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之前的文章中讲解很多关于线程间通信的知识，比如：线程互斥锁lock，线程事件event，线程条件变量condition 等等，这些都是在开发中经常使用的内容，而今天继续给大家讲解一个更重要的知识点 — 线程队列queue。
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1.线程队列Queue — FIFO(先进先出队列)，即哪个数据先存入，取数据的时候先取哪个数据，同生活中的排队买东西；
2.线程队列LifoQueue — LIFO(先进后出队列)，即哪个数据最后存入的，取数据的时候先取；
3.线程队列PriorityQueue — PriorityQueue(优先级队列)，即存入数据时候加入一个优先级，取数据的时候优先级最高的取出；
今天只对第一种普通线程队列Queue(FIFO)讲解，后面的两种留到下一篇文章在做详细讲解！
线程队列Queue，也称FIFO，存在队列中的数据先进先出，就好比拉肚子，吃什么拉什么～～呃呃，有点重口味，如下图：
举个形象的例子：如果把123456这6个数字，依次放入队列queue中，那么我们重队列中取数据的时候，取到的第一个数据必然是1，第二个数据必然是2，依次类推，这就是所谓的吃什么拉什么 — FIFO(先进先出)
Queue.qsize() 返回队列大小
Queue.empty() 判断队列是否为空
Queue.full() 判断队列是否满了
Queue.get([block[,timeout]]) 从队列头删除并返回一个item，block默认为True，表示当队列为空却去get的时候会阻塞线程，等待直到有有item出现为止来get出这个item。如果是False的话表明当队列为空你却去get的时候，会引发异常。在block为True的情况下可以再设置timeout参数。表示当队列为空，get阻塞timeout指定的秒数之后还没有get到的话就引发Full异常。
Queue.task_done() 从场景上来说，处理完一个get出来的item之后，调用task_done将向队列发出一个信号，表示本任务已经完成(与Queue.get配对使用)。
Queue.put(…[,block[,timeout]]) 向队尾插入一个item，同样若block=True的话队列满时就阻塞等待有空位出来再put，block=False时引发异常。同get的timeout，put的timeout是在block为True的时候进行超时设置的参数。
Queue.join() 监视所有item并阻塞主线程，直到所有item都调用了task_done之后主线程才继续向下执行。这么做的好处在于，假如一个线程开始处理最后一个任务，它从任务队列中拿走最后一个任务，此时任务队列就空了但最后那个线程还没处理完。当调用了join之后，主线程就不会因为队列空了而擅自结束，而是等待最后那个线程处理完成了。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 | # !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解忧 @Blog(个人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公众号)：猿说python @Github:www.github.com
@File:python_queue.py @Time:2019/11/29 15:25
@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！ """
importthreading importqueue
q=queue.Queue(5) # 长度，队列中最多存放5个数据
defput(): foriinrange(20): q.put(i) print("数字%d存入队列成功"%i) q.join() # 阻塞进程，直到所有任务完成，取多少次数据task_done多少次才行，否则最后的ok无法打印 print('ok')
defget(): foriinrange(20): value=q.get() print("数字%d重队列中取出"%value) q.task_done() # 必须每取走一个数据，发一个信号给join # q.task_done() #放在这没用，因为join实际上是一个计数器，put了多少个数据， # 计数器就是多少，每task_done一次，计数器减1，直到为0才继续执行
t1=threading.Thread(target=put,args=()) t1.start() t2=threading.Thread(target=get,args=()) t2.start() |
输出结果：
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