Python queue队列原理与应用案例分析
本文实例讲述了Pythonqueue队列原理与应用。分享给大家供大家参考，具体如下：
作用：
解耦：使程序直接实现松耦合，修改一个函数，不会有串联关系。
提高处理效率：ＦＩＦＯ＝现进先出，ＬＩＦＯ＝后入先出。
队列：
队列可以并发的派多个线程，对排列的线程处理，并切每个需要处理线程只需要将请求的数据放入队列容器的内存中，线程不需要等待，当排列完毕处理完数据后，线程在准时来取数据即可。请求数据的线程只与这个队列容器存在关系，处理数据的线程down掉不会影响到请求数据的线程，队列会派给其他线程处理这分数据，它实现了解耦，提高效率。队列内会有一个有顺序的容器，列表与这个容器是有区别的，列表中数据虽然是排列的，但数据被取走后还会保留，而队列中这个容器的数据被取后将不会保留。当必须在多个线程之间安全地交换信息时，队列在线程编程中特别有用。
参数介绍：
#先入先出maxsize可设置大小，设置block=False抛异常 classqueue.Queue(maxsize=0) #后进先出 classqueue.LifoQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列 #优先级设置数越小等级越高 classqueue.PriorityQueue(maxsize=0) #放入数据 Queue.put(item,block=True,timeout=None) #取出数据#没有数据将会等待 Queue.get(block=True,timeout=None) #如果1秒后没取到数据就退出 Queue.get(timeout=1) #取数据，如果没数据抛queue.Empty异常 Queue.get_nowait() #查看队列大小 Queue.qsize() #返回True,如果空 Queue.empty()#returnTrueifempty #设置队列大小 Queue.full() #后续调用告诉队列，任务的处理是完整的。 Queue.task_done()
生产者消费者模型：
importthreading,time
importqueue
#最多存入10个
q=queue.Queue(maxsize=10)
defproducer(name):
count=1
whileTrue:
#生产一块骨头
q.put("骨头%s"%count)
print("生产了骨头",count)
count+=1
time.sleep(0.3)
defconsumer(name):
whileTrue:
print("%s取到[%s]并且吃了它"%(name,q.get()))
time.sleep(1)
#告知这个任务执行完了
q.task_done()
#生成线程
p=threading.Thread(target=producer,args=("德国骨科",))
c=threading.Thread(target=consumer,args=("陈狗二",))
d=threading.Thread(target=consumer,args=("吕特黑",))
#执行线程
p.start()
c.start()
d.start()
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。