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Python线程下queue队列模块的用法

发布时间:2021-10-13 15:49:07 来源:亿速云 阅读:271 作者:柒染 栏目:编程语言

Python线程下queue队列模块的用法,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

  queue模块实现了各种【多生产者-多消费者】队列。可用于在执行的多个线程之间安全的交换信息。

  queue模块定义了3种不同的队列类。

  3种不同的队列类

  q=Queue(maxsize):创建一个FIFO(first-in first-out,先进先出)队列。maxsize是队列中金额以放入的项的最大数量。

  如果省略maxsize参数或将它置为0,队列大小将无穷大。

  q=LifoQueue(maxsize):创建一个LIFO(last-in first-out,后进先出)队列(栈)。

  q=PriorityQueue(maxsize):创建一个优先级队列,其中项按照优先级从低到高依次排好。

  使用这种队列时,项应该是(priority,data)形式的元组,其中priority时一个标识优先级的数字。

  常用方法

  q.size():返回队列的正确大小。因为其他线程可能正在更新此队列,所以此方法的返回数字不可靠。

  q.empty():如果队列为空,返回True,否则返回False。

  q.full():如果队列已满,返回True,否则返回False。

  q.put(item,block,timeout):将item放入队列。

  如果block设为True(默认值),调用者将被阻塞直到队列中出现可用的空闲位置为止。

  如果block设为False,队列满时此方法将引发Full异常。

  q.put_nowait(item):等价于q.put(item,False)

  q.get(block,timeout):从队列中删除一项,然后返回这个项。

  如果block设为True(默认值),调用者将阻塞,直到队列中出现可用的空闲为止。

  如果block设为False,队列为空时将引发Empty异常。

  timeout提供可选的超时值,单位为秒,如果超时,将引发Empty异常。

  q.get_nowait():等价于get(0)

  q.task_done():在队列种数据的消费者用来指示对于项的处理已经结束。如果使用此方法,那么从队列中删除的每一项都应该调用一次。

  q.join():阻塞直到队列中的所有项均被删除和处理为止。一旦为队列中的每一项都调用了一次q.task_done()方法,此方法将会直接返回。

  实例:

  使用 队列一般可以简化多线程的程序。例如,可以使用共享队列将线程连接在一起,而不必依赖锁的保护。

  在这种模型下,工作者线程一般充当数据的消费者。

  from threading import Thread

  from queue import Queue

  class WorkerThread(Thread):

  def __init__(self,*args,**kwargs):

  Thread.__init__(self,*args,**kwargs)

  self.input_queue=Queue()

  def send(self,item):

  self.input_queue.put(item)

  def close(self):

  self.input_queue.put(None)

  self.input_queue.join()

  def run(self):

  while True:

  item=self.input_queue.get()

  if item is None:

  break

  #实际开发中,此处应该使用有用的工作代替

  print(item)

  self.input_queue.task_done()

  #完成,指示收到和返回哨兵

  self.input_queue.task_done()

  return

  if __name__=="__main__":

  w=WorkerThread()

  w.start()

  w.send("学")

  w.send("步")

  w.send("园")

  w.send("网")

  w.close()

  运行结果:

  学

  步

  园

  网

关于Python线程下queue队列模块的用法问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。

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