[[405132]]

前言

queue庫提供了一個適用于多線程編程的先進先出(FIFO)數據結構，可以用來在生產者與消費者線程之間安全地傳遞消息或其他數據。

它會為調用者處理鎖定，使多個線程可以安全而更容易地處理同一個Queue實例。Queue的大小可能受限，以限制內存使用或處理。

基本用法

Queue類實現了一個基本的先進先出容器。使用put()將元素增加到這個序列的一端，使用get()從另一端刪除。具體代碼如下所示：

import queue 
 
q = queue.Queue() 
 
for i in range(1, 10): 
    q.put(i) 
while not q.empty(): 
    print(q.get(), end="  ") 

 運行之后，效果如下：

這里我們依次添加1到10到隊列中，因為先進先出，所以出來的順序也與添加的順序相同。

LIFO隊列

既然有先進先出隊列queue，那么數據結構中肯定也有后進先出的隊列。后進先出的隊列為：LifoQueue，示例如下：

import queue 
 
q = queue.LifoQueue() 
 
for i in range(1, 10): 
    q.put(i) 
while not q.empty(): 
    print(q.get(), end="  ") 

 運行之后，效果如下：

優先隊列

在操作系統中，我們常常會根據優先級來處理任務，比如系統的優先級最高，我們肯定優先處理系統任務，然后才處理用戶的任務。同樣，queue庫給我們提供了PriorityQueue來處理優先級的隊列。

示例如下：

import queue 
import threading 
 
class Job: 
    def __init__(self, priority, desc): 
        self.priority = priority 
        self.desc = desc 
        print("New Job:", desc) 
        return 
 
    def __eq__(self, other): 
        try: 
            return self.priority == other.priority 
        except AttributeError: 
            return NotImplemented 
 
    def __lt__(self, other): 
        try: 
            return self.priority > other.priority 
        except AttributeError: 
            return NotImplemented 
 
def process_Job(q): 
    while True: 
        next_job = q.get() 
        print(next_job.desc) 
        q.task_done() 
 
q = queue.PriorityQueue() 
 
q.put(Job(5, "Five Job")) 
q.put(Job(15, "Fifteen Job")) 
q.put(Job(1, "One Job")) 
 
workers = [ 
    threading.Thread(target=process_Job, args=(q,)), 
    threading.Thread(target=process_Job, args=(q,)), 
] 
 
for work in workers: 
    work.setDaemon(True) 
    work.start() 
 
q.join() 

 運行之后，效果如下：

這里，我們默認數值越大優先級越高，可以看到15先執行，然后再是5，1任務。這個例子展現了有多個線程在處理任務時，要根據get()時隊列中元素的優先級來處理。