今天就跟大家聊聊有关Python中queue库如何使用，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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queue模块提供了适合多线程编程的先进先出的数据结构，可以用来在生产者和消费者线程之间安全的传递消息或者数据；锁是调用方处理，因此多线程可以安全、方便的使用同一队列实现。

FIFO 队列

Queue类，实现了最基础的先进先出队列，使用put方法，将元素添加到末尾，使用get方法将元素从另一边删除

def queue_fifo():
   q = queue.Queue()
   for i in range(5):
       q.put(i)

   while not q.empty():
       print (q.get(), end = ' ')
   print ()

LIFO 栈

与标准的FIFO队列不同，LifoQueue实现了后进先出，这通常是栈；

def queue_lifo():
   q = queue.LifoQueue()
   for i in range(5):
       q.put(i)

   while not q.empty():
       print (q.get(), end = ' ')
   print ()

优先级队列

有时，队列中元素的处理顺序需要基于这些元素的特征，而不仅仅是添加到队列中的顺序。例如，财务部门的打印作业可能优先于开发人员的代码列表打印。PriorityQueue使用队列内容的排序顺序来决定要检索的元素。

class Job():
   def __init__(self, priority, description):
       self.priority = priority
       self.description = description
       print (description)
       return

   def __eq__(self, other):
       return self.priority == other.priority

   def __lt__(self, other):
       return self.priority < other.priority

def priority_queue():
   import threading
   print ('initial')
   q = queue.PriorityQueue()
   q.put(Job(5, 'Mid Job'))
   q.put(Job(10, 'Low Job'))
   q.put(Job(1, 'Imp Job'))

   def process_job(q):
       while True:
           next_job = q.get()
           print (next_job.description)
           q.task_done()
   workers = [
       threading.Thread(target=process_job, args=(q, )),
       threading.Thread(target=process_job, args=(q, )),
   ]
   print ('get')
   for w in workers:
       w.setDaemon(True)
       w.start()
   q.join()

Queue与多线程实战

本节播放客户端的源代码演示Queue和多线程一起使用的场景。该程序读取一个或多个RSS 摘要，将每一个摘要中五个最新事件放入Queue中等待下载，使用多线程并行处理下载。该框架实现演示了queue模块的使用。

def podcast_client():
   ### 0. 初始化
   import threading
   num_fetch_threads = 2
   enclosure_queue = queue.Queue()
   feed_urls = [
       'http://talkpython.fm/episodes/rss',
   ]

   ### 1. 辅助函数打印信息
   def message(s):
       print ('{}: {}'.format(threading.current_thread().name, s))

   ### 2. 多线程目标函数函数
   def download_enclosures(q):
       import urllib
       message('looking for the next enclosure')
       url = q.get()
       filename = url.rpartition('/')[-1]
       message('downloading {}'.format(filename))
       response = urllib.request.urlopen(url)
       data = response.read()
       message('writing to {}'.format(filename))
       with open(filename, 'wb') as outfile:
           outfile.write(data)
       q.task_done()

   ### 3. 启动多线程
   for i in range(num_fetch_threads):
       worker = threading.Thread(
           target = download_enclosures,
           args = (enclosure_queue, ),
           name = 'work-{}'.format(i),
       )
       worker.setDaemon(True)
       worker.start()

   ### 4. 队列中添加URL
   import feedparser
   from urllib.parse import urlparse
   for url in feed_urls:
       response = feedparser.parse(url, agent='queue_module.py')
       for entry in response['entries'][:5]:
           for enclosure in entry.get('enclosures', []):
               parsed_url = urlparse(enclosure['url'])
               message('queuing {}'.format(
                   parsed_url.path.rpartition('/')[-1]))
               enclosure_queue.put(enclosure['url'])

   ### 5. 主线程
   message('*** main thread waiting')
   enclosure_queue.join()
   message('*** done')

首先，进行参数初始化，确定操作参数：通常来自于用户输入。该示例使用硬编码值，表示要获取的线程数和URL列表，并创建用来打印信息的辅助函数message

在work线程中执行download_enclosures方法，使用urllib处理下载。线程中定义了目标函数后，就可以启动工作：download_enclosures方法中，语句url=q.get()执行时，会阻塞并等待队列返回内容，这意味着在队列没有任何内容之前启动线程是安全的。

下一步是使用feedparser模块(需要安装)检索摘要内容，并将url插入到队列中。一旦URL被添加到队列中，线程就会将其读取并开始下载，循环往队列中添加元素，直到摘要消耗完，工作线程轮流讲url出队列下载。

看完上述内容，你们对Python中queue库如何使用有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

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