详解Python中的四种队列
队列是一种只允许在一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作的线性表。
在python文档中搜索队列（queue）会发现，python标准库中包含了四种队列，分别是queue.queue / asyncio.queue / multiprocessing.queue / collections.deque。
collections.deque
deque是双端队列（double-ended queue）的缩写，由于两端都能编辑，deque既可以用来实现栈（stack）也可以用来实现队列（queue）。
deque支持丰富的操作方法，主要方法如图：
相比于list实现的队列，deque实现拥有更低的时间和空间复杂度。list实现在出队（pop）和插入（insert）时的空间复杂度大约为o(n)，deque在出队（pop）和入队（append）时的时间复杂度是o(1)。
deque也支持in操作符，可以使用如下写法：
q = collections.deque([1, 2, 3, 4]) print(5 in q) # false print(1 in q) # true
deque还封装了顺逆时针的旋转的方法：rotate。
# 顺时针 q = collections.deque([1, 2, 3, 4]) q.rotate(1) print(q) # [4, 1, 2, 3] q.rotate(1) print(q) # [3, 4, 1, 2] # 逆时针 q = collections.deque([1, 2, 3, 4]) q.rotate(-1) print(q) # [2, 3, 4, 1] q.rotate(-1) print(q) # [3, 4, 1, 2]
线程安全方面，collections.deque中的append()、pop()等方法都是原子操作，所以是gil保护下的线程安全方法。
static pyobject *
deque_append(dequeobject *deque, pyobject *item) {
py_incref(item);
if (deque_append_internal(deque, item, deque->maxlen) < 0)
return null;
py_return_none;
}
通过dis方法可以看到，append是原子操作（一行字节码）。
综上，collections.deque是一个可以方便实现队列的数据结构，具有线程安全的特性，并且有很高的性能。
queue.queue & asyncio.queue
queue.queue和asyncio.queue都是支持多生产者、多消费者的队列，基于collections.deque，他们都提供了queue（fifo队列）、priorityqueue（优先级队列）、lifoqueue（lifo队列），接口方面也相同。
区别在于queue.queue适用于多线程的场景，asyncio.queue适用于协程场景下的通信，由于asyncio的加成，queue.queue下的阻塞接口在asyncio.queue中则是以返回协程对象的方式执行，具体差异如下表：
multiprocessing.queue
multiprocessing提供了三种队列，分别是queue、simplequeue、joinablequeue。
multiprocessing.queue既是线程安全也是进程安全的，相当于queue.queue的多进程克隆版。和threading.queue很像，multiprocessing.queue支持put和get操作，底层结构是multiprocessing.pipe。
multiprocessing.queue底层是基于pipe构建的，但是数据传递时并不是直接写入pipe，而是写入进程本地buffer，通过一个feeder线程写入底层pipe，这样做是为了实现超时控制和非阻塞put/get，所以queue提供了join_thread、cancel_join_thread、close函数来控制feeder的行为，close函数用来关闭feeder线程、join_thread用来join feeder线程，cancel_join_thread用来在控制在进程退出时，不自动join feeder线程，使用cancel_join_thread有可能导致部分数据没有被feeder写入pipe而导致的数据丢失。
和threading.queue不同的是，multiprocessing.queue默认不支持join()和task_done操作，这两个支持需要使用mp.joinablequeue对象。
simplequeue是一个简化的队列，去掉了queue中的buffer，没有了使用queue可能出现的问题，但是put和get方法都是阻塞的并且没有超时控制。
总结
通过对比可以发现，上述四种结构都实现了队列，但是用处却各有偏重，collections.deque在数据结构层面实现了队列，但是并没有应用场景方面的支持，可以看做是一个基础的数据结构。queue模块实现了面向多生产线程、多消费线程的队列，asyncio.queue模块则实现了面向多生产协程、多消费协程的队列，而multiprocessing.queue模块实现了面向多成产进程、多消费进程的队列。
以上所述是小编给大家介绍的python中的四种队列，希望对大家有所帮助