Python 源碼分析：queue 隊列模塊

queue 模塊提供適用於多線程編程的先進先出（FIFO）數據結構。因為它是線程安全的，所以多個線程很輕鬆地使用同一個實例。

源碼分析

先從初始化的函數來看：

class Queue:
 def __init__(self, maxsize=0):
 # 設置隊列的最大容量
 self.maxsize = maxsize
 self._init(maxsize)
 # 線程鎖，互斥變量
 self.mutex = threading.Lock()
 # 由鎖衍生出三個條件變量
 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):
 # 初始化底層數據結構
 self.queue = deque()

從這初始化函數能得到哪些信息呢？首先，隊列是可以設置其容量大小的，並且具體的底層存放元素的它使用了 collections.deque() 雙端列表的數據結構，這使得能很方便的做先進先出操作。這裡還特地抽象為_init 函數是為了方便其子類進行覆蓋，允許子類使用其他結構來存放元素（比如優先隊列使用了 list）。

然後就是線程鎖 self.mutex ，對於底層數據結構 self.queue 的操作都要先獲得這把鎖；再往下是三個條件變量，這三個 Condition 都以 self.mutex 作為參數，也就是說它們共用一把鎖；從這可以知道諸如with self.mutex與 with self.not_empty 等都是互斥的。

基於這些鎖而做的一些簡單的操作：

class Queue:
 ...
 def qsize(self):
 # 返回隊列中的元素數
 with self.mutex:
 return self._qsize()
 def empty(self):
 # 隊列是否為空
 with self.mutex:
 return not self._qsize()
 def full(self):
 # 隊列是否已滿
 with self.mutex:
 return 0 < self.maxsize <= self._qsize()
 def _qsize(self):
 return len(self.queue)

這個代碼片段挺好理解的，無需分析。

作為隊列，主要得完成入隊與出隊的操作，首先是入隊：

class Queue:
 ...
 def put(self, item, block=True, timeout=None):
 with self.not_full: # 獲取條件變量not_full
 if self.maxsize > 0:
 if not block:
 if self._qsize() >= self.maxsize: 

 raise Full # 如果 block 是 False，並且隊列已滿，那麼拋出 Full 異常
 elif timeout is None:
 while self._qsize() >= self.maxsize:
 self.not_full.wait() # 阻塞直到由剩餘空間
 elif timeout < 0: # 不合格的參數值，拋出ValueError
 raise ValueError("'timeout' must be a non-negative number")
 else:
 endtime = time() + timeout # 計算等待的結束時間
 while self._qsize() >= self.maxsize:
 remaining = endtime - time()
 if remaining <= 0.0:
 raise Full # 等待期間一直沒空間，拋出 Full 異常
 self.not_full.wait(remaining)
 self._put(item) # 往底層數據結構中加入一個元素
 self.unfinished_tasks += 1
 self.not_empty.notify()
 def _put(self, item):
 self.queue.append(item)

儘管只有二十幾行的代碼，但這裡的邏輯還是比較複雜的。它要處理超時與隊列剩餘空間不足的情況，具體幾種情況如下：

1、如果 block 是 False，忽略timeout參數

• 若此時隊列已滿，則拋出 Full 異常；
• 若此時隊列未滿，則立即把元素保存到底層數據結構中；

2、如果 block 是 True

• 若 timeout 是 None 時，那麼put操作可能會阻塞，直到隊列中有空閒的空間（默認）；
• 若 timeout 是非負數，則會阻塞相應時間直到隊列中有剩餘空間，在這個期間，如果隊列中一直沒有空間，拋出 Full 異常；

處理好參數邏輯後，，將元素保存到底層數據結構中，並遞增unfinished_tasks，同時通知 not_empty ，喚醒在其中等待數據的線程。

出隊操作：

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，代碼塊也及其相似，get() 是從隊列中移除最先插入的元素並將其返回。

1、如果 block 是 False，忽略timeout參數

• 若此時隊列沒有元素，則拋出 Empty 異常；
• 若此時隊列由元素，則立即把元素保存到底層數據結構中；

2、如果 block 是 True

• 若 timeout 是 None 時，那麼get操作可能會阻塞，直到隊列中有元素（默認）；
• 若 timeout 是非負數，則會阻塞相應時間直到隊列中有元素，在這個期間，如果隊列中一直沒有元素，則拋出 Empty 異常；

最後，通過 self.queue.popleft() 將最早放入隊列的元素移除，並通知 not_full ，喚醒在其中等待數據的線程。

這裡有個值得注意的地方，在 put() 操作中遞增了 self.unfinished_tasks ，而 get() 中卻沒有遞減，這是為什麼？

這其實是為了留給用戶一個消費元素的時間，get() 僅僅是獲取元素，並不代表消費者線程處理的該元素，用戶需要調用 task_done() 來通知隊列該任務處理完成了：

class Queue: 

 ...
 def task_done(self):
 with self.all_tasks_done:
 unfinished = self.unfinished_tasks - 1
 if unfinished <= 0:
 if unfinished < 0: # 也就是成功調用put()的次數小於調用task_done()的次數時，會拋出異常
 raise ValueError('task_done() called too many times')
 self.all_tasks_done.notify_all() # 當unfinished為0時，會通知all_tasks_done
 self.unfinished_tasks = unfinished
 def join(self):
 with self.all_tasks_done:
 while self.unfinished_tasks: # 如果有未完成的任務，將調用wait()方法等待
 self.all_tasks_done.wait()

由於 task_done()使用方調用的，當 task_done() 次數大於 put() 次數時會拋出異常。

task_done() 操作的作用是喚醒正在阻塞的 join() 操作。join() 方法會一直阻塞，直到隊列中所有的元素都被取出，並被處理了（和線程的join方法類似）。也就是說 join()方法必須配合task_done() 來使用才行。

LIFO 後進先出隊列

LifoQueue使用後進先出順序，與棧結構相似：

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()

這就是 LifoQueue 全部代碼了，這正是 Queue 設計很棒的一個原因，它將底層的數據操作抽象成四個操作函數，本身來處理線程安全的問題，使得其子類只需關注底層的操作。

LifoQueue 底層數據結構改用 list 來存放，通過 self.queue.pop() 就能將 list 中最後一個元素移除，無需重置索引。

PriorityQueue 優先隊列

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)

優先隊列使用了 heapq 模塊的結構，也就是最小堆的結構。優先隊列更為常用，隊列中項目的處理順序需要基於這些項目的特徵，一個簡單的例子：

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'

使用優先隊列的時候，需要定義 __lt__ 魔術方法，來定義它們之間如何比較大小。若元素的 priority 相同，依然使用先進先出的順序。

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