Python中,队列是线程间最常用的交换数据的形式。Queue模块是提供队列操作的模块,虽然简单易用,但是不小心的话,还是会出现一些意外。
创建一个“队列”对象
import Queue
q = 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
q.put(10) 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)
将一个值从队列中取出
q.get() get([block[, timeout]])
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。
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)
Python Queue模块有三种队列及构造函数:
1、Python Queue模块的FIFO队列先进先出。 class Queue.Queue(maxsize)
2、LIFO类似于堆,即先进后出。 class Queue.LifoQueue(maxsize)
3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。 class Queue.PriorityQueue(maxsize)
此包中的常用方法(q = Queue.Queue()):
q.qsize() 返回队列的大小
q.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
q.full() 如果队列满了,返回True,反之False
q.full 与 maxsize 大小对应
q.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间
q.get_nowait() 相当q.get(False)
非阻塞 q.put(item) 写入队列,timeout等待时间
q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)
q.task_done() 在完成一项工作之后,向任务已经完成的队列发送一个信号,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)。
q.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作.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。
先进先出:
importQueue
q= Queue.Queue(maxsize=5)for i in range(5):
q.put(i)while notq.empty():print q.get()
结果:
0
1
2
3
4
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先进后出:
q =Queue.LifoQueue()for i in range(5):
q.put(i)while notq.empty():print q.get()
结果:
4
3
2
1
0
View Code
优先级:
#优先级队列
importQueueimportthreadingclassJob(object):def __init__(self, priority, description):
self.priority=priority
self.description=descriptionprint 'Job:',descriptionreturn
def __cmp__(self, other): #需要加上这个比较函数,
return cmp(self.priority, other.priority) #Return negative if xy.
q=Queue.PriorityQueue()
q.put(Job(3, 'mid-level job'))
q.put(Job(10, 'low-level job'))
q.put(Job(1, 'high-level job'))defprocess_job(q):whileTrue:
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 inworkers:
w.setDaemon(True)#守护进程
w.start()
q.join()
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运行结果:
Job: mid-level job
Job: low-level job
Job: high-level jobfor: high-level jobfor: mid-level jobfor: low-level job
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复杂一点的
实现一个线程不断生成一个随机数到一个队列中(考虑使用Queue这个模块)
实现一个线程从上面的队列里面不断的取出奇数
实现另外一个线程从上面的队列里面不断取出偶数
#!/usr/bin/python#coding=utf-8#__author__='dahu'#data=2017-#
importrandom, threading, timefrom Queue importQueue#Producer thread
classProducer(threading.Thread):def __init__(self, t_name, queue):#threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
super(Producer,self).__init__(name=t_name) #两个都可以,倾向于这个
self.data =queuedefrun(self):for i in range(5): #随机产生10个数字 ,可以修改为任意大小
randomnum = random.randint(1, 20)print "%s: %s is producing %d to the queue!" %(time.ctime(), self.getName(), randomnum)
self.data.put(randomnum)#将数据依次存入队列
time.sleep(1)print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())#Consumer thread
classConsumer_even(threading.Thread):def __init__(self, t_name, queue):#threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
super(Consumer_even, self).__init__(name=t_name)
self.data=queuedefrun(self):while 1:try:
val_even= self.data.get(1, 5) #get(self, block=True, timeout=None) ,1就是阻塞等待,5是超时5秒
if val_even % 2 ==0:print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!" %(time.ctime(), self.getName(), val_even)
time.sleep(2)else:
self.data.put(val_even)
time.sleep(2)except: #等待输入,超过5秒 就报异常
print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())break
classConsumer_odd(threading.Thread):def __init__(self, t_name, queue):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
self.data=queuedefrun(self):while 1:try:
val_odd= self.data.get(1, 5)if val_odd % 2 !=0:print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!" %(time.ctime(), self.getName(), val_odd)
time.sleep(2)else:
self.data.put(val_odd)
time.sleep(2)except:print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())break
#Main thread
defmain():
queue=Queue()
producer= Producer('Pro.', queue)
consumer_even= Consumer_even('Con_even.', queue)
consumer_odd= Consumer_odd('Con_odd.', queue)
producer.start()
consumer_even.start()
consumer_odd.start()
producer.join()
consumer_even.join()
consumer_odd.join()print 'All threads terminate!'
if __name__ == '__main__':
main()
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结果:
/usr/bin/python2.7 /home/dahu/PycharmProjects/SpiderLearning/request_lianxi/t9.queue.thread.py
Tue Aug22 16:12:25 2017: Pro. is producing 15 to the queue!Tue Aug22 16:12:25 2017: Con_odd. is consuming. 15 in the queue is consumed!Tue Aug22 16:12:26 2017: Pro. is producing 17 to the queue!Tue Aug22 16:12:27 2017: Pro. is producing 2 to the queue!Tue Aug22 16:12:27 2017: Con_odd. is consuming. 17 in the queue is consumed!Tue Aug22 16:12:28 2017: Pro. is producing 15 to the queue!Tue Aug22 16:12:29 2017: Con_even. is consuming. 2 in the queue is consumed!Tue Aug22 16:12:29 2017: Con_odd. is consuming. 15 in the queue is consumed!Tue Aug22 16:12:29 2017: Pro. is producing 18 to the queue!Tue Aug22 16:12:30 2017: Pro. finished!Tue Aug22 16:12:31 2017: Con_even. is consuming. 18 in the queue is consumed!Tue Aug22 16:12:38 2017: Con_odd. finished!Tue Aug22 16:12:38 2017: Con_even. finished!All threads terminate!Process finished with exit code0