小编给大家分享一下Python实现队列同步的方法是什么，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！

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队列

q = Queue.Queue(maxsize = 10) 创建一个“队列”对象。Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。

q.put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数，第一个item为必需的，为插入项目的值；第二个block为可选参数，默认为1。如果队列当前为空且block为1，put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0，put方法将引发Full异常。

q.get([block[, timeout]])方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block，默认为True。如果队列为空且block为True，get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。如果队列为空且block为False，队列将引发Empty异常，timeout等待时间。

q.qsize() 返回队列的大小

q.empty() 如果队列为空，返回True,反之False

q.full() 如果队列满了，返回True,反之False

q.full 与 maxsize 大小对应

q.get_nowait() 相当q.get(False)

q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)

q.task_done() 在完成一项工作之后，q.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号

q.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

import queue
d = queue.Queue()
d.put('1')
d.put('2')
d.put('3')
print(d.get())
print(d.get())
print(d.get())
print(d.get())
print(d.get(0))

运行结果:

1
2
3

报错：

queue.Empty

线程操作列表是不安全的。

import threading, time
li = [1, 2, 3, 4, 5]
def pri():
    while li:
        a = li [-1]
        print(a)
        time.sleep(1)
        try:
            li.remove(a)
        except:
            print('-----', a)
t1 = threading.Thread(target=pri, args=())
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=pri, args=())
t2.start()

运行结果:

5
5
4
----- 5
4
3
----- 4
3
2
----- 3
2
1
----- 2
1
----- 1

import threading, queue
from time import sleep
from random import randint
class Production(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            r = randint(0, 100)
            q.put(r)
            print("生产出来 %s 号包子" %r)
            sleep(1)
class Proces(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            re = q.get()
            print('吃掉 %s号包子' %re)
if __name__ == '__main__':
    q = queue.Queue(10)
    threads = [Production(),Production(),Production(),Proces()]
    for t in threads:
        t.start()

运行结果:

生产出来 94 号包子
生产出来 13 号包子
生产出来 79 号包子
吃掉 94号包子
吃掉 13号包子
吃掉 79号包子
生产出来 43 号包子
吃掉 43号包子
生产出来 32 号包子
吃掉 32号包子
......

看完了这篇文章，相信你对Python实现队列同步的方法是什么有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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