Python 队列Queue和PriorityQueue
1.Python的Queue模块：
适用于多线程编程的FIFO实现。它可用于在生产者(producer)和消费者(consumer)之间线程安全(thread-safe)地传递消息或其它数据，因此多个线程可以共用同一个Queue实例。
FIFO: First in, First out.先进先出
LIFO: Last in, First out.后进先出
2优先级队列PriorityQueue的特点：
- 给定一个优先级（Priority）
- 每次
pop操作都会返回一个拥有最高优先级的项
from queue import Queue#先进先出队列
from queue import PriorityQueue#优先级队列
import time
#队列：先进先出
q = Queue()#创建一个空队列，队列大小没有指定
#判断队列是是否为空
#当一个队列为空的时候如果再用get取则会堵塞，所以取队列的时候一般是用到
#get_nowait()方法，这种方法在向一个空队列取值的时候会抛一个Empty异常
#所以更常用的方法是先判断一个队列是否为空，如果不为空则取值
print(q.empty())
#队列的操作：存--put() 取--get()
q.put('page1')
q.put('page2')
q.put('page3')
print(q.empty())
#判断队列是否已经满了
print(q.full())
q1 = Queue(3)#在创建队列时，指定队列大小（表示该队列最多能存多少个元素）
q1.put('1')
q1.put('1')
q1.put('1')
print(q1.full())
q2 = Queue(3)
q2.put('1')
q2.put('2')
q2.put('3')
value = q2.get()#遵循的原则是：先进先出
print(value)
print(q2.full())
#存数据---阻塞
q3 = Queue(3)
q3.put(1)
q3.put(2)
q3.put(3)
# q3.put(4)#如果队列已经满了，等着（阻塞），一直等到队列腾出空间，然后把值存入到队列当中。
#取数据--阻塞
q4 = Queue(3)
q4.put(1)
value = q4.get()#1,此时队列为空
print('q4:',value)
# value = q4.get()#阻塞，直到队列当中有新值的时候，取出，结束阻塞。
#非阻塞
q5 = Queue(3)
q5.put(1)
#1.取
print('q5.qsize:',q5.qsize())#当前队列当中的元素个数
#方法1：
# while not q5.empty():
# value2 = q5.get(block=False)#block为Ture，表示阻塞，否则为非阻塞。非阻塞就是“强取”
# print('q5：',value2)
#方法2：
while q5.qsize()>0:
value2 = q5.get(block=False)
print('q5：',value2)
print('q5.qsize:',q5.qsize())
#存
q6 = Queue(3)
#方法1：
# print(q6.maxsize)#得到队列最大容量
# i = 0
# while i二、python 实现一个优先级队列
import heapq
class PriorityQueue(object):
def __init__(self):
self._queue = [] #创建一个空列表用于存放队列
self._index = 0 #指针用于记录push的次序
def push(self, item, priority):
"""队列由（priority, index, item)形式的元祖构成"""
heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
self._index += 1
def pop(self):
return heapq.heappop(self._queue)[-1] #返回拥有最高优先级的项
class Item(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __repr__(self):
return 'Item: {!r}'.format(self.name)
if __name__ == '__main__':
q = PriorityQueue()
q.push(Item('foo'), 5)
q.push(Item('bar'), 1)
q.push(Item('spam'), 3)
q.push(Item('grok'), 1)
for i in range(4):
print(q._queue)
print(q.pop())
对队列进行4次pop()操作，打印结果如下：
[(-5, 0, Item: 'foo'), (-1, 1, Item: 'bar'), (-3, 2, Item: 'spam'), (-1, 3, Item: 'grok')]
Item: 'foo'
[(-3, 2, Item: 'spam'), (-1, 1, Item: 'bar'), (-1, 3, Item: 'grok')]
Item: 'spam'
[(-1, 1, Item: 'bar'), (-1, 3, Item: 'grok')]
Item: 'bar'
[(-1, 3, Item: 'grok')]
Item: 'grok'
可以观察出pop()是如何返回一个拥有最高优先级的项。对于拥有相同优先级的项（bar和grok），会按照被插入队列的顺序来返回。代码的核心是利用heapq模块，之前已经说过，heapq.heappop()会返回最小值项，因此需要把 priority 的值变为负，才能让队列将每一项按从最高到最低优先级的顺序级来排序。
参考：
1.https://blog.csdn.net/weixin_42202547/article/details/85536548
2.https://segmentfault.com/a/1190000010007858