Python 源码分析：queue 队列模块

queue 模块提供适用于多线程编程的先进先出（FIFO）数据结构。因为它是线程安全的，所以多个线程很轻松地使用同一个实例。

源码分析

先从初始化的函数来看：

class Queue:
 def __init__(self, maxsize=0):
 # 设置队列的最大容量
 self.maxsize = maxsize
 self._init(maxsize)
 # 线程锁，互斥变量
 self.mutex = threading.Lock()
 # 由锁衍生出三个条件变量
 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):
 # 初始化底层数据结构
 self.queue = deque()

从这初始化函数能得到哪些信息呢？首先，队列是可以设置其容量大小的，并且具体的底层存放元素的它使用了 collections.deque() 双端列表的数据结构，这使得能很方便的做先进先出操作。这里还特地抽象为_init 函数是为了方便其子类进行覆盖，允许子类使用其他结构来存放元素（比如优先队列使用了 list）。

然后就是线程锁 self.mutex ，对于底层数据结构 self.queue 的操作都要先获得这把锁；再往下是三个条件变量，这三个 Condition 都以 self.mutex 作为参数，也就是说它们共用一把锁；从这可以知道诸如with self.mutex与 with self.not_empty 等都是互斥的。

基于这些锁而做的一些简单的操作：

class Queue:
 ...
 def qsize(self):
 # 返回队列中的元素数
 with self.mutex:
 return self._qsize()
 def empty(self):
 # 队列是否为空
 with self.mutex:
 return not self._qsize()
 def full(self):
 # 队列是否已满
 with self.mutex:
 return 0 < self.maxsize <= self._qsize()
 def _qsize(self):
 return len(self.queue)

这个代码片段挺好理解的，无需分析。

作为队列，主要得完成入队与出队的操作，首先是入队：

class Queue:
 ...
 def put(self, item, block=True, timeout=None):
 with self.not_full: # 获取条件变量not_full
 if self.maxsize > 0:
 if not block:
 if self._qsize() >= self.maxsize: 

 raise Full # 如果 block 是 False，并且队列已满，那么抛出 Full 异常
 elif timeout is None:
 while self._qsize() >= self.maxsize:
 self.not_full.wait() # 阻塞直到由剩余空间
 elif timeout < 0: # 不合格的参数值，抛出ValueError
 raise ValueError("'timeout' must be a non-negative number")
 else:
 endtime = time() + timeout # 计算等待的结束时间
 while self._qsize() >= self.maxsize:
 remaining = endtime - time()
 if remaining <= 0.0:
 raise Full # 等待期间一直没空间，抛出 Full 异常
 self.not_full.wait(remaining)
 self._put(item) # 往底层数据结构中加入一个元素
 self.unfinished_tasks += 1
 self.not_empty.notify()
 def _put(self, item):
 self.queue.append(item)

尽管只有二十几行的代码，但这里的逻辑还是比较复杂的。它要处理超时与队列剩余空间不足的情况，具体几种情况如下：

1、如果 block 是 False，忽略timeout参数

• 若此时队列已满，则抛出 Full 异常；
• 若此时队列未满，则立即把元素保存到底层数据结构中；

2、如果 block 是 True

• 若 timeout 是 None 时，那么put操作可能会阻塞，直到队列中有空闲的空间（默认）；
• 若 timeout 是非负数，则会阻塞相应时间直到队列中有剩余空间，在这个期间，如果队列中一直没有空间，抛出 Full 异常；

处理好参数逻辑后，，将元素保存到底层数据结构中，并递增unfinished_tasks，同时通知 not_empty ，唤醒在其中等待数据的线程。

出队操作：

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，代码块也及其相似，get() 是从队列中移除最先插入的元素并将其返回。

1、如果 block 是 False，忽略timeout参数

• 若此时队列没有元素，则抛出 Empty 异常；
• 若此时队列由元素，则立即把元素保存到底层数据结构中；

2、如果 block 是 True

• 若 timeout 是 None 时，那么get操作可能会阻塞，直到队列中有元素（默认）；
• 若 timeout 是非负数，则会阻塞相应时间直到队列中有元素，在这个期间，如果队列中一直没有元素，则抛出 Empty 异常；

最后，通过 self.queue.popleft() 将最早放入队列的元素移除，并通知 not_full ，唤醒在其中等待数据的线程。

这里有个值得注意的地方，在 put() 操作中递增了 self.unfinished_tasks ，而 get() 中却没有递减，这是为什么？

这其实是为了留给用户一个消费元素的时间，get() 仅仅是获取元素，并不代表消费者线程处理的该元素，用户需要调用 task_done() 来通知队列该任务处理完成了：

class Queue: 

 ...
 def task_done(self):
 with self.all_tasks_done:
 unfinished = self.unfinished_tasks - 1
 if unfinished <= 0:
 if unfinished < 0: # 也就是成功调用put()的次数小于调用task_done()的次数时，会抛出异常
 raise ValueError('task_done() called too many times')
 self.all_tasks_done.notify_all() # 当unfinished为0时，会通知all_tasks_done
 self.unfinished_tasks = unfinished
 def join(self):
 with self.all_tasks_done:
 while self.unfinished_tasks: # 如果有未完成的任务，将调用wait()方法等待
 self.all_tasks_done.wait()

由于 task_done()使用方调用的，当 task_done() 次数大于 put() 次数时会抛出异常。

task_done() 操作的作用是唤醒正在阻塞的 join() 操作。join() 方法会一直阻塞，直到队列中所有的元素都被取出，并被处理了（和线程的join方法类似）。也就是说 join()方法必须配合task_done() 来使用才行。

LIFO 后进先出队列

LifoQueue使用后进先出顺序，与栈结构相似：

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()

这就是 LifoQueue 全部代码了，这正是 Queue 设计很棒的一个原因，它将底层的数据操作抽象成四个操作函数，本身来处理线程安全的问题，使得其子类只需关注底层的操作。

LifoQueue 底层数据结构改用 list 来存放，通过 self.queue.pop() 就能将 list 中最后一个元素移除，无需重置索引。

PriorityQueue 优先队列

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)

优先队列使用了 heapq 模块的结构，也就是最小堆的结构。优先队列更为常用，队列中项目的处理顺序需要基于这些项目的特征，一个简单的例子：

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'

使用优先队列的时候，需要定义 __lt__ 魔术方法，来定义它们之间如何比较大小。若元素的 priority 相同，依然使用先进先出的顺序。

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