python中Queue包使用的一个关键点

python中队列的使用，在大多场景下，我们可以使用列表替代队列。但在一些特殊场景下，队列相比列表具有天然的优势。即队列数据消费掉自动减少。比如添加任务，任务执行完，我们一般不会再执行一次，而且，任务在执行的过程中，我们向队列中如果添加了新的任务标识进去，就不需要再次刷新队列，而列表在这方面显的有些不足。

比如在当前任务执行完的情况下，添加一个新的任务进去到列表中去，如果不对列表信息进行刷新，我们想要取到列表中的新数据会变的困难。

当然，这个和我们的循环写法也有关系，比如我们的循环次数，为了防止循环次数超限，我们一般会使用for i in range(len(temp_list)):这样的写法，这会导致循环次数会以最初的列表长度一致。如果我们是用的while循环到也不会受到这个影响。但是如果使用while循环，我们的循环停止判定条件就需要较多的设计。会显得更加呆一些。

还有一个就是queue包中如果添加了队列最大长度后，我们在使用过程中会需要注意对队列长度的判断，因为如果队列长度超出设定范围，程序会直接卡死，不继续执行，而且也不会报任务错误。这会导致问题的排查难度增加。

近期队列的使用，是在解决广度优先搜索问题。图结构类型的数据，在进行拓扑关联的时候，需要找到下一个节点，然后再利用下一个节点的值找到下下一个节点，以此类推，直到整个拓扑结构拼接起来。这样的话，我们可以把整个查找函数编写为入参只需要一个节点信息，然后结果返回整个匹配到的信息。然后就可以把所有要查找的节点放入到队列中去，不停的去消费队列中的数据即可将整个拓扑结果拼接起来。