(转)有关Queue队列
Queue
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
基本FIFO队列
class Queue.Queue(maxsize=0)
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。
举个例子:
import Queue q = Queue.Queue() for i in range(5):
q.put(i) while not q.empty():
print q.get() 输出结果:
0
1
2
3
4
LIFO队列
class Queue.LifoQueue(maxsize=0)
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
举个例子:
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
可以看到仅仅是将Queue.Quenu类替换为Queue.LifiQueue类
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()
输出结果:
Job: level 3 job
Job: level 10 job
Job: level 1 job
for: level 1 job
for: level 3 job
for: job: level 10 job
一些常用方法
task_done()
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)。
join()
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。
put(item[, block[, timeout]])
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)
get([block[, timeout]])
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)
empty()
如果队列为空,返回True,反之返回False
==================================================================================================
创建一个“队列”对象
import Queue
myqueue = Queue.Queue(maxsize = 10)
Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。
将一个值放入队列中
myqueue.put(10)
调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数,第一个item为必需的,为插入项目的值;第二个block为可选参数,默认为1。如果队列当前为空且block为1,put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0,put方法将引发Full异常。
PS:block参数为True,相当于队伍排满了,就在旁边等着,腾出位置再插进去;block为False,相当于队伍排满了,没位置了,直接投诉,不他妈跟你墨迹
将一个值从队列中取出
myqueue.get()
调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block,默认为True。如果队列为空且block为True,get()就使调用线程暂停,直至有项目可用。如果队列为空且block为False,队列将引发Empty异常。
PS:block参数为True,相当于锅里没吃的了,就在旁边等着上新菜,上了新菜再直接端走;block为False,相当于锅里没货了,没耐心等新菜上锅,直接掀锅砸灶,去你妈的
python queue模块有三种队列:
1、python queue模块的FIFO队列先进先出。
2、LIFO类似于堆。即先进后出。
3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。
针对这三种队列分别有三个构造函数:
1、class Queue.Queue(maxsize) FIFO
2、class Queue.LifoQueue(maxsize) LIFO
3、class Queue.PriorityQueue(maxsize) 优先级队列
介绍一下此包中的常用方法:
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)
非阻塞 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
一些需要注意的地方:
1. 阻塞模式
import Queue
q = Queue.Queue(10)
......
for i in range(10):
q.put('A')
time.sleep(0.5)
这是一段极其简单的代码(另有两个线程也在操作队列q),我期望每隔0.5秒写一个'A'到队列中,但总是不能如愿:间隔时间有时会远远超过0.5秒。原来,Queue.put()默认有 block = True 和 timeou 两个参数。当 block = True 时,写入是阻塞式的,阻塞时间由 timeou 确定。当队列q被(其他线程)写满后,这段代码就会阻塞,直至其他线程取走数据。Queue.put()方法加上 block=False 的参数,即可解决这个隐蔽的问题。但要注意,非阻塞方式写队列,当队列满时会抛出 exception Queue.Full 的异常。
PS:如果没能及时put,说明队伍满了,还他妈在排队呢,且等着
2. 无法捕获 exception Queue.Empty 的异常
while True:
......
try:
data = q.get()
except Queue.Empty:
break
我的本意是用队列为空时,退出循环,但实际运行起来,却陷入了死循环。这个问题和上面有点类似:Queue.get()默认的也是阻塞方式读取数据,队列为空时,不会抛出 except Queue.Empty ,而是进入阻塞直至超时。 加上block=False 的参数,问题迎刃而解。
PS:老子还在排队等上菜,你抛锤子的异常,有本事直接砸锅掀灶台,否则乖乖一边站着等
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