1. 什么是队列？

　　学过数据结构的人都知道，如果不知道队列，请Google（或百度）。

2. 在python中什么是多生产者，多消费模型？

　　简单来说，就是一边生产（多个生产者），一边消费（多个消费者）。比如，一边有m个线程生产数据，另一边有n个线程消费（使用）数据，这就是多生产者，多消费者模型。

　　注：消费依赖生产（没有厂家生产产品，就不会有关于这种产品的消费），在python中，如果生产者线程没有产生数据，那么消费者线程有关于消费行为的操作就应当处于阻塞状态。

3. 在python中为什么有queue这个标准模块？它有什么用？

　　用threading.Lock Objects或其他的锁来完成上一问的需求会很复杂，所以queue这个模块简化了这些操作。

　　模块实现多生产者，多消费者队列。它特别适用于信息必须在多个线程间安全地交换的多线程程序中。该模块中的类实现了所有需要的锁定语义。

　　queue模块实现了三类队列，主要差别在于取得数据的顺序上。在FIFO（First In First Out，先进先出）队列中，最早加入的任务会被最先得到。在LIFO（Last In First Out，后进先出）队列中，最后加入的任务会被最先得到（就像栈一样）。在优先队列中，任务被保持有序（使用模块），拥有最小值的任务（优先级最高）被最先得到。

 

queue模块提供的方法：

1 Queue.empty() 2 """ 3 如果队列为空，返回True，否则返回False。如果empty()返回True，它不保证后续调用put()不会阻塞。类似的，如果empty()返回False也不能保证接下来的get()调用不会被阻塞。 4 """ 5  6 Queue.full() 7 """ 8 如果队列已满，则返回True，否则返回False。如果full()返回True，它不保证后续调用get()不会阻塞。类似的，如果full()返回False并不能保证接下来的put()调用不会被阻塞。 9 """10 11 Queue.qsize()12 """13 返回队列的近似大小。注意，qsize()> 0不保证随后的get()不会阻塞，qsize() < maxsize也不会保证put()不会被阻塞。14 """15 16 Queue.put(item, block=True, timeout=None)17 """18 将item放入队列中。如果可选的参数block为True且timeout为None（默认的情况，阻塞调用，无超时），如有必要（比如队列满），阻塞调用线程，直到有空闲槽可用。如果超时是正数，则它最多阻塞超时秒，如果在该时间内没有空闲插槽，则引发Full异常。如果block为False，如果有空闲槽可用将数据放入队列，否则立即抛出Full异常（非阻塞调用，timeout被忽略）。19 """20 21 Queue.get(block=True, timeout=None)22 """23 从队列中移除并返回一个数据。如果可选的参数block为True且timeout为None（默认的情况，阻塞调用，无超时），阻塞调用进程直到有数据可用。如果超时是正数，则它最多阻塞超时秒，如果在该时间内没有可用的项，则引发Empty异常。如果block为False，如果有数据可用返回数据，否则立即抛出Empty异常（非阻塞调用，timeout被忽略）。24 """25 26 Queue.put_nowait(item)27 """28 等同于put(item, block=False)（非阻塞调用）。29 """30 31 Queue.get_nowait()32 """33 等同于get(block=False)（非阻塞调用）。34 """35 36 Queue.task_done()37 """38 意味着之前入队的一个任务已经完成。由队列的消费者线程调用。每一个get()调用得到一个任务，接下来的task_done()调用告诉队列该任务已经处理完毕。39 40 If a join() is currently blocking, it will resume when all items have been processed (meaning that a task_done() call was received for every item that had been put() into the queue).41 42 如果该方法被调用的次数多于被放入队列中的任务的个数，ValueError异常会被抛出。43 """44 45 Queue.join()46 """47 阻塞调用线程，直到队列中的所有任务被处理掉。48 49 只要有数据被加入队列，未完成的任务数就会增加。当消费者线程调用task_done()以指示该项目已检索并且其上的所有工作都已完成时，计数将减少。当未完成的任务数降到0，join()解除阻塞。50 """

 　　注：由于同一进程的线程之间内存空间是共享的，故在同一进程的任一线程中定义的Queue对象，在该进程的任一线程都可以使用。

例（演示queue模块的使用）：

1 import queue,threading 2 import random,time 3  4 class Producter(threading.Thread): 5     def __init__(self, name): 6         super(Producter, self).__init__() 7         self.name = "Producter:" + str(name) 8  9     def run(self):10         things = ['A', 'B', 'C']11         for i in range(3):12             production = random.choice(things)13             print(self.name + " producted--->" + production)14             production = production + " from " + self.name15             all_productions.put(production) #将生产的数据放入队列16             time.sleep(1)17         time.sleep(5)18 19 class Consumer(threading.Thread):20     def __init__(self, name):21         super(Consumer, self).__init__()22         self.name = "Consumer:" + str(name)23 24     def run(self):25         for i in range(2):26             thing = all_productions.get()  #拿出已经生产好的数据27             print(self.name + " is using--->" + thing)28             time.sleep(2)29             all_productions.task_done()   #告诉队列有关这个数据的任务已经完成30         time.sleep(5)31 32 if __name__ == "__main__":33     all_productions = queue.Queue()34 35     #启动两个生产者线程生36     p_s = []37     for i in range(2):38         p = Producter(i)39         p.start()40         p_s.append(p)41 42     #启动三个消费者线程消费43     c_s = []44     for i in range(3):45         c = Consumer(i)46         c.start()47         c_s.append(c)48 49     #阻塞，直到生产者生产的数据被消耗完50     all_productions.join()51     #等待生产者线程结束52     for p in p_s:53         p.join()54     #等待消费者线程结束55     for c in c_s:56         c.join()57     print("finish....")