Python中queue库如何使用
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。
本文名称：Python中queue库如何使用
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