Queue(先进先出队列)
队列特点
队列特点：先进先出（FIFO)——先进队列的元素先出队列。来源于我们生活中的队列（先排队的先办完事）。
import queue
q = queue.Queue() #调用队列生成对象
q.put(1) #存放第一个值到队列
q.put(2) #存放第二个值到队列
print('get frist one:%s' % q.get()) # 获取队列的第一个值
print('get second on:%s ' % q.get()) # 获取队列的第二个值
- 先进先出原则第一次存放的是1，第二次存放的是2，那么我们在获取值得时候，第一次获取的就是1，第二次就是2
看下面的例子如果队列里没有值怎么办？他会等待直到有数据为止：
import queue
q = queue.Queue() # 调用队列生成对象
q.put(1) #存放第一个值到队列
q.put(2) #存放第二个值到队列
a = q.get() # 获取队列的第一个值
print('get frist one:%s' % a)
b = q.get() # 获取队列的第二个值
print('get second one:%s' % b)
c = q.get() # 获取队列的第三个值
print('get third one:%s' % c)
#结果:
'''
get frist one:1
get second one:2
#这里没有获取到值堵塞住,一直在等待着值进来~
'''
- 如果不想让他等待，不管是否队列里都取数据，可以使用
get_nowait()，但是如果队列中没有数据就会报错！
import queue
q = queue.Queue() # 调用队列生成对象
q.put(1) #存放第一个值到队列
q.put(2) #存放第二个值到队列
a = q.get() # 获取队列的第一个值
print('get frist one:%s' % a)
b = q.get() # 获取队列的第二个值
print('get second one:%s' % b)
c = q.get_nowait() # 获取队列的第三个值,使用：get_nowait() 不堵塞!
print('get third one:%s' % c)
- 如果队列为空的时候可以通过异常处理进行捕获：
import queue
q = queue.Queue() # 调用队列生成对象
q.put(1) #存放第一个值到队列
q.put(2) #存放第二个值到队列
try:
a = q.get() # 获取队列的第一个值
print('get frist one:%s' % a)
b = q.get() # 获取队列的第二个值
print('get second one:%s' % b)
c = q.get_nowait() # 获取队列的第三个值,使用：get_nowait() 不堵塞!
print('get third one:%s' % c)
except queue.Empty as q_error:
print('The Queue is empty!')
- 同样的如果队列长度为2，如果队列满了之后，同样他也是等待，直到有位置才会继续如下代码：
import queue
q = queue.Queue(2) # 调用队列生成对象,2:设置队列长度为2
q.put(1) # 存放第一个值到队列
print('put value 1 done')
q.put(2) # 存放第二个值到队列
print('put vlaue 2 done')
q.put(3) # 存放第三个值到队列
print('put value 3 done')
#结果：
'''
put value 1 done
put vlaue 2 done
#这里会一直等待~
'''
- 同样如果存放数值的时候如果不想让他等待，使用
put_nowait()但是队列无法存放后会报错！
import queue
q = queue.Queue(2) # 调用队列生成对象,2:设置队列长度为2
q.put(1) # 存放第一个值到队列
print('put value 1 done')
q.put(2) # 存放第二个值到队列
print('put vlaue 2 done')
# q.put(33, block=False) # 不堵塞
# q.put(33, block=False, timeout=2) # 不堵塞,等待2秒
q.put_nowait(3) # 存放第三个值到队列,使用：put_nowait() 不堵塞!
print('put value 3 done')
- 也可以使用empty()方法判断队列是否为空
import queue
# 队列最大长度,
# qsize()真实队列个数
# maxsize 最大支持的个数
q = queue.Queue(2) # 队列最大长度
print(q.empty()) # 检查是否为空(初始默认是空)
q.put(11)
q.put(22)
print(q.empty())
print(q.qsize()) # 获取队列长度
生产者消费者模型
什么是生产者消费者模型?
在工作中，大家可能会碰到这样一种情况：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产 生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。在生产者与消费者之间在加个缓冲区，我们形象的称之为仓库，生产者负责往仓库了进商 品，而消费者负责从仓库里拿商品，这就构成了生产者消费者模型。结构图如下：
生产者消费者模型的优点：
1、解耦
假设生产者和消费者分别是两个类。如果让生产者直接调用消费者的某个方法，那么生产者对于消费者就会产生依赖（也就是耦合）。将来如果消费者的代码发生变化， 可能会影响到生产者。而如果两者都依赖于某个缓冲区，两者之间不直接依赖，耦合也就相应降低了。
举个例子，我们去邮局投递信件，如果不使用邮筒（也就是缓冲区），你必须得把信直接交给邮递员。有同学会说，直接给邮递员不是挺简单的嘛？其实不简单，你必须 得认识谁是邮递员，才能把信给他（光凭身上穿的制服，万一有人假冒，就惨了）。这就产生和你和邮递员之间的依赖（相当于生产者和消费者的强耦合）。万一哪天邮递员换人了，你还要重新认识一下（相当于消费者变化导致修改生产者代码）。而邮筒相对来说比较固定，你依赖它的成本就比较低（相当于和缓冲区之间的弱耦合）。
2、支持并发
由于生产者与消费者是两个独立的并发体，他们之间是用缓冲区作为桥梁连接，生产者只需要往缓冲区里丢数据，就可以继续生产下一个数据，而消费者只需要从缓冲区了拿数据即可，这样就不会因为彼此的处理速度而发生阻塞。
接上面的例子，如果我们不使用邮筒，我们就得在邮局等邮递员，直到他回来，我们把信件交给他，这期间我们啥事儿都不能干（也就是生产者阻塞），或者邮递员得挨家挨户问，谁要寄信（相当于消费者轮询）。
3、支持忙闲不均
缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢，缓冲区的好处就体现出来了。当数据制造快的时候，消费者来不及处理，未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。 等生产者的制造速度慢下来，消费者再慢慢处理掉。
为了充分复用，我们再拿寄信的例子来说事。假设邮递员一次只能带走1000封信。万一某次碰上情人节（也可能是圣诞节）送贺卡，需要寄出去的信超过1000封，这时 候邮筒这个缓冲区就派上用场了。邮递员把来不及带走的信暂存在邮筒中，等下次过来 时再拿走。
简单的生产者消费者模型:
import queue
import threading
import time
q = queue.Queue()
# 生成者(client)
def productor(arg):
# 序号加包子,将做好的包子放到篮子(队列)里
q.put(str(arg) + '包子')
# 创建30个包子
for i in range(30):
t = threading.Thread(target=productor, args=(i,))
t.start()
# ============================================================== #
# 消费者(server)
def consumer(arg):
while True:
# arg(0-3)吃包子得人, q.get()从篮子(队列)里取包子,包子有序号
print(arg, q.get())
time.sleep(2)
# 三个线程一起吃包子
for j in range(3):
t = threading.Thread(target=consumer, args=(j,))
t.start()
PriorityQueue(优先级队列)
队列特点
队列特点: 根据优先级处理,数字最小的优先级最高
import queue
q = queue.PriorityQueue() # 根据优先级处理,数字最小的优先级最高
# put() 参数一为优先级,第二个参数是value
q.put((3, "alex3"))
q.put((2, "alex2"))
q.put((1, "alex1"))
print(q.get())
deque(双向队列)
队列特点
队列特点: 两边都能插入数据,都能取数据
import queue
q= queue.deque() #双向队列
q.append((123))
q.append(234)
q.appendleft(456)
print(list(q))
q.pop()
q.popleft()
print(list(q))
append(x)
将x添加到 deque 的右侧。
appendleft(x)
将x添加到 deque 的左侧。
clear()
从留下长度为 0 的 deque 中移除所有元素。
count(x)
统计 deque 中值为x的个数。
extend(iterable)
通过追加元素从可迭代参数扩展的 deque 的右侧。
extendleft(iterable)
通过将附加元素从扩展 deque 的左侧可迭代。请注意，左边的一系列附加结果在扭转可迭代参数中元素的顺序。
pop()
删除并从右侧的双端队列中返回的元素。如果没有元素存在，提出了IndexError。
popleft()
移除并返回一个元素从 deque 的左侧。如果没有元素存在，提出了IndexError。
remove(value)
删除值的第一个匹配项。如果未找到，引发ValueError。
reverse()
翻转 deque 的元素，然后返回None。
rotate(n)
deque中的元素向右移动n个位置。如果n是负数的向左移动。向右移动一步相当于： d.appendleft(d.pop())。
maxlen
maxlen
Deque 的最大长度。如果没有边界，则返回None。
