Python队列Queue怎么使用

本文小编为大家详细介绍“Python队列Queue怎么使用”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“Python队列Queue怎么使用”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。

queue模块简介

queue模块是Python内置的标准模块，模块实现了三种类型的队列，它们的区别仅仅是条目取回的顺序，分别由3个类进行表示，Queue，LifoQueue，PriorityQueue

queue.Queue(maxsize=0)

先进先出队列
maxsize 是个整数，用于设置可以放入队列中的项目数的上限。当达到这个大小的时候，插入操作将阻塞至队列中的项目被消费掉。如果 maxsize 小于等于零，队列尺寸为无限大。

from queue import Queue
# FIFO
queue_obj = Queue()  # 创建一个队列对象
for i in range(4):
    queue_obj.put(i)
while not queue_obj.empty():
    print(queue_obj.get())
# 输出顺序
0
1
2
3

queue.LifoQueue(maxsize=0)

后进先出，maxsize和Queue一样

from queue import Queue,LifoQueue

# LIFO
queue_obj = LifoQueue()  # 创建一个队列对象
for i in range(4):
    queue_obj.put(i)
while not queue_obj.empty():
    print(queue_obj.get())
 
# 输出顺序
3
2
1
0

queue.PriorityQueue(maxsize=0)

优先级队列构造器，按照级别顺序取出元素，级别最低的最先取出
队列中的元素一般采取元组的形式进行存储(priority_number, data)

优先级不同数据部分可以比较大小

PriorityQueue_obj = PriorityQueue()
PriorityQueue_obj.put((5,45))
PriorityQueue_obj.put((1,42))
PriorityQueue_obj.put((2,47))
while not PriorityQueue_obj.empty():
    print(PriorityQueue_obj.get())
# 输出顺序
(1, 42)
(2, 47)
(5, 45)

优先级一样，数据部分可以比较大小

priorityQueue_obj = PriorityQueue()
priorityQueue_obj.put((1,45))
priorityQueue_obj.put((1,42))
priorityQueue_obj.put((1,47))
while not PriorityQueue_obj.empty():
    print(PriorityQueue_obj.get())

(1, 42)
(1, 45)
(1, 47)

priorityQueue_obj = PriorityQueue()
priorityQueue_obj.put((1,[1,4]))
priorityQueue_obj.put((1,[2,4]))
priorityQueue_obj.put((1,[2,3]))
while not PriorityQueue_obj.empty():
    print(PriorityQueue_obj.get())
    
(1, [1, 4])
(1, [2, 3])
(1, [2, 4])
当优先级一样的时候，会在比较数据部分的大小，同上字符串也可以比较大小，

优先级一样，数据部分不可以比较大小
报错

priorityQueue_obj = PriorityQueue()
priorityQueue_obj.put((1,{"1":9}))   
priorityQueue_obj.put((1,{"k":6}))
priorityQueue_obj.put((1,{"8":9}))
while not priorityQueue_obj.empty():
    print(priorityQueue_obj.get())   # 没有字典不能直接比较大小
    
# 报错内容
# TypeError: '<' not supported between instances of 'dict' and 'dict'

如果想实现字典这类的比较或者改变其他数据类型的比较大小方式
需要自己实现一个类，将数据包装到类中，在类中自定义或
重写 def __lt__(self, other):魔法方法，其作用是实现同类对象进行“比较”的方法，在类进行比较的时候可以自动调用

class dic:
    def __init__(self,level,data):
        self.level = level
        self.data = data
    def __lt__(self, other):
        if self.level == other.level:
            return len(self.data)<len(other.data)
        return self.level < other.level

priorityQueue_obj = PriorityQueue()
priorityQueue_obj.put(dic(5, {1:4, 2:5}))
priorityQueue_obj.put(dic(4, {1:4}))
priorityQueue_obj.put(dic(5, {1:2}))
while not priorityQueue_obj.empty():
    print(priorityQueue_obj.get().data)

# 结果
{1: 4}
{1: 2}
{1: 4, 2: 5}

如果想避免麻烦，避免出现优先级一样的情况，就省去了一系列的问题

queue.SimpleQueue (3.7 新版功能.)

无界的 FIFO 队列构造函数。简单的队列，缺少任务跟踪等高级功能。

常用方法 Queue.qsize()

返回队列的大致大小。

queue_obj = LifoQueue()  # 创建一个队列对象
for i in range(4):
    queue_obj.put(i)
    print(queue_obj.qsize())

结果
1
2
3
4

• Queue.empty()

如果队列为空，返回 True ，否则返回 False 。

• Queue.full()

如果队列是满的返回 True ，否则返回 False 。

• Queue.put(item, block=True, timeout=None)

将 item 放入队列。如果可选参数 block 是 true 并且 timeout 是 None (默认)，则在必要时阻塞至有空闲插槽可用。如果 timeout 是个正数，将最多阻塞 timeout 秒，如果在这段时间没有可用的空闲插槽，将引发 Full 异常。反之 (block 是 false)，如果空闲插槽立即可用，则把 item 放入队列，否则引发 Full 异常 ( 在这种情况下，timeout 将被忽略)。

• Queue.put_nowait(item)

相当于 put(item, block=False)。

• Queue.get(block=True, timeout=None)

从队列中移除并返回一个项目。如果可选参数 block 是 true 并且 timeout 是 None (默认值)，则在必要时阻塞至项目可得到。如果 timeout 是个正数，将最多阻塞 timeout 秒，如果在这段时间内项目不能得到，将引发 Empty 异常。反之 (block 是 false) , 如果一个项目立即可得到，则返回一个项目，否则引发 Empty 异常 (这种情况下，timeout 将被忽略)。

• Queue.get_nowait()

相当于 get(block=False) 。

• Queue.task_done()

在完成一项工作以后，task_done()告诉队列，该任务已处理完成

• Queue.join()

阻塞至队列中所有的元素都被接收和处理完毕。
队列添加新工作时，未完成任务的计数就会增一，当调用task_done()函数后，就代表执行完一个工作，未完成任务的计数就会减一，当计数为0时 join() 阻塞被解除。

阻塞与抛出异常

添加元素发生阻塞

queue_obj = Queue(3)  # 队列的最大长度为3
for i in range(4): # 当向队列中添加的元素超过队列的最大长度就会发生阻塞，当队列中取出一个数据才会解除堵塞
    queue_obj.put(i)
    # print(queue_obj.qsize())
print("阻塞")
queue_obj = Queue(3)  # 创建一个队列对象
for i in range(4):
    queue_obj.put(i,block=False)   当超出最大长度的时就会报错

取元素发生阻塞

queue_obj = Queue(3)  
for i in range(3):
    queue_obj.put(i)
for i in range(4):  当取出元素的时候发现没有元素的时候就会发生阻塞
    print(queue_obj.get())
queue_obj = Queue(3)  
for i in range(3):
    queue_obj.put(i)
for i in range(4):  
    print(queue_obj.get(block=False))  如果队列为空，仍然继续取元素，会发生报错

超时报错

queue_obj = Queue(3)  
for i in range(4):
    queue_obj.put(i,timeout=4)  # 如果阻塞4秒，原队列中仍然没有位置，则会发生报错

其他设置tiemout扽同理，只要超出时间，仍然没有解决阻塞，就会抛出异常

读到这里，这篇“Python队列Queue怎么使用”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注亿速云行业资讯频道。