Python Eficaz

def run(self):
while True:
self.polled_count += 1
try:
item = self.in_queue.get()
except IndexError:
sleep(0.01) # Nenhum trabalho a fazer
else:
result = self.func(item)
self.out_queue.put(result)
self.work_done += 1
Agora podemos conectar as três fases juntas, criando as filas para seus pontos de
coordenação e as threads de trabalho correspondentes.
download_queue = MyQueue()
resize_queue = MyQueue()
upload_queue = MyQueue()
done_queue = MyQueue()
threads = [
Worker(download, download_queue, resize_queue),
Worker(resize, resize_queue, upload_queue),
Worker(upload, upload_queue, done_queue),
]
Podemos iniciar as threads e, depois, injetar certa quantidade de trabalho na
primeira fase da pipeline. No exemplo de código a seguir, usamos uma instância
simples de object como um substituto improvisado para os dados verdadeiros
que a função download está esperando.
for thread in threads:
thread.start()
for _ in range(1000):
download_queue.put(object())
Agora, esperamos que todos os itens sejam processados pela pipeline até que
tudo acabe indo parar na fila done_queue.
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