如何理解Python3线程优先级队列Queue

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何理解Python3线程优先级队列Queue，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用，可以使用队列来实现线程间的同步。

Queue 模块中的常用方法:

Queue.qsize() 返回队列的大小

Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False

Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False

Queue.full 与 maxsize 大小对应

Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间

Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)

Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间

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

Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号

Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

实例:

#!/usr/bin/python3import queueimport threadingimport timeexitFlag = 0class myThread (threading.Thread):    def __init__(self, threadID, name, q):        threading.Thread.__init__(self)        self.threadID = threadID        self.name = name        self.q = q    def run(self):        print ("开启线程：" + self.name)        process_data(self.name, self.q)        print ("退出线程：" + self.name)def process_data(threadName, q):    while not exitFlag:        queueLock.acquire()        if not workQueue.empty():            data = q.get()            queueLock.release()            print ("%s processing %s" % (threadName, data))        else:            queueLock.release()        time.sleep(1)threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]queueLock = threading.Lock()workQueue = queue.Queue(10)threads = []threadID = 1# 创建新线程for tName in threadList:    thread = myThread(threadID, tName, workQueue)    thread.start()    threads.append(thread)    threadID += 1# 填充队列queueLock.acquire()for word in nameList:    workQueue.put(word)queueLock.release()# 等待队列清空while not workQueue.empty():    pass# 通知线程是时候退出exitFlag = 1# 等待所有线程完成for t in threads:    t.join()print ("退出主线程")

以上程序执行结果：

开启线程：Thread-1开启线程：Thread-2开启线程：Thread-3Thread-3 processing OneThread-1 processing TwoThread-2 processing ThreeThread-3 processing FourThread-1 processing Five退出线程：Thread-3退出线程：Thread-2退出线程：Thread-1退出主线程

上述就是小编为大家分享的如何理解Python3线程优先级队列Queue了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注行业资讯频道。