Python数据结构与算法—优先级队列Queue

它会为调用者处理锁定，使多个线程可以安全而更容易地处理同一个Queue实例。Queue的大小可能受限，以限制内存使用或处理。

基本用法

Queue类实现了一个基本的先进先出容器。使用put()将元素增加到这个序列的一端，使用get()从另一端删除。具体代码如下所示：

import queue 
 
q = queue.Queue() 
 
for i in range(1, 10): 
    q.put(i) 
while not q.empty(): 
    print(q.get(), end="  ") 

 运行之后，效果如下：

这里我们依次添加1到10到队列中，因为先进先出，所以出来的顺序也与添加的顺序相同。

LIFO队列

既然有先进先出队列queue，那么数据结构中肯定也有后进先出的队列。后进先出的队列为：LifoQueue，示例如下：

import queue 
 
q = queue.LifoQueue() 
 
for i in range(1, 10): 
    q.put(i) 
while not q.empty(): 
    print(q.get(), end="  ") 

 运行之后，效果如下：

 

优先队列

在操作系统中，我们常常会根据优先级来处理任务，比如系统的优先级最高，我们肯定优先处理系统任务，然后才处理用户的任务。同样，queue库给我们提供了PriorityQueue来处理优先级的队列。

示例如下：

import queue 
import threading 
 
class Job: 
    def __init__(self, priority, desc): 
        self.priority = priority 
        self.desc = desc 
        print("New Job:", desc) 
        return 
 
    def __eq__(self, other): 
        try: 
            return self.priority == other.priority 
        except AttributeError: 
            return NotImplemented 
 
    def __lt__(self, other): 
        try: 
            return self.priority > other.priority 
        except AttributeError: 
            return NotImplemented 
 
def process_Job(q): 
    while True: 
        next_job = q.get() 
        print(next_job.desc) 
        q.task_done() 
 
q = queue.PriorityQueue() 
 
q.put(Job(5, "Five Job")) 
q.put(Job(15, "Fifteen Job")) 
q.put(Job(1, "One Job")) 
 
workers = [ 
    threading.Thread(target=process_Job, args=(q,)), 
    threading.Thread(target=process_Job, args=(q,)), 
] 
 
for work in workers: 
    work.setDaemon(True) 
    work.start() 
 
q.join() 

 运行之后，效果如下：

这里，我们默认数值越大优先级越高，可以看到15先执行，然后再是5，1任务。这个例子展现了有多个线程在处理任务时，要根据get()时队列中元素的优先级来处理。