_type):
    while True:
        item = random.randint(1, 100)  # 模拟生成数据
        if job_type == 'producer':
            q.put(item)  # 生产者向队列中添加数据
            print(f'{threading.current_thread().name} 生产了 {item}')
            time.sleep(random.random())  # 模拟耗时操作
        elif job_type == 'consumer':
            item = q.get()  # 消费者从队列中取出数据
            q.task_done()  # 表示队列中之前入队的一个任务已经完成
            print(f'{threading.current_thread().name} 消费了 {item}')
            time.sleep(random.random())  # 模拟耗时操作

# 创建一个队列
q = queue.Queue()

# 创建并启动生产者线程
for i in range(2):  # 假设有两个生产者
    t = threading.Thread(target=worker, args=(q, 'producer'), name=f'生产者-{i 1}')
    t.daemon = True  # 设置为守护线程，主线程结束时守护线程也会结束
    t.start()

# 创建并启动消费者线程
for i in range(3):  # 假设有三个消费者
    t = threading.Thread(target=worker, args=(q, 'consumer'), name=f'消费者-{i 1}')
    t.daemon = True  # 设置为守护线程
    t.start()

# 主线程等待所有任务完成（这里假设所有任务都会很快完成，实际情况中可能需要更复杂的同步机制）
q.join()  # 等待队列中的所有项目都被处理

print("所有任务完成。")

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