Python：线程、进程与协程(3)——
Queue模块是提供队列操作的模块，队列是线程间最常用的交换数据的形式。该模块提供了三种队列：
Queue.Queue(maxsize):先进先出，maxsize是队列的大小，其值为非正数时为无线循环队列
Queue.LifoQueue(maxsize)：后进先出，相当于栈
Queue.PriorityQueue(maxsize):优先级队列。
其中LifoQueue，PriorityQueue是Queue的子类。三者拥有以下共同的方法：
qsize():返回近似的队列大小。为什么要加“近似”二字呢？因为当该值大于0的时候并不保证并发执行的时候get()方法不被阻塞，同样，对于put()方法有效。
empty():返回布尔值，队列为空时，返回True，反之返回False。
full()：当设定了队列大小的时候，如果队列满了，则返回True，否则返回False。
put(item[,block[,timeout]]):向队列里添加元素item,block设置为False的时候，如果队列满了则抛出Full异常。如果block设置为True，timeout设置为None时，则会一种等到有空位的时候再添加进队列；否则会根据timeout设定的超时值抛出Full异常。
put_nowwait(item):等价与put(item,False)。block设置为False的时候，如果队列为空，则抛出Empty异常。如果block设置为True，timeout设置为None时，则会一种等到有空位的时候再添加进队列；否则会根据timeout设定的超时值抛出Empty异常。
get([block[,timeout]]):从队列中删除元素并返回该元素的值，如果timeout是一个正数，它会阻塞最多超时秒数，并且如果在该时间内没有可用的项目，则引发Empty异常。
get_nowwait()：等价于get(False)
task_done()：发送信号表明入列任务已完成，经常在消费者线程中用到。
join():阻塞直至队列所有元素处理完毕，然后再处理其它操作。
（一）源码分析
Queue模块用起来很简单很简单，但我觉得有必要把该模块的相关源代码贴出来分析下，会学到不少东西，看看大神们写的代码多么美观，多么结构化模块化，再想想自己写的代码，都是泪呀，来学习学习。为了缩减篇幅，源码的注释部分被删减掉。
from time import time as _time
try:
import threading as _threading
except ImportError:
import dummy_threading as _threading
from collections import deque
import heapq
__all__ = ['Empty', 'Full', 'Queue', 'PriorityQueue', 'LifoQueue']
class Empty(Exception):
"Exception raised by Queue.get(block=0)/get_nowait()."
pass
class Full(Exception):
"Exception raised by Queue.put(block=0)/put_nowait()."
pass
class Queue:
def __init__(self, maxsize=0):
self.maxsize = maxsize
self._init(maxsize)
self.mutex = _threading.Lock()
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 =
def get_nowait(self):
return self.get(False)
def _init(self, maxsize):
self.queue = deque()
def _qsize(self, len=len):
return len(self.queue)
def _put(self, item):
self.queue.append(item)
def _get(self):
return self.queue.popleft()通过后面的几个函数分析知道，Queue对象是在collections模块的queue基础上(关于collections模块参考 Python：使用Counter进行计数统计及collections模块)，加上threading模块互斥锁和条件变量封装的。
deque是一个双端队列，很适用于队列和栈。上面的Queue对象就是一个先进先出的队列，所以首先_init()函数定义了一个双端队列，然后它的定义了_put()和_get()函数，它们分别是从双端队列右边添加元素、左边删除元素，这就构成了一个先进先出队列，同理很容易想到LifoQueue（后进先出队列）的实现了，保证队列右边添加右边删除就可以。可以贴出源代码看看。
class LifoQueue(Queue):
'''Variant of Queue that retrieves most recently added entries first.'''
def _init(self, maxsize):
self.queue = []
def _qsize(self, len=len):
return len(self.queue)
def _put(self, item):
self.queue.append(item)
def _get(self):
return self.queue.pop()虽然它的"queue"没有用queue()，用列表也是一样的，因为列表append()和pop()操作是在最右边添加元素和删除最右边元素。
再来看看PriorityQueue，他是个优先级队列，这里用到了heapq模块的heappush()和heappop()两个函数。heapq模块对堆这种数据结构进行了模块化，可以建立这种数据结构，同时heapq模块也提供了相应的方法来对堆做操作。其中_init()函数里self.queue=[]可以看作是建立了一个空堆。heappush() 往堆中插入一条新的值 ，heappop() 从堆中弹出最小值 ，这就可以实现优先级（关于heapq模块这里这是简单的介绍）。源代码如下：
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, len=len):
return len(self.queue)
def _put(self, item, heappush=heapq.heappush):
heappush(self.queue, item)
def _get(self, heappop=heapq.heappop):
return heappop(self.queue)基本的数据结构分析完了，接着分析其它的部分。
mutex 是个threading.Lock()对象，是互斥锁；not_empty、 not_full 、all_tasks_done这三个都是threading.Condition()对象，条件变量，而且维护的是同一把锁对象mutex(关于threading模块中Lock对象和Condition对象可参考上篇博文Python：线程、进程与协程(2)——threading模块)。
其中：
self.mutex互斥锁：任何获取队列的状态(empty(),qsize()等)，或者修改队列的内容的操作(get,put等)都必须持有该互斥锁。acquire()获取锁，release()释放锁。同时该互斥锁被三个条件变量共同维护。
self.not_empty条件变量：线程添加数据到队列中后，会调用self.not_empty.notify()通知其它线程，然后唤醒一个移除元素的线程。
self.not_full条件变量：当一个元素被移除出队列时，会唤醒一个添加元素的线程。
self.all_tasks_done条件变量 ：在未完成任务的数量被删除至0时，通知所有任务完成
self.unfinished_tasks ： 定义未完成任务数量
再来看看主要方法：
（1）put()
源代码如下：
def put(self, item, block=True, timeout=None):
self.not_full.acquire() #not_full获得锁
try:
if self.maxsize > 0: #如果队列长度有限制
if not block: #如果没阻塞
if self._qsize() == self.maxsize: #如果队列满了抛异常
raise Full
elif timeout is None: #有阻塞且超时为空，等待
while self._qsize() == self.maxsize:
self.not_full.wait()
elif timeout < 0:
raise ValueError("'timeout' must be a non-negative number")
else: #如果有阻塞，且超时非负时，结束时间=当前时间+超时时间
endtime = _time() + timeout
while self._qsize() == self.maxsize:
remaining = endtime - _time()
if remaining <= 0.0: #到时后，抛异常
raise Full
#如果没到时，队列是满的就会一直被挂起，直到有“位置”腾出
self.not_full.wait(remaining)
self._put(item) #调用_put方法，添加元素
self.unfinished_tasks += 1 #未完成任务+1
self.not_empty.notify() #通知非空，唤醒非空挂起的任务
finally:
self.not_full.release() #not_full释放锁默认情况下block为True，timeout为None。如果队列满则会等待，未满则会调用_put方法将进程加入deque中(后面介绍),并且未完成任务加1还会通知队列非空。
如果设置block参数为Flase，队列满时则会抛异常。如果设置了超时那么在时间到之前进行阻塞，时间一到抛异常。这个方法使用not_full对象进行操作。
（2）get()
源码如下：
def get(self, block=True, timeout=None):
self.not_empty.acquire() #not_empty获得锁
try:
if not block: #不阻塞时
if not self._qsize(): #队列为空时抛异常
raise Empty
elif timeout is None: #不限时时，队列为空则会等待
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() #调用_get方法，移除并获得项目
self.not_full.notify() #通知非满
return item #返回项目
finally:
self.not_empty.release() #释放锁逻辑跟put()函数一样，参数默认情况下队列空了则会等待，否则将会调用_get方法(往下看)移除并获得一个项，最后返回这个项。这个方法使用not_empty对象进行操作。
不过我觉得put()与get()两个函数结合起来理解比较好。not_full与not_empty代表的是两种不同操作类型的线程，not_full可以理解成is-not-full，即队列是否满了，默认是没有满，没有满时not_full这个条件变量才能获取锁，并做一些条件判断，只有符合条件才能向队列里加元素，添加成功后就会通知not_empty条件变量队列里不是空的，“我”刚刚添加进了一个元素，满足可以执行删除动作的基本条件了（队列不是空的,想想如果是空的执行删除动作就没有意义了），同时唤醒一些被挂起的执行移除动作的线程，让这些线程重新判断条件，如果条件准许就会执行删除动作，然后又通知not_full条件变量，告诉“它”队列不是满的，因为“我”刚才删除了一个元素（想想如果队列满了添加元素就添加不进呀，就没意义了），满足了添加元素的基本条件（队列不是满的），同时唤醒一些被挂起的执行添加动作的线程，这些线程又会进行条件判断，符合条件就会添加元素，否则继续挂起，依次类推，同时这样也保证了线程的安全。正与前面所说，当一个元素被移除出队列时，会唤醒一个添加元素的线程；当添加一个元素时会唤醒一个删除元素的线程。
这是我想了一段时间得出的一种我个人理解的解释，不知道对不对或者说合不合理，如果有大神对这部分知识很熟悉了解，欢迎留言批评指正。
（3）task_done()
源码如下：
def task_done(self):
self.all_tasks_done.acquire() #获得锁
try:
unfinished = self.unfinished_tasks - 1 #判断队列中一个线程的任务是否全部完成
if unfinished <= 0: #是则进行通知，或在过量调用时报异常
if unfinished < 0:
raise ValueError('task_done() called too many times')
self.all_tasks_done.notify_all()
self.unfinished_tasks = unfinished #否则未完成任务数量-1
finally:
self.all_tasks_done.release() #最后释放锁这个方法判断队列中一个线程的任务是否全部完成，首先会通过all_tasks_done对象获得锁，如果是则进行通知，最后释放锁。
（4）join()
源码如下：
def join(self):
self.all_tasks_done.acquire()
try:
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()
finally:
self.all_tasks_done.release()阻塞方法，当队列中有未完成进程时，调用join方法来阻塞，直到他们都完成。
其它的方法都比较简单，也比较好理解，有兴趣可以去看看Queue.py里的源码，要注意的是任何获取队列的状态(empty(),qsize()等)，或者修改队列的内容的操作(get,put等)都必须持有互斥锁mutex。
（二）简单例子
（1）一个简单例子
实现一个线程不断生成一个随机数到一个队列中
实现一个线程从上面的队列里面不断的取出奇数
实现另外一个线程从上面的队列里面不断取出偶数
import random,threading,time
from Queue import Queue
is_product = True
class Producer(threading.Thread):
"""生产数据"""
def __init__(self, t_name, queue):
threading.Thread.__init__(self,name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
while 1:
if self.data.full():
global is_product
is_product = False
else:
if self.data.qsize() <= 7:#队列长度小于等于7时添加元素
is_product = True
for i in range(2): #每次向队列里添加两个元素
randomnum=random.randint(1,99)
print "%s: %s is producing %d to the queue!" % (time.ctime(), self.getName(), randomnum)
self.data.put(randomnum，False) #将数据依次存入队列
time.sleep(1)
print "deque length is %s"%self.data.qsize()
else:
if is_product:
for i in range(2): #
randomnum = random.randint(1, 99)
print "%s: %s is producing %d to the queue!" % (time.ctime(), self.getName(), randomnum)
self.data.put(randomnum,False) # 将数据依次存入队列
time.sleep(1)
print "deque length is %s" % self.data.qsize()
else:
pass
print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())
#Consumer thread
class Consumer_even(threading.Thread):
def __init__(self,t_name,queue):
threading.Thread.__init__(self,name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
while 1:
if self.data.qsize() > 7:#队列长度大于7时开始取元素
val_even = self.data.get(False)
if val_even%2==0:
print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (time.ctime(),self.getName(),val_even)
time.sleep(2)
else:
self.data.put(val_even)
time.sleep(2)
print "deque length is %s" % self.data.qsize()
else:
pass
class Consumer_odd(threading.Thread):
def __init__(self,t_name,queue):
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
self.data=queue
def run(self):
while 1:
if self.data.qsize() > 7:
val_odd = self.data.get(False)
if val_odd%2!=0:
print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (time.ctime(), self.getName(), val_odd)
time.sleep(2)
else:
self.data.put(val_odd)
time.sleep(2)
print "deque length is %s" % self.data.qsize()
else:
pass
#Main thread
def main():
queue = Queue(20)
producer = Producer('Pro.', queue)
consumer_even = Consumer_even('Con_even.', queue)
consumer_odd = Consumer_odd('Con_odd.',queue)
producer.start()
consumer_even.start()
consumer_odd.start()
producer.join()
consumer_even.join()
consumer_odd.join()
if __name__ == '__main__':
main()这个例子跟上篇博文Python：线程、进程与协程(2)——threading模块中介绍Condition的例子很像，就是构造了一个长度为20的队列，当队列1元素个数小于8时就忘队列中添加元素，当队列满后，就不再添加，当队列元素大于7个时，才会取元素，否则不取元素。有兴趣的可以动手试试，仔细体会下。
（2）线程池
在使用多线程处理任务时也不是线程越多越好，由于在切换线程的时候，需要切换上下文环境，依然会造成cpu的大量开销。为解决这个问题，线程池的概念被提出来了。预先创建好一个较为优化的数量的线程，让过来的任务立刻能够使用，就形成了线程池。在python中，没有内置的较好的线程池模块，需要自己实现或使用第三方模块。
#coding=utf-8
import queue
import threading
import contextlib
import time
StopEvent = object() # 创建空对象
class ThreadPool(object):
def __init__(self, max_num, max_task_num = None):
if max_task_num:
self.q = queue.Queue(max_task_num)
else:
self.q = queue.Queue()
self.max_num = max_num
self.cancel = False
self.terminal = False
self.generate_list = []
self.free_list = []
def run(self, func, args, callback=None):
"""
线程池执行一个任务
:param func: 任务函数
:param args: 任务函数所需参数
:param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数）
:return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
"""
if self.cancel:
return
if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
self.generate_thread()
w = (func, args, callback,)
self.q.put(w)
def generate_thread(self):
"""
创建一个线程
"""
t = threading.Thread(target=self.call)
t.start()
def call(self):
"""
循环去获取任务函数并执行任务函数
"""
current_thread = threading.currentThread
self.generate_list.append(current_thread)
event = self.q.get()
while event != StopEvent:
func, arguments, callback = event
try:
result = func(*arguments)
success = True
except Exception as e:
success = False
result = None
if callback is not None:
try:
callback(success, result)
except Exception as e:
pass
with self.worker_state(self.free_list, current_thread):
if self.terminal:
event = StopEvent
else:
event = self.q.get()
else:
self.generate_list.remove(current_thread)
def close(self):
"""
执行完所有的任务后，所有线程停止
"""
self.cancel = True
full_size = len(self.generate_list)
while full_size:
self.q.put(StopEvent)
full_size -= 1
def terminate(self):
"""
无论是否还有任务，终止线程
"""
self.terminal = True
while self.generate_list:
self.q.put(StopEvent)
self.q.empty()
@contextlib.contextmanager
def worker_state(self, state_list, worker_thread):
"""
用于记录线程中正在等待的线程数
"""
state_list.append(worker_thread)
try:
yield
finally:
state_list.remove(worker_thread)
# How to use
pool = ThreadPool(5)
def callback(status, result):
# status, execute action status
# result, execute action return value
pass
def action(i):
print(i)
for i in range(30):
ret = pool.run(action, (i,), callback)
time.sleep(5)
print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
# pool.close()
# pool.terminate()免责声明：
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