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本文實例講述了Python queue隊列原理與應用。分享給大家供大家參考，具體如下：
作用：
解耦：使程序直接實現松耦合，修改一個函數，不會有串聯關系。
提高處理效率：ＦＩＦＯ ＝ 現進先出，ＬＩＦＯ ＝ 后入先出。
隊列：
隊列可以并發的派多個線程，對排列的線程處理，并切每個需要處理線程只需要將請求的數據放入隊列容器的內存中，線程不需要等待，當排列完畢處理完數據后，線程在準時來取數據即可。請求數據的線程只與這個隊列容器存在關系，處理數據的線程down掉不會影響到請求數據的線程，隊列會派給其他線程處理這分數據，它實現了解耦，提高效率。隊列內會有一個有順序的容器，列表與這個容器是有區別的，列表中數據雖然是排列的，但數據被取走后還會保留，而隊列中這個容器的數據被取后將不會保留。當必須在多個線程之間安全地交換信息時，隊列在線程編程中特別有用。
參數介紹：
# 先入先出 maxsize 可設置大小，設置block=False拋異常 class queue.Queue(maxsize=0) # 后進先出 class queue.LifoQueue(maxsize=0) # 存儲數據時可設置優先級的隊列 # 優先級設置數越小等級越高 class queue.PriorityQueue(maxsize=0) # 放入數據 Queue.put(item, block=True, timeout=None) # 取出數據 #沒有數據將會等待 Queue.get(block=True, timeout=None) # 如果1秒后沒取到數據就退出 Queue.get(timeout = 1) # 取數據，如果沒數據拋queue.Empty異常 Queue.get_nowait() # 查看隊列大小 Queue.qsize() # 返回True,如果空 Queue.empty() #return True if empty # 設置隊列大小 Queue.full() # 后續調用告訴隊列，任務的處理是完整的。 Queue.task_done()
生產者消費者模型：
import threading,time
import queue
# 最多存入10個
q = queue.Queue(maxsize=10)
def producer(name):
count = 1
while True:
# 生產一塊骨頭
q.put("骨頭 %s" % count )
print("生產了骨頭",count)
count +=1
time.sleep(0.3)
def consumer(name):
while True:
print("%s 取到[%s] 并且吃了它" %(name, q.get()))
time.sleep(1)
# 告知這個任務執行完了
q.task_done()
# 生成線程
p = threading.Thread(target=producer,args=("德國骨科",))
c = threading.Thread(target=consumer,args=("陳狗二",))
d = threading.Thread(target=consumer,args=("呂特黑",))
# 執行線程
p.start()
c.start()
d.start()
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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