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。
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。
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
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def queue_fifo(): q = queue.Queue() for i in range(5): q.put(i) while not q.empty(): print (q.get(), end = ' ') print ()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 ()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.prioritydef 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()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，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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