Python|队列Queue

一 前言

本文算是一次队列的学习笔记,Queue 模块实现了三种类型的队列,它们的区别仅仅是队列中元素被取回的顺序。在 FIFO 队列中,先添加的任务先取回。在 LIFO 队列中,最近被添加的元素先取回(操作类似一个堆栈)。优先级队列中,元素将保持排序( 使用 heapq 模块 ) 并且最小值的条目第一个返回。

值得注意的是 Python 2.X 版本中调用队列需要引用 import Queue 而在Python 3.X版本中则需要 import queue

二 队列特性

2.1 Queue的常用函数

Queue常用的方法:

qsize() 获取队列的元素个数。
put(item [,block[, timeout]]): 往queue中放一个item
get(item [,block[, timeout]]): 从queue中取出一个item,并在队列中删除的这个item

需要特别说明的是:

如果 block 为 True , timeout 为 None(也是默认的选项),那么get()/put()可能会阻塞,直到队列中出现可用的数据/位置。如果 timeout 是正整数,那么函数会阻塞直到超时N秒,然后抛出一个异常。

如果 block 为 False ,如果队列无数据,调用get()或者有无空余位置时调用put(),就立即抛出异常(timeout 将会被忽略)。

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。
join(): 队列中所有的元素都被接收和处理完毕之前程序一直阻塞。

在应用程序中,如果主程序调用了join()则当前程序发生阻塞,当队列中所有的元素都被处理后,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task_done()被调用的次数多于放入队列中的项目数量,将引发 ValueError 异常 。

我们通过程序向队列添加元素的时候,未完成任务的计数就会增加。每当消费者线程调用 task_done() 时表示这个元素已经被回收,涉及到该元素的业务逻辑已经完成,未完成计数就会减少。当未完成计数降到零的时候,程序便会解除join()阻塞。

2.2 实践

我们用一个比较经典的案例 生产者和消费者模型,生产者生产馒头放到队列,消费者去队列里面获取馒头。

# encoding: utf-8
"""
author: [email protected]
time: 2019/8/14 11:20 PM
func:
"""

from multiprocessing import Process, JoinableQueue, Lock
import time
import random

thread_lock = Lock()


def lock_print(msg):
    with thread_lock:
        print (msg)


def consumer(q):
    while True:
        res = q.get(block=True, timeout=3) # 如果为空 则等待3秒超时则报错退出
        print('消费者拿到了 %s' % res)
        q.task_done()


def producer(q):
    for item in range(4):
        time.sleep(random.randrange(1, 2))
        q.put('馒头{0}'.format(item))
        print('生产者做好了 %s' %'馒头{0}'.format(item))
    q.join()
    lock_print("生产结束")


if __name__ == '__main__':
    print('主进程开始')
    q = JoinableQueue()
    pd = Process(target=producer, args=(q,))
    cp = Process(target=consumer, args=(q,))
    cp.daemon = True ## 
    pd.start()
    cp.start()
    pd.join()
    print('主进程结束')

说明
这里生产者生产馒头并将馒头通过put()放到全局的队列中,消费者从使用get()队列中获取馒头然后调用 task_done() 通知队列中的馒头已经被消费者获取。

设置 cp.daemon = True 表示消费者进程会随主进程一起结束而结束。还有一种写法是

if __name__ == '__main__':
    print('主进程开始')
    q = JoinableQueue()
    pd = Process(target=producer, args=(q,))
    cp = Process(target=consumer, args=(q,))
    pd.start()
    cp.start()
    pd.join()
    cp.join() 
    print('主进程结束')

cp.join() 会让消费者进程一直等待生产者往队列放数据直到设置的超时时间。具体的逻辑需要结合自己程序的实际需求来定,是需要一直等待生产者生产数据还是随着主进程结束而结束。

三 总结

本文结合前面文章中介绍的多进程中的 守护进程和 join()方法,学习如何使用队列中的两个函数 task_donejoin。其实还有其他比较多的函数用法,需要深入的学习探索,感兴趣的朋友可以动手实践一下。

推荐阅读

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/queue.html
https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter2/12_Thread_communication_using_a_queue.html

-The End-

本公众号长期关注于数据库技术以及性能优化,故障案例分析,数据库运维技术知识分享,个人成长和自我管理等主题,欢迎扫码关注。

猜你喜欢

转载自www.cnblogs.com/yangyi402/p/11413674.html