队列是一种只允许在一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作的线性表。

在Python文档中搜索队列(queue)会发现,Python标准库中包含了四种队列,分别是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collections.deque。

collections.deque

deque是双端队列(double-ended queue)的缩写,由于两端都能编辑,deque既可以用来实现栈(stack)也可以用来实现队列(queue)。

deque支持丰富的操作方法,主要方法如图:

相比于list实现的队列,deque实现拥有更低的时间和空间复杂度。list实现在出队(pop)和插入(insert)时的空间复杂度大约为O(n),deque在出队(pop)和入队(append)时的时间复杂度是O(1)。

deque也支持in操作符,可以使用如下写法:

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q = collections.deque([1, 2, 3, 4])
print(5 in q)  # False
print(1 in q)  # True

deque还封装了顺逆时针的旋转的方法:rotate。

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# 顺时针
q = collections.deque([1, 2, 3, 4])
q.rotate(1)
print(q)  # [4, 1, 2, 3]
q.rotate(1)
print(q)  # [3, 4, 1, 2]

# 逆时针
q = collections.deque([1, 2, 3, 4])
q.rotate(-1)
print(q)  # [2, 3, 4, 1]
q.rotate(-1)
print(q)  # [3, 4, 1, 2]

线程安全方面,通过查看collections.deque中的append()、pop()等方法的源码可以知道,他们都是原子操作,所以是GIL保护下的线程安全方法。

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static PyObject *
deque_append(dequeobject *deque, PyObject *item) { 
    Py_INCREF(item);
    if (deque_append_internal(deque, item, deque->maxlen) < 0
        return NULL;
    Py_RETURN_NONE;
}

通过dis方法可以看到,append是原子操作(一行字节码)。

综上,collections.deque是一个可以方便实现队列的数据结构,具有线程安全的特性,并且有很高的性能。

queue.Queue & asyncio.Queue

queue.Queue和asyncio.Queue都是支持多生产者、多消费者的队列,基于collections.deque,他们都提供了Queue(FIFO队列)、PriorityQueue(优先级队列)、LifoQueue(LIFO队列),接口方面也相同。

区别在于queue.Queue适用于多线程的场景,asyncio.Queue适用于协程场景下的通信,由于asyncio的加成,queue.Queue下的阻塞接口在asyncio.Queue中则是以返回协程对象的方式执行,具体差异如下表:

queue.Queue asyncio.Queue
介绍 同步队列 asyncio队列
线程安全
超时机制 通过timeout参数实现 通过asyncio.wait_for()方法实现
qsize() 预估的队列长度(获取qsize到下一个操作之间,queue有可能被其它的线程修改,导致qsize大小发生变化) 准确的队列长度(由于是单线程,所以queue不会被其它线程修改)
put() / set() put(item, block=True, timeout=None),可以通过设置block是否为True来配置put和set方法是否为阻塞,并且可以为阻塞操作设置最大时长timeout,block为False时行为和put_nowait()方法一致。 put()方法会返回一个协程对象,所以没有block参数和timeout参数,如果需要非阻塞方法,可以使用put_nowait(),如果需要对阻塞方法应用超时,可以使用coroutine asyncio.wait_for()。

multiprocessing.Queue

multiprocessing提供了三种队列,分别是Queue、SimpleQueue、JoinableQueue。

multiprocessing.Queue既是线程安全也是进程安全的,相当于queue.Queue的多进程克隆版。和threading.Queue很像,multiprocessing.Queue支持put和get操作,底层结构是multiprocessing.Pipe。

multiprocessing.Queue底层是基于Pipe构建的,但是数据传递时并不是直接写入Pipe,而是写入进程本地buffer,通过一个feeder线程写入底层Pipe,这样做是为了实现超时控制和非阻塞put/get,所以Queue提供了join_thread、cancel_join_thread、close函数来控制feeder的行为,close函数用来关闭feeder线程、join_thread用来join feeder线程,cancel_join_thread用来在控制在进程退出时,不自动join feeder线程,使用cancel_join_thread有可能导致部分数据没有被feeder写入Pipe而导致的数据丢失。

和threading.Queue不同的是,multiprocessing.Queue默认不支持join()和task_done操作,这两个支持需要使用mp.JoinableQueue对象。

SimpleQueue是一个简化的队列,去掉了Queue中的buffer,没有了使用Queue可能出现的问题,但是put和get方法都是阻塞的并且没有超时控制。

总结

通过对比可以发现,上述四种结构都实现了队列,但是用处却各有偏重,collections.deque在数据结构层面实现了队列,但是并没有应用场景方面的支持,可以看做是一个基础的数据结构。queue模块实现了面向多生产线程、多消费线程的队列,asyncio.queue模块则实现了面向多生产协程、多消费协程的队列,而multiprocessing.queue模块实现了面向多成产进程、多消费进程的队列。

参考

https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.deque
https://docs.python.org/3/library/queue.html
https://docs.python.org/3/library/asyncio-queue.html
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue
https://bugs.python.org/issue15329
http://blog.ftofficer.com/2009/12/python-multiprocessing-3-about-queue/
http://cyrusin.github.io/2016/04/27/python-gil-implementaion/