Python Queue(队列)

　　Queue模块实现了多生产者、多消费者队列。当必须在多个线程之间安全地交换信息时，它在线程编程中特别有用，实现了所有必需的锁定语义。

一、该模块实现了三种类型的队列，它们的区别仅在于检索条目的顺序：

　　　　1、FIFO 队列，其添加的第一个任务是第一个检索的任务。

　　　　2、LIFO 队列，其最近添加的条目是第一个检索的（像堆栈一样运行）。

　　　　3、Priority 队列，其条目将保持排序，并首先检索最低值的条目。

二、该模块定义了以下类和异常：

　　class  Queue.Queue（maxsize = 0 ）

　　FIFO队列的构造函数。 maxsize是一个整数，用于设置可以放入队列的项目数的上限。达到此大小后，插入将阻止，直到消耗队列项。如果 maxsize小于或等于零，则队列大小为无限大。

　　class  Queue.LifoQueue（maxsize = 0 ）

　　LIFO队列的构造函数。 maxsize是一个整数，用于设置可以放入队列的项目数的上限。达到此大小后，插入将阻止，直到消耗队列项。如果 maxsize小于或等于零，则队列大小为无限大。

　　class  Queue.PriorityQueue（maxsize = 0 ）

　　Priority队列的构造函数。 maxsize是一个整数，用于设置可以放入队列的项目数的上限。达到此大小后，插入将阻止，直到消耗队列项。如果 maxsize小于或等于零，则队列大小为无限大。

　　exception  Queue.Empty

　　在queue对象为空时调用非阻塞 get()或 get_nowait()时引发异常。

　　exception Queue.Full

　　在queue对象已满时调用非阻塞 put()或 put_nowait()时引发异常。

 

三、queue对象提供下面描述的公共方法：

　　Queue.qsize（）　　　　

　　　　返回队列的大致大小（非准确值）。　　　　

　　Queue.empty（）　　　　

　　　　如果队列为空则返回True，否则返回False（仅限当前，不保证后续情况）。　　　　

　　Queue.full（）　　　　

　　　　如果队列已满则返回True，否则返回False（仅限当前，不保证后续情况）。

　　Queue.put（item [，block [，timeout ] ] ）

　　　　将item放入队列。如果可选参数block为true 且 timeout为None，则在必要时阻止，直到有空闲槽可用。如果 timeout是一个正数，它会阻止最大超时时间，如果在该时间内没有可用的空闲槽，则会引发Full异常。

　　　　反之（block为false），如果有空闲槽可以立即使用，则将item放入队列，否则引发Full异常（在这种情况下忽略超时）。

　　Queue.put_nowait（item）　

　　　　相当于 put（item, False）。

　　Queue.get（[ block [，timeout ] ] ）　

　　　　从队列中删除并返回一个item。 如果可选的args块为true且timeout为None（默认值），则在必要时阻止，直到某个项可用为止。 如果timeout是一个正数，它会阻止最多超时秒，如果在该时间内没有可用的项，则会引发Empty异常。

　　　　反之（block为false），如果有item可以立即使用，则返回该tem，否则引发Empty异常（在这种情况下忽略超时）。

　　Queue.get_nowait（）

　　相当于 get（False）。

四、queue对象还提供了两种方法来支持跟踪守护进程、消费者线程是否已完全处理入队任务：

　　Queue.task_done（）

表示之前队列的任务已完成。由队列消费者线程使用。对于用于获取任务的每个get()，对task_done()的后续调用会告知队列该任务的处理已完成。

如果join() 当前正阻塞，则它将在所有条目都已处理后恢复（这意味着已为每个已放入队列的条目收到task_done()调用）。

如果调用的次数超过队列中放置的条目，则引发ValueError。

　　Queue.join（）

阻止直到队列中的所有条目都已获取并处理完毕。

每当条目添加到队列时，未完成任务的计数就会增加。每当消费者线程调用task_done()以指示该条目已被检索并且其上的所有工作都已完成时，计数就会下降。当未完成任务的数量降至零时，join()取消阻止。

如何等待队列任务完成的示例：

def worker():
    while True:
        item = q.get()
        do_work(item)
        q.task_done()

q = Queue()
for i in range(num_worker_threads):
     t = Thread(target=worker)
     t.daemon = True
     t.start()

for item in source():
    q.put(item)

q.join()       # block until all tasks are done