Queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间的信息传递
classQueue.Queue(maxsize=0)
FIFO即FirstinFirstOut,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。
举个栗子:
importQueue q=Queue.Queue() foriinrange(5): q.put(i) whilenotq.empty(): printq.get()输出:
0 1 2 3 4classQueue.LifoQueue(maxsize=0)
LIFO即LastinFirstOut,后进先出。与栈的类似,使用也很简单,maxsize用法同上
再举个栗子:
importQueue q=Queue.LifoQueue() foriinrange(5): q.put(i) whilenotq.empty(): printq.get()输出:
4 3 2 1 0可以看到仅仅是将Queue.Quenu类替换为Queue.LifiQueue类
classQueue.PriorityQueue(maxsize=0)
构造一个优先队列。maxsize用法同上。
importQueue importthreading classJob(object): def__init__(self,priority,description): self.priority=priority self.description=description printJob:,description return def__cmp__(self,other): returncmp(self.priority,other.priority) q=Queue.PriorityQueue() q.put(Job(3,level3job)) q.put(Job(10,level10job)) q.put(Job(1,level1job)) defprocess_job(q): whileTrue: next_job=q.get() printfor:,next_job.description q.task_done() workers=[threading.Thread(target=process_job,args=(q,)), threading.Thread(target=process_job,args=(q,)) ] forwinworkers: w.setDaemon(True) w.start() q.join()结果
Job:level3job Job:level10job Job:level1job for:level1job for:level3job for:job:level10job意味着之前入队的一个任务已经完成。由队列的消费者线程调用。每一个get()调用得到一个任务,接下来的task_done()调用告诉队列该任务已经处理完毕。
如果当前一个join()正在阻塞,它将在队列中的所有任务都处理完时恢复执行(即每一个由put()调用入队的任务都有一个对应的task_done()调用)。
阻塞调用线程,直到队列中的所有任务被处理掉。
只要有数据被加入队列,未完成的任务数就会增加。当消费者线程调用task_done()(意味着有消费者取得任务并完成任务),未完成的任务数就会减少。当未完成的任务数降到0,join()解除阻塞。
将item放入队列中。
如果可选的参数block为True且timeout为空对象(默认的情况,阻塞调用,无超时)。 如果timeout是个正整数,阻塞调用进程最多timeout秒,如果一直无空空间可用,抛出Full异常(带超时的阻塞调用)。 如果block为False,如果有空闲空间可用将数据放入队列,否则立即抛出Full异常其非阻塞版本为put_nowait等同于put(item,False)
从队列中移除并返回一个数据。block跟timeout参数同put方法
其非阻塞方法为`get_nowait()`相当与get(False)
如果队列为空,返回True,反之返回False
本文内容总结:Queue,基本FIFO队列,LIFO队列,优先级队列,一些常用方法,task_done(),join(),put(item[,block[,timeout]]),get([block[,timeout]]),empty(),
原文链接:https://www.cnblogs.com/itogo/p/5635629.html