python中的Queue模块
queue介绍
- queue是python的标准库,俗称队列.可以直接import引用,在python2.x中,模块名为Queue。python3直接queue即可
在python中,多个线程之间的数据是共享的,多个线程进行数据交换的时候,不能够保证数据的安全性和一致性,所以当多个线程需要进行数据交换的时候,队列就出现了,队列可以完美解决线程间的数据交换,保证线程间数据的安全性和一致性(简单的来说就是多线程需要加锁,很可能会造成死锁,而queue自带锁。所以多线程结合queue会好的很多。案例:https://www.cnblogs.com/nul1/p/9901942.html)
queue模块有三种队列及构造函数:
- Python queue模块的FIFO队列先进先出。 class queue.Queue(maxsize)
- LIFO类似于堆,即先进后出。 class queue.LifoQueue(maxsize)
- 还有一种是优先级队列级别越低越先出来。 class queue.PriorityQueue(maxsize)
一:FIFO先进先出
FIFO即First in First Out,先进先出。Queue提供了一个基本的FIFO容器,使用方法很简单,maxsize是个整数,指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限,插入会导致阻塞,直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0,队列大小没有限制。
import Queue
q = Queue.Queue()
for i in range(5):
q.put(i)
while not q.empty():
print q.get()
输出:
0
1
2
3
4
二:LIFO先进先出
LIFO即Last in First Out,后进先出。与栈的类似,使用也很简单,maxsize用法同上
import Queue q = Queue.LifoQueue() for i in range(5):
q.put(i) while not q.empty():
print q.get()
输出:
4
3
2
1
0
三:优先级队列
class Queue.PriorityQueue(maxsize=0)
构造一个优先队列。maxsize用法同上。
import Queue
import threading class Job(object):
def __init__(self, priority, description):
self.priority = priority
self.description = description
print 'Job:',description
return
def __cmp__(self, other):
return cmp(self.priority, other.priority) q = Queue.PriorityQueue() q.put(Job(3, 'level 3 job'))
q.put(Job(10, 'level 10 job'))
q.put(Job(1, 'level 1 job')) def process_job(q):
while True:
next_job = q.get()
print 'for:', next_job.description
q.task_done() workers = [threading.Thread(target=process_job, args=(q,)),
threading.Thread(target=process_job, args=(q,))
] for w in workers:
w.setDaemon(True)
w.start() q.join()
Job: level 3 job
Job: level 10 job
Job: level 1 job
for: level 1 job
for: level 3 job
for: level 10 job
queue模块中的常用方法:
- queue.qsize() 返回队列的大小
- queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
- queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False
- queue.full 与 maxsize 大小对应
- queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间
- queue.get_nowait() 相当queue.get(False)
- queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间
- queue.put_nowait(item) 相当queue.put(item, False)
- queue.task_done() 在完成一项工作之后,queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
- queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作
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