作用：

　　　解耦：使程序直接实现松耦合，修改一个函数，不会有串联关系。

　　　提高处理效率：ＦＩＦＯ　＝　现进先出，ＬＩＦＯ　＝　后入先出。

 

队列：

　　队列可以并发的派多个线程，对排列的线程处理，并切每个需要处理线

程只需要将请求的数据放入队列容器的内存中，线程不需要等待，当排列完

毕处理完数据后，线程在准时来取数据即可。请求数据的线程只与这个队列

容器存在关系，处理数据的线程down掉不会影响到请求数据的线程，队列

会

派给其他线程处理这分数据，它实现了解耦，提高效率。

队列内会有一个有

顺序的容器，列表与这个容器是有区别的，列表中

数

据虽然是排列的，但数

据被取走后还会保留，而队列中这个容器的数据

被取

后将不会保留。当必须在多个线程之间安全地交换信息时，队列在线程编程中特别有用。

 

 

参数介绍：

# 先入先出 maxsize 可设置大小，设置block=False抛异常class queue.Queue(maxsize=0)   # 后进先出 class queue.LifoQueue(maxsize=0)# 存储数据时可设置优先级的队列# 优先级设置数越小等级越高class queue.PriorityQueue(maxsize=0) # 放入数据Queue.put(item, block=True, timeout=None)# 取出数据 #没有数据将会等待Queue.get(block=True, timeout=None)# 如果1秒后没取到数据就退出Queue.get(timeout = 1)# 取数据，如果没数据抛queue.Empty异常Queue.get_nowait()# 查看队列大小Queue.qsize()# 返回True,如果空Queue.empty() #return True if empty  # 设置队列大小Queue.full() # 后续调用告诉队列，任务的处理是完整的。Queue.task_done()

 

生产者消费者模型：

import threading,timeimport queue# 最多存入10个q = queue.Queue(maxsize=10)def producer(name):    count = 1 while True: #　生产一块骨头            q.put("骨头 %s" % count )            print("生产了骨头",count)            count +=1            time.sleep(0.3)def consumer(name):    while True:        print("%s 取到[%s] 并且吃了它" %(name, q.get()))        time.sleep(1)　      # 告知这个任务执行完了        q.task_done() # 生成线程p = threading.Thread(target=producer,args=("德国骨科",))c = threading.Thread(target=consumer,args=("陈狗二",))d = threading.Thread(target=consumer,args=("吕特黑",))# 执行线程p.start()c.start()d.start()