起步

queue 模块提供适用于多线程编程的先进先出(FIFO)数据结构。因为它是线程安全的，所以多个线程很轻松地使用同一个实例。

源码分析

先从初始化的函数来看：

class Queue:

def __init__(self, maxsize=0):

# 设置队列的最大容量

self.maxsize = maxsize

self._init(maxsize)

# 线程锁，互斥变量

self.mutex = threading.Lock()

# 由锁衍生出三个条件变量

self.not_empty = threading.Condition(self.mutex)

self.not_full = threading.Condition(self.mutex)

self.all_tasks_done = threading.Condition(self.mutex)

self.unfinished_tasks = 0

def _init(self, maxsize):

# 初始化底层数据结构

self.queue = deque()

从这初始化函数能得到哪些信息呢？首先，队列是可以设置其容量大小的，并且具体的底层存放元素的它使用了 collections.deque() 双端列表的数据结构，这使得能很方便的做先进先出操作。这里还特地抽象为_init 函数是为了方便其子类进行覆盖，允许子类使用其他结构来存放元素(比如优先队列使用了 list)。

然后就是线程锁 self.mutex ，对于底层数据结构 self.queue 的操作都要先获得这把锁；再往下是三个条件变量，这三个 Condition 都以 self.mutex 作为参数，也就是说它们共用一把锁；从这可以知道诸如with self.mutex与 with self.not_empty 等都是互斥的。

基于这些锁而做的一些简单的操作：

class Queue:

...

def qsize(self):

# 返回队列中的元素数

with self.mutex:

return self._qsize()

def empty(self):

# 队列是否为空

with self.mutex:

return not self._qsize()

def full(self):

# 队列是否已满

with self.mutex:

return 0 < self.maxsize <= self._qsize()

def _qsize(self):

return len(self.queue)

这个代码片段挺好理解的，无需分析。

作为队列，主要得完成入队与出队的操作，首先是入队：

class Queue:

...

def put(self, item, block=True, timeout=None):

with self.not_full: # 获取条件变量not_full

if self.maxsize > 0:

if not block:

if self._qsize() >= self.maxsize:

raise Full # 如果 block 是 False，并且队列已满，那么抛出 Full 异常

elif timeout is None:

while self._qsize() >= self.maxsize:

self.not_full.wait() # 阻塞直到由剩余空间

elif timeout < 0: # 不合格的参数值，抛出ValueError

raise ValueError("'timeout' must be a non-negative number")

else:

endtime = time() + timeout # 计算等待的结束时间

while self._qsize() >= self.maxsize:

remaining = endtime - time()

if remaining <= 0.0:

raise Full # 等待期间一直没空间，抛出 Full 异常

self.not_full.wait(remaining)

self._put(item) # 往底层数据结构中加入一个元素

self.unfinished_tasks += 1

self.not_empty.notify()

def _put(self, item):

self.queue.append(item)

尽管只有二十几行的代码，但这里的逻辑还是比较复杂的。它要处理超时与队列剩余空间不足的情况，具体几种情况如下：

1、如果 block 是 False，忽略timeout参数若此时队列已满，则抛出 Full 异常；

若此时队列未满，则立即把元素保存到底层数据结构中；

2、如果 block 是 True若 timeout 是 None 时，那么put操作可能会阻塞，直到队列中有空闲的空间(默认)；

若 timeout 是非负数，则会阻塞相应时间直到队列中有剩余空间，在这个期间，如果队列中一直没有空间，抛出 Full 异常；

处理好参数逻辑后，，将元素保存到底层数据结构中，并递增unfinished_tasks，同时通知 not_empty ，唤醒在其中等待数据的线程。

出队操作：

class Queue:

...

def get(self, block=True, timeout=None):

with self.not_empty:

if not block:

if not self._qsize():

raise Empty

elif timeout is None:

while not self._qsize():

self.not_empty.wait()

elif timeout < 0:

raise ValueError("'timeout' must be a non-negative number")

else:

endtime = time() + timeout

while not self._qsize():

remaining = endtime - time()

if remaining <= 0.0:

raise Empty

self.not_empty.wait(remaining)

item = self._get()

self.not_full.notify()

return item

def _get(self):

return self.queue.popleft()

get() 操作是 put() 相反的操作，代码块也及其相似，get() 是从队列中移除最先插入的元素并将其返回。

1、如果 block 是 False，忽略timeout参数若此时队列没有元素，则抛出 Empty 异常；

若此时队列由元素，则立即把元素保存到底层数据结构中；

2、如果 block 是 True若 timeout 是 None 时，那么get操作可能会阻塞，直到队列中有元素(默认)；

若 timeout 是非负数，则会阻塞相应时间直到队列中有元素，在这个期间，如果队列中一直没有元素，则抛出 Empty 异常；

最后，通过 self.queue.popleft() 将最早放入队列的元素移除，并通知 not_full ，唤醒在其中等待数据的线程。

这里有个值得注意的地方，在 put() 操作中递增了 self.unfinished_tasks ，而 get() 中却没有递减，这是为什么？

这其实是为了留给用户一个消费元素的时间，get() 仅仅是获取元素，并不代表消费者线程处理的该元素，用户需要调用 task_done() 来通知队列该任务处理完成了：

class Queue:

...

def task_done(self):

with self.all_tasks_done:

unfinished = self.unfinished_tasks - 1

if unfinished <= 0:

if unfinished < 0: # 也就是成功调用put()的次数小于调用task_done()的次数时，会抛出异常

raise ValueError('task_done() called too many times')

self.all_tasks_done.notify_all() # 当unfinished为0时，会通知all_tasks_done

self.unfinished_tasks = unfinished

def join(self):

with self.all_tasks_done:

while self.unfinished_tasks: # 如果有未完成的任务，将调用wait()方法等待

self.all_tasks_done.wait()

由于 task_done()使用方调用的，当 task_done() 次数大于 put() 次数时会抛出异常。

task_done() 操作的作用是唤醒正在阻塞的 join() 操作。join() 方法会一直阻塞，直到队列中所有的元素都被取出，并被处理了(和线程的join方法类似)。也就是说 join()方法必须配合task_done() 来使用才行。

LIFO 后进先出队列

LifoQueue使用后进先出顺序，与栈结构相似：

class LifoQueue(Queue):

'''Variant of Queue that retrieves most recently added entries first.'''

def _init(self, maxsize):

self.queue = []

def _qsize(self):

return len(self.queue)

def _put(self, item):

self.queue.append(item)

def _get(self):

return self.queue.pop()

这就是 LifoQueue 全部代码了，这正是 Queue 设计很棒的一个原因，它将底层的数据操作抽象成四个操作函数，本身来处理线程安全的问题，使得其子类只需关注底层的操作。

LifoQueue 底层数据结构改用 list 来存放，通过 self.queue.pop() 就能将 list 中最后一个元素移除，无需重置索引。

PriorityQueue 优先队列

from heapq import heappush, heappop

class PriorityQueue(Queue):

'''Variant of Queue that retrieves open entries in priority order (lowest first).

Entries are typically tuples of the form: (priority number, data).

'''

def _init(self, maxsize):

self.queue = []

def _qsize(self):

return len(self.queue)

def _put(self, item):

heappush(self.queue, item)

def _get(self):

return heappop(self.queue)

优先队列使用了 heapq 模块的结构，也就是最小堆的结构。优先队列更为常用，队列中项目的处理顺序需要基于这些项目的特征，一个简单的例子：

import queue

class A:

def __init__(self, priority, value):

self.priority = priority

self.value = value

def __lt__(self, other):

return self.priority < other.priority

q = queue.PriorityQueue()

q.put(A(1, 'a'))

q.put(A(0, 'b'))

q.put(A(1, 'c'))

print(q.get().value) # 'b'

使用优先队列的时候，需要定义 __lt__ 魔术方法，来定义它们之间如何比较大小。若元素的 priority 相同，依然使用先进先出的顺序。

参考

https://pymotw.com/3/queue/index.html