Python数据结构之队列

python内置的数据queue模块实现了三种类型的队列，因此没有必要重复造轮子，结构它们的数据区别仅仅是条目取回的顺序。在 FIFO 队列中，结构先添加的数据任务先取回。在 LIFO 队列中，结构最近被添加的数据条目先取回(操作类似一个堆栈)。优先级队列中，结构条目将保持排序( 使用 heapq 模块 ) 并且最小值的数据条目第一个返回。

class queue.Queue(maxsize=0) 

FIFO 先入先出队列构造函数。结构maxsize 是数据个整数，用于设置可以放入队列中的结构项目数的上限。当达到这个大小的数据时候，插入操作将阻塞至队列中的结构项目被消费掉。如果 maxsize 小于等于零，数据队列尺寸为无限大。

maxsize is an integer that sets the upperbound limit on the number of items that can be placed in the queue.  class queue.LifoQueue(maxsize=0) 

LIFO 后入先出队列构造函数。maxsize 是个整数，用于设置可以放入队列中的项目数的高防服务器上限。当达到这个大小的时候，插入操作将阻塞至队列中的项目被消费掉。如果 maxsize 小于等于零，队列尺寸为无限大。

class queue.PriorityQueue(maxsize=0) 

PriorityQueue优先级队列构造函数。maxsize 是个整数，用于设置可以放入队列中的项目数的上限。当达到这个大小的时候，插入操作将阻塞至队列中的项目被消费掉。如果 maxsize 小于等于零，队列尺寸为无限大。

通用方法：

Queue.qsize() 返回队列的大致大小

Queue.empty() 如果队列为空，返回 True ，否则返回 False 。

Queue.full() 如果队列是满的返回 True ，否则返回 False 。

Queue.put(item, block=True, timeout=None) 将 item 放入队列。

如果可选参数 block 是 true 并且 timeout 是 None (默认)，则在必要时阻塞至有空闲插槽可用。

如果 timeout 是香港云服务器个正数，将最多阻塞 timeout 秒，如果在这段时间没有可用的空闲插槽，将引发 Full 异常。

反之 (block 是 false)，如果空闲插槽立即可用，则把 item 放入队列，否则引发 Full 异常 ( 在这种情况下，timeout 将被忽略)。

Queue.put_nowait(item) 相当于 put(item, False) 。

Queue.get(block=True, timeout=None) 从队列中移除并返回一个项目。

如果可选参数 block 是 true 并且 timeout 是 None (默认值)，则在必要时阻塞至项目可得到。

如果 timeout 是个正数，将最多阻塞 timeout 秒，如果在这段时间内项目不能得到，将引发 Empty 异常。

反之 (block 是 false) , 如果一个项目立即可得到，则返回一个项目，否则引发 Empty 异常 (这种情况下，timeout 将被忽略)。

Queue.get_nowait() 相当于 get(False) 。

提供了两个方法，用于支持跟踪 排队的任务 是否 被守护的消费者线程 完整的源码库处理。

Queue.task_done() 

表示前面排队的任务已经被完成。被队列的消费者线程使用。每个 get() 被用于获取一个任务， 后续调用 task_done() 告诉队列，该任务的处理已经完成。

如果 join() 当前正在阻塞，在所有条目都被处理后，将解除阻塞(意味着每个 put() 进队列的条目的 task_done() 都被收到)。

如果被调用的次数多于放入队列中的项目数量，将引发 ValueError 异常 。

Queue.join() 

阻塞至队列中所有的元素都被接收和处理完毕。

当条目添加到队列的时候，未完成任务的计数就会增加。

每当消费者线程调用 task_done() 表示这个条目已经被回收，该条目所有工作已经完成，未完成计数就会减少。

当未完成计数降到零的时候， join() 阻塞被解除。

代码如下：

#!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- #                     _ooOoo_ #                   o8888888o #                    88" . "88 #                 ( | -  _  - | ) #                     O\ = /O #                 ____/`---\____ #                  . \\| |// `. #                 / \\|||:|||// \ #               / _|||||-:- |||||- \ #                | | \\\ - /// | | #              | \_| \---/ | _/ | #               \ .-\__ `-` ___/-. / #            ___`. . /--.--\ `. . __ #         ."" < `.___\_<|>_/___. >"". #       | | : `- \`.;`\  _ /`;.`/ - ` : | | #          \ \ `-. \_ __\ /__ _/ .-` / / #      ==`-.____`-.___\_____/___.-`____.-== #                     `=---= @Project ：pythonalgorithms  @File ：queuedatastructure.py @Author ：不胜人生一场醉 @Date ：2021/7/15 1:53  from queue import Queue, LifoQueue, PriorityQueue, SimpleQueue import random if __name__ == __main__:     q = Queue()  # 先进先出队列     lq = LifoQueue()  # 先进后厨队列     pq = PriorityQueue()  # 优先级队列     sq = SimpleQueue()  # 简单队列     # 插入队列数据     for i in range(10):         q.put(i)         lq.put(i)         pq.put(random.randint(1, 20), i)         sq.put(i)     for i in range(10):         print(q.get(), end= )     # 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9      print(\r)     for i in range(10):         print(lq.get(), end= )     # 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0      print(\r)     for i in range(10):         print(pq.get(), end= )     # 6 7 13 16 17 18 18 19 20 20      print(\r)     for i in range(10):         print(sq.get(), end= )     # 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9      q = Queue(3)     print(\r)     print(queue.qsize=, q.qsize())     # queue.qsize= 0     print(queue.empty=, q.empty())     # queue.empty= True     q.put(5)     q.put(9)     q.put(1)     print(queue.full=, q.full())     # queue.full= True     # q.put(10)     # print(q)     # q.put(11,block=True,timeout=1)  #在timeout=1秒左右，返回 raise Full     # print(q)     # q.put(11, block=False, timeout=1)  # 立刻 返回 raise Full，忽略时间     # print(q) 

输出结果为：