【Python】queue模块Queue对象

Python中的queue模块是一个同步队列类,实现了多生产者、多消费者队列,适用于在多线程之间安全地传递消息或其他数据。Queue提供了所有必需的锁定语义。

queue模块有三种类型的队列(只是队列中元素的提取顺序不同):先进先出(FIFO)队列,后进先出(LIFO)队列,优先级队列(涉及heapq模块)。

其中:Queue对象 (Queue, LifoQueue, 或者 PriorityQueue) 。

Queue:先进先出(FIFO)。LifoQueue:后进先出(LIFO)。PriorityQueue:优先级队列。

python 复制代码
from queue import Queue, LifoQueue, PriorityQueue

[x for x in dir(Queue) if not x.startswith('_')]
# 结果:
['empty', 'full', 'get', 'get_nowait', 'join', 'put', 'put_nowait', 'qsize', 'task_done']

[x for x in dir(LifoQueue) if not x.startswith('_')]
# 结果:
['empty', 'full', 'get', 'get_nowait', 'join', 'put', 'put_nowait', 'qsize', 'task_done']

[x for x in dir(PriorityQueue) if not x.startswith('_')]
# 结果:
['empty', 'full', 'get', 'get_nowait', 'join', 'put', 'put_nowait', 'qsize', 'task_done']

Queue对象的方法:(以queue.Queue()为例)

q = queue.Queue():实例化Queue对象。即线程安全队列,此队列先进先出(队尾进队头出)。可限制队列大小,超过最大限制,则会阻塞;若未提供最大限制,默认maxsize=0,则表示未限制队列大小。

q.qsize():返回队列的大致大小(即队列中有多少元素)。多线程时,其它线程可能正在更新队列,因此只能是队列的大致大小。

q.empty():判断队列是否为空。

q.full():判断队列是否是满的。

q.put(...):将元素添加到队列的队尾中。

q.get():从队列的队头移除一个元素,并返回该元素。即从队列获取元素并从队列移除。

q.task_done():表示之前队列中排队的任务已被执行完毕。即get()获取任务后调用task_done()则告诉队列任务已处理完。

q.join():阻塞到队列中所有元素都被取出且被执行完毕。即队列被处理空,主线程才继续往下执行。

举例:

python 复制代码
import threading
import queue

def worker():
    while True:
        # 获取元素(从队头移除元素并返回该元素)
        item = q.get()
        # 打印当前的线程名称和获取的元素
        print(f'Starting {threading.current_thread().name} : item = {item}\n')
        print(f'Finished {threading.current_thread().name} : item = {item}\n')
        # 告诉队列当前的任务已处理完毕
        q.task_done()
        print(f'队列是否为满:{q.full()}, 队列大致大小:{q.qsize()}。\n')

# 线程安全队列,此处未限制队列大小
q = queue.Queue()
print(f'队列是否为空:{q.empty()}\n') 

# 创建4个线程,并发执行
for i in range(4):
    t = threading.Thread(target=worker, name=f'threading{i}')
    t.start()

# 共6个线程:当前主线程,4个创建的线程,1个socketThread
print(f'共有线程{threading.active_count()}个\n {threading.enumerate()}\n')

# 往队尾放入8个元素(0-7)
for item in range(8):
    q.put(item)
    if item == 7: print(f'队列是否为满:{q.full()}, 队列大致大小:{q.qsize()}。\n')

# 等待队列中所有元素都处理完毕,主线程继续往下执行
q.join()

print('All work completed')

结果:

补充:多生产者---多消费者【同步、互斥问题】

固定大小的缓冲区,多个生产者往缓冲区写数据,多个消费者从缓冲区读数据。

生产者先写数据,然后消费者才能读数据。【同步问题】

缓冲区不满,生产者才能写数据。【同步问题】

缓冲区互斥访问。【互斥问题】

结合python:q = queue**.**Queue():线程安全队列,表示缓冲区。

q**.**put(...):生产者往缓冲区写数据。

q**.**get():消费者从缓冲区读数据。

Queue对象 已具备所有必需的"锁",会为调用者处理锁定。

参考:queue --- 一个同步的队列类 --- Python 3.12.0 文档

相关推荐
淬炼之火几秒前
笔记:Visually-Guided Policy Optimization for Multimodal Reasoning
人工智能·笔记·算法·机器学习·语言模型·自然语言处理
benchmark_cc2 分钟前
数据 API 稳定性为什么会影响量化策略?从数据获取到信号执行的完整分析
开发语言·python·数据分析·量化·股票数据·quantdash·量化数据源
STLearner6 分钟前
KDD 2026 | (2月轮)时空数据(Spatial-Temporal)论文总结时空(交通)预测,轨迹数据挖掘(表示,生成)
论文阅读·人工智能·python·深度学习·学习·机器学习·数据挖掘
axinawang15 分钟前
ddddocr--识别验证码
python
2601_9621803316 分钟前
python——Django 框架
开发语言·python·django
一条破秋裤17 分钟前
STM32 学习笔记:中断系统与 EXTI 外部中断
笔记·stm32·学习
长江后浪博客17 分钟前
Conda环境下测试Intel NPU:Python版本如何选择?
开发语言·python·conda·openvino·intel npu
摇滚侠21 分钟前
《SpringBoot 3:入门与应用实战》第 9 章 使用 WebMvc 开发应用 阅读笔记 21
java·spring boot·笔记
Chester_199930 分钟前
CSP202206C.角色授权
开发语言·数据结构·c++·蓝桥杯
xieliyu.35 分钟前
计算机网络‑IP 协议解析:核心特性总结
网络·笔记·网络协议·学习·tcp/ip·计算机网络