Python多线程 Queue 模块常见用法

queue介绍

queue是python中的标准库，俗称队列，可以直接import 引用，在python2.x中，模块名为Queue
在python中，多个线程之间的数据是共享的，多个线程进行数据交换的时候，不能够保证数据的安全性和一致性，所以当多个线程需要进行数据交换的时候，队列就出现了，队列可以完美解决线程间的数据交换，保证线程间数据的安全性和一致性

Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列 PriorityQueue。

这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用，可以使用队列来实现线程间的同步。
Queue 模块中的常用方法:

Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.full 与 maxsize 大小对应
Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

import threading
import time

def a():
    print("a start\n")
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1)
    print("a finish\n")
def b():
    print("b start\n")
    print("b finish\n")
def main():
    # t=threading.Thread(target=a,name="T")
    t = threading.Thread(target=a)
    t2=threading.Thread(target=b)
    t.start()
    t2.start()
    # t2.join()
    # t.join()
    print("all done\n")
if __name__ == '__main__':
    main()

Queue 模块：

import queue
import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, q):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.q = q
    def run(self):
        print ("开启线程：" + self.name)
        process_data(self.name, self.q)
        print ("退出线程：" + self.name)

def process_data(threadName, q):
    while not exitFlag:
        queueLock.acquire()
        if not workQueue.empty():
            data = q.get()
            queueLock.release()
            print ("%s processing %s" % (threadName, data))
        else:
            queueLock.release()
        time.sleep(1)

threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1

# 创建新线程
for tName in threadList:
    thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

# 填充队列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
    workQueue.put(word)
queueLock.release()

# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
    pass

# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print ("退出主线程")

到此这篇关于Python多线程 Queue 模块的文章就介绍到这了,更多相关Python Queue 模块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！

赞 (0)

相关推荐

  • Python Queue模块详解

    Python中,队列是线程间最常用的交换数据的形式.Queue模块是提供队列操作的模块,虽然简单易用,但是不小心的话,还是会出现一些意外. 创建一个"队列"对象 import Queue q = Queue.Queue(maxsize = 10) Queue.Queue类即是一个队列的同步实现.队列长度可为无限或者有限.可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度.如果maxsize小于1就表示队列长度无限. 将一个值放入队列中 q.put(10) 调用队列对象的p

  • python多线程实现同时执行两个while循环的操作

    如果想同时执行两个while True循环,可以使用多线程threading来实现. 完整代码 #coding=gbk from time import sleep, ctime import threading def muisc(func): while True: print 'Start playing: %s! %s' %(func,ctime()) sleep(2) def move(func): while True: print 'Start playing: %s! %s' %

  • Python3 queue队列模块详细介绍

    queue介绍 queue是python中的标准库,俗称队列. 在python中,多个线程之间的数据是共享的,多个线程进行数据交换的时候,不能够保证数据的安全性和一致性,所以当多个线程需要进行数据交换的时候,队列就出现了,队列可以完美解决线程间的数据交换,保证线程间数据的安全性和一致性. 注意: 在python2.x中,模块名为Queue queue模块有三种队列及构造函数 Python queue模块的FIFO队列先进先出. queue.Queue(maxsize) LIFO类似于堆,即先进后

  • python队列queue模块详解

    队列queue 多应用在多线程应用中,多线程访问共享变量.对于多线程而言,访问共享变量时,队列queue是线程安全的.从queue队列的具体实现中,可以看出queue使用了1个线程互斥锁(pthread.Lock()),以及3个条件标量(pthread.condition()),来保证了线程安全. queue队列的互斥锁和条件变量,可以参考另一篇文章:python线程中同步锁 queue的用法如下: import Queque a=[1,2,3] device_que=Queque.queue(

  • Python Queue模块详细介绍及实例

    Python Queue模块 Python中,队列是线程间最常用的交换数据的形式.Queue模块是提供队列操作的模块,虽然简单易用,但是不小心的话,还是会出现一些意外. 创建一个"队列"对象 import Queue q = Queue.Queue(maxsize = 10) Queue.Queue类即是一个队列的同步实现.队列长度可为无限或者有限.可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度.如果maxsize小于1就表示队列长度无限. 将一个值放入队列中 q.p

  • Python多线程:主线程等待所有子线程结束代码

    我就废话不多说了,还是直接看代码吧! from time import ctime import threading import time def a():     #for i in range(5):         print('Program a is running... at ', ctime(),u'.线程名为:',threading.current_thread().name )         time.sleep(0.2)          def b(x):     #f

  • Python多线程 Queue 模块常见用法

    queue介绍 queue是python中的标准库,俗称队列,可以直接import 引用,在python2.x中,模块名为Queue 在python中,多个线程之间的数据是共享的,多个线程进行数据交换的时候,不能够保证数据的安全性和一致性,所以当多个线程需要进行数据交换的时候,队列就出现了,队列可以完美解决线程间的数据交换,保证线程间数据的安全性和一致性 Python 的 Queue 模块中提供了同步的.线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列LifoQ

  • Python中numpy模块常见用法demo实例小结

    本文实例总结了Python中numpy模块常见用法.分享给大家供大家参考,具体如下: import numpy as np arr = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(arr) print(type(arr)) print('number of dim:', arr.ndim) print('shape:', arr.shape) print('size:', arr.size) [[1 2 3]  [2 3 4]] number of dim: 2 sha

  • Python多线程threading模块用法实例分析

    Python多线程threading模块用法实例分析

    本文实例讲述了Python多线程threading模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 多线程 - threading python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块对thread做了一些包装,可以更加方便的被使用. 1. 使用threading模块 单线程执行 #coding=utf-8 import time def saySorry(): print('跑一圈') time.sleep(1) if __name__ == "__main__&qu

  • Python subprocess模块常见用法分析

    本文实例讲述了Python subprocess模块常见用法.分享给大家供大家参考,具体如下: subprocess模块是python从2.4版本开始引入的模块.主要用来取代 一些旧的模块方法,如os.system.os.spawn*.os.popen*.commands.*等.subprocess通过子进程来执行外部指令,并通过input/output/error管道,获取子进程的执行的返回信息. 常用方法: subprocess.call():执行命令,并返回执行状态,其中shell参数为F

  • Python进程间通信Queue消息队列用法分析

    本文实例讲述了Python进程间通信Queue消息队列用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 进程间通信-Queue Process之间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信. 1. Queue的使用 可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序,首先用一个小实例来演示下Queue的工作原理: 代码如下: #coding=utf-8 from multiprocessing import Queue #初始化一个

  • Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法分析

    本文实例讲述了Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python3内置的有Threadingpool和ThreadPoolExecutor模块,两个都可以做线程池,当然ThreadPoolExecutor会更好用一些,而且也有ProcessPoolExecutor进程池模块,使用方法基本一致. 首先导入模块 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 使用方法很简单,最常用的可能就

  • python中pdb模块实例用法

    大家可能都不大熟悉关于pdb这个模块,实际上就是python中的内置模块,主要作用于命令行调试代码,下面我们将通过是哪个小结给大家详细介绍下使用该内容的方式,首先是简单介绍,然后为大家呈现实例,最后就是总结啦,小伙伴是不是相当期待呢,那就板正做好,一起来详细了解下吧~ 简单介绍: 添加断点-代码后添加一行 pdb.set_trace() 命令行添加断点 b line_number 常见命令: 进入命令行Debug模式,python -m pdb xxx.py h:(help)帮助 w:(wher

  • python中sets模块的用法实例

    本文实例简单讲述了python中sets模块的用法,分享给大家供大家参考. 具体方法如下: import sets magic_chars = sets.Set('abracadabra') print magic_chars poping_chars = sets.Set('supercalifragilisticeexpialidocious') print poping_chars print "".join(magic_chars & poping_chars) 程序运

  • python中ConfigParse模块的用法

    本文实例讲述了python中ConfigParse模块的用法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 写配置一般用ConfigParse.RawConfigParse类 读配置用ConfigParse.ConfigParse类 代码如下: 写配置文件: import ConfigParser import time config = ConfigParser.RawConfigParser() task = {} task["id"] = 1 task["package&quo

  • Python HTML解析模块HTMLParser用法分析【爬虫工具】

    本文实例讲述了Python HTML解析模块HTMLParser用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 简介 先简略介绍一下.实际上,HTMLParser是python用来解析HTML的内置模块.它可以分析出HTML里面的标签.数据等等,是一种处理HTML的简便途径.HTMLParser采用的是一种事件驱动的模式,当HTMLParser找到一个特定的标记时,它会去调用一个用户定义的函数,以此来通知程序处理.它主要的用户回调函数的命名都是以"handle_"开头的,都是HTMLParse

随机推荐