关于Python中几种队列Queue用法区别

目录

• python中使用到的队列模块大致有三个：
• 1、from queue import Queue
• 2、from multiprocessing import Queue
• 3、from multiprocessing import Manager

python中使用到的队列模块大致有三个：

1、from queue import Queue

此模块适用于线程间通信，但不能用于进程间通信。

示例代码1： 【注意：此时代码存在错误！！！】

import time
import threading
from queue import Queue
def task_func():
    global queue
    while queue.qsize() > 0:
        x = queue.get()
        print(f"num: {x}")
        time.sleep(0.1)
def producer_data():
    global queue
    for i in range(100):
        queue.put(i)
        time.sleep(0.1)
if __name__ == '__main__':
    queue = Queue()
    producer_thread = threading.Thread(target=producer_data)
    producer_thread.start()
    thread_list = []
    for i in range(5):
        thread = threading.Thread(target=task_func)
        thread.start()
        thread_list.append(thread)
    for thread in thread_list:
        thread.join()
    print("主程序执行结束！")

注意：上述写法：

    while queue.qsize() > 0:
        x = queue.get()

当生产者速度没有消费者速度快时，上述消费者代码会提前结束，导致生产者的速度不能消费。

    while True:
        x = queue.get()

这种写法也存在问题，此时消费者队列会一直监听生产者队列是否有数据，导致线程一直处于阻塞状态，程序会一直阻塞不会停止，严重浪费系统资源。如果使用apscheduler等定时任务的库的话，会导致定时任务无法启动。

其实queue队列中的put()或者get()方法中都提供了timeout参数，利用这个参数可以有效解决上述消除不能消费和线程一直阻塞问题。

示例代码2：

import time
import threading
from queue import Queue
def task_func():
    global queue
    while True:
        x = queue.get(timeout=10)
        print(f"num: {x}")
def producer_data():
    global queue
    for i in range(100):
        queue.put(i)
        time.sleep(0.1)
if __name__ == '__main__':
    queue = Queue()
    producer_thread = threading.Thread(target=producer_data)
    producer_thread.start()
    thread_list = []
    for i in range(5):
        thread = threading.Thread(target=task_func)
        thread.start()
        thread_list.append(thread)
    for thread in thread_list:
        thread.join()
    print("主程序执行结束！")

运行结果：

根据不同的情境，可以根据实际情况设置timeout的值。如果使用定时任务，使用timeout是可以的，不会使程序抛异常停止的。

2、from multiprocessing import Queue

此模块用于对进程，但是不能用于进程池

示例代码：

import time
from multiprocessing import Process, Queue
import queue
def producer(queue):
    queue.put("a")
    time.sleep(2)
def consumer(queue):
    time.sleep(2)
    data = queue.get()
    print(data)
if __name__ == "__main__":
    # queue = queue.Queue()
    queue = Queue()
    my_producer = Process(target=producer, args=(queue, ))
    my_consumer = Process(target=consumer, args=(queue, ))
    my_producer.start()
    my_consumer.start()
    my_producer.join()
    my_consumer.join()
# 使用queue模块的Queue()会报错
# 使用multiprocessing中的Queue(),正确输出a
 

运行结果：

3、from multiprocessing import Manager

示例代码：

import time
from multiprocessing import Process, Queue, Pool, Manager
def producer(queue):
    queue.put("a")
    time.sleep(2)
def consumer(queue):
    time.sleep(2)
    data = queue.get()
    print(data)
if __name__ == "__main__":
    # queue = Queue()
    queue = Manager().Queue()
    pool = Pool()
    # pool中的进程间通信需要使用Manager
    pool.apply_async(producer, args=(queue, ))
    pool.apply_async(consumer, args=(queue, ))
    pool.close()
    pool.join()

运行结果：

到此这篇关于关于Python中几种队列Queue用法区别的文章就介绍到这了,更多相关Python中的队列Queue内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！