まず、生産者 - 消費者モデル
インポートマルチプロセッシング から時間インポートctimeの DEFは、消費者（input_q）： 印刷（" 消費者の中へ：" 、CTIME（）） しばらく真： ＃処理項目 項目 = input_q.get（） 印刷（" プル"、アイテム、" QのOUT "）＃有益な仕事にここに置き換える input_q.task_done（） ＃は、タスクが完了した信号 を印刷（「消費者のアウト：」、CTIME（）） ＃q.joinは（））（4 task_doneを集め信号の後に、メインプロセスが開始するため、この文は実行されません DEFの：プロデューサー（シーケンス、output_q） 印刷（「：プロデューサーの中への」、CTIME（）） のための項目でシーケンス： output_qを.put（項目） を印刷（" PUT "、アイテム、" into_q " ） を印刷（" プロデューサーのアウト：" 、CTIME（）） ＃確立する処理 のIF __name__ == " __main__ " ： Q = multiprocessing.JoinableQueue（） ＃の実行消費者のプロセス cons_p multiprocessing.Process（対象=消費者、引数= = （Q、）） cons_p.daemon = 真 cons_p.start（） ＃1 つ以上のアイテムの生産は、シーケンスは、消費者に送信される項目の順序を表し ＃実際には、この出力発生器は、によって、または他の方法で製造することができる 配列 = [1,2,3,4 ] プロデューサ（シーケンス、Q） ＃を処理するすべてのアイテム待ち ）q.join（
第二に、コルーチン
参考文献1.コルーチン：
http://python.jobble.com/86481/
http://python.jobble.com/87310/
https://segmentfault.com/a/1190000009781688
2.参照のイテレータ
反復可能な（反復可能）：ループ変数の中に直接的な役割
イテレータ（イテレータ）：ループのために行動することができるだけでなく、それは次の呼び出し可能
3.関係：リストは次の呼び出しすることはできませんので、リストには、イテレータの典型的な反復可能ではなく、
4.基準：でisinstanceによって変数が一例であるかどうかを判断するには、反復するかどうかを決定することができます
コレクションインポートのIterable、イテレータ L [I =のための I における範囲（5）] ＃することができ、反復 印刷（でisinstance（L、反復処理可能））位反復か否かを判断する プリント（でisinstance（L、イテレータ））位か否かを判断しますイテレータ s_iter = ITER（L） ＃それイテレータに変換反復することができ、印刷（でisinstance（s_iter、反復可能）） ＃が反復か否かを判断するプリント（でisinstance（s_iter、反復子）） ＃はイテレータか否かを判断します
第三に、ソース
d26_2_consumer_and_producer_model.py
d27_1_iterable_and_iterator_and_their_transform.py
https://github.com/ruigege66/Python_learning/blob/master/d26_2_consumer_and_producer_model.py
https://github.com/ruigege66/Python_learning/blob/master/d27_1_iterable_and_iterator_and_their_transform.py
2.CSDNます。https：//blog.csdn.net/weixin_44630050（西6月6月ムードが知らない - ルイを）
3.パークブログます。https：//www.cnblogs.com/ruigege0000/
4.マイクロチャネル公共数に焦点を歓迎：フーリエ変換は、ビッグデータの学習教材を取得するには、唯一の交流を学ぶために、舞台裏の返信「贈り物」をパブリック個人番号を変換します
