python线程优先级队列知识点总结

python 的 queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括fifo（先入先出)队列queue，lifo（后入先出）队列lifoqueue，和优先级队列 priorityqueue。

1、说明

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。

模块中的常用方法如下:

• 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

2、实例

#!/usr/bin/python3
import queue
import threading
import time
exitflag = 0
class 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")

知识点扩展：

问题

怎样实现一个按优先级排序的队列？ 并且在这个队列上面每次 pop 操作总是返回优先级最高的那个元素

解决方案

下面的类利用 heapq 模块实现了一个简单的优先级队列：

import heapq

class priorityqueue:
 def __init__(self):
 self._queue = []
 self._index = 0

 def push(self, item, priority):
 heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
 self._index += 1

 def pop(self):
 return heapq.heappop(self._queue)[-1]

下面是它的使用方式：

>>> class item:
... def __init__(self, name):
...  self.name = name
... def __repr__(self):
...  return 'item({!r})'.format(self.name)
...
>>> q = priorityqueue()
>>> q.push(item('foo'), 1)
>>> q.push(item('bar'), 5)
>>> q.push(item('spam'), 4)
>>> q.push(item('grok'), 1)
>>> q.pop()
item('bar')
>>> q.pop()
item('spam')
>>> q.pop()
item('foo')
>>> q.pop()
item('grok')
>>>

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