Python并发编程之消息队列补充及如何创建线程池（六）

大家好，并发编程 进入第六篇。

在第四章，讲消息通信时，我们学到了Queue消息队列的一些基本使用。昨天我在准备如何创建线程池这一章节的时候，发现对Queue消息队列的讲解有一些遗漏的知识点，而这些知识点，也并不是无关紧要的，所以在今天的章节里，我要先对Queue先做一些补充以防大家对消息队列有一些知识盲区。

再次提醒：
本系列所有的代码均在Python3下编写，也建议大家尽快投入到Python3的怀抱中来。

本文目录

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• 消息队列的先进先出
• 创建多线程的两种方式

. 消息队列的先进先出

首先，要告诉大家的事，消息队列可不是只有queue.Queue这一个类，除它之外，还有queue.LifoQueue和queue.PriorityQueue这两个类。

从名字上，对于他们之间的区别，你大概也能猜到一二吧。

queue.Queue：先进先出队列
queue.LifoQueue：后进先出队列
queue.PriorityQueue：优先级队列

先来看看，我们的老朋友，queue.Queue。
所谓的先进先出（FIFO，First in First Out），就是先进入队列的消息，将优先被消费。
这和我们日常排队买菜是一样的，先排队的人肯定是先买到菜。

用代码来说明一下

import queue

q = queue.Queue()

for i in range(5):
    q.put(i)

while not q.empty():
    print q.get()

看看输出，符合我们先进先出的预期。存入队列的顺序是01234，被消费的顺序也是01234。

0
1
2
3
4

再来看看Queue.LifoQueue，后进先出，就是后进入消息队列的，将优先被消费。

这和我们羽毛球筒是一样的，最后放进羽毛球筒的球，会被第一个取出使用。

用代码来看下

import queue

q = queue.LifoQueue()

for i in range(5):
    q.put(i)

while not q.empty():
    print q.get()

来看看输出，符合我们后进后出的预期。存入队列的顺序是01234，被消费的顺序也是43210。

4
3
2
1
0

最后来看看Queue.PriorityQueue，优先级队列。
这和我们日常生活中的会员机制有些类似，办了金卡的人比银卡的服务优先，办了银卡的人比不办卡的人服务优先。

来用代码看一下

from queue import PriorityQueue

# 重新定义一个类，继承自PriorityQueue
class MyPriorityQueue(PriorityQueue):
    def __init__(self):
        PriorityQueue.__init__(self)
        self.counter = 0

    def put(self, item, priority):
        PriorityQueue.put(self, (priority, self.counter, item))
        self.counter += 1

    def get(self, *args, **kwargs):
        _, _, item = PriorityQueue.get(self, *args, **kwargs)
        return item

queue = MyPriorityQueue()
queue.put('item2', 2)
queue.put('item5', 5)
queue.put('item3', 3)
queue.put('item4', 4)
queue.put('item1', 1)

while True:
    print(queue.get())

来看看输出，符合我们的预期。我们存入入队列的顺序是25341，对应的优先级也是25341，可是被消费的顺序丝毫不受传入顺序的影响，而是根据指定的优先级来消费。

item1
item2
item3
item4
item5

. 创建多线程的两种方式

在使用多线程处理任务时也不是线程越多越好，由于在切换线程的时候，需要切换上下文环境，依然会造成cpu的大量开销。为解决这个问题，线程池的概念被提出来了。预先创建好一个较为优化的数量的线程，让过来的任务立刻能够使用，就形成了线程池。

在Python3中，创建线程池是通过concurrent.futures函数库中的ThreadPoolExecutor类来实现的。

import time
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def target():
    for i in range(5):
        print('running thread-{}:{}'.format(threading.get_ident(), i))
        time.sleep(1)

#: 生成线程池最大线程为5个
pool = ThreadPoolExecutor(5) 

for i in range(100):
    pool.submit(target) # 往线程中提交，并运行 

从结果来看，前面设置线程池最大线程数5个，有生效。

running thread-11308:0
running thread-12504:0
running thread-5656:0
running thread-12640:0
running thread-7948:0

running thread-11308:1
running thread-5656:1
running thread-7948:1
running thread-12640:1
running thread-12504:1

...
...

除了使用上述第三方模块的方法之外，我们还可以自己结合前面所学的消息队列来自定义线程池。

这里我们就使用queue来实现一个上面同样效果的例子，大家感受一下。

import time
import threading
from queue import Queue

def target(q):
    while True:
        msg = q.get()
        for i in range(5):
            print('running thread-{}:{}'.format(threading.get_ident(), i))
            time.sleep(1)

def pool(workers,queue):
    for n in range(workers):
        t = threading.Thread(target=target, args=(queue,))
        t.daemon = True
        t.start()

queue = Queue()
# 创建一个线程池：并设置线程数为5
pool(5, queue)

for i in range(100):
    queue.put("start")

# 消息都被消费才能结束
queue.join()

输出是和上面是完全一样的效果

running thread-11308:0
running thread-12504:0
running thread-5656:0
running thread-12640:0
running thread-7948:0

running thread-11308:1
running thread-5656:1
running thread-7948:1
running thread-12640:1
running thread-12504:1

...
...

构建线程池的方法，是可以很灵活的，大家有举可以自己多研究。但是建议只要掌握一种自己熟悉的，能快速上手的就好了。

好了，今天的内容就是这些了。

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