队列集¶
asyncio 队列被设计成与 queue 模块类似。尽管 asyncio队列不是线程安全的，但是他们是被设计专用于 async/await 代码。
注意asyncio 的队列没有 timeout 形参；请使用 asyncio.wait_for() 函数为队列添加超时操作。
参见下面的 Examples 部分。
Queue¶
- class asyncio.Queue(maxsize=0)¶
先进，先出（FIFO）队列
如果 maxsize 小于等于零，则队列尺寸是无限的。如果是大于
0的整数，则当队列达到 maxsize 时，await put()将阻塞至某个元素被get()取出。不像标准库中的并发型
queue，队列的尺寸一直是已知的，可以通过调用qsize()方法返回。在 3.10 版本发生变更: 移除了 loop 形参。
这个类不是线程安全的（not thread safe）。
- maxsize¶
队列中可存放的元素数量。
- empty()¶
如果队列为空返回
True，否则返回False。
- full()¶
如果有
maxsize个条目在队列中，则返回True。If the queue was initialized with
maxsize=0(the default), thenfull()never returnsTrue.
- coroutine get()¶
从队列中删除并返回一个元素。如果队列为空，则等待，直到队列中有元素。
如果队列已被关闭并且为空，或者如果队列已被立即关闭则会引发
QueueShutDown。
- get_nowait()¶
立即返回一个队列中的元素，如果队列内有值，否则引发异常
QueueEmpty。
- coroutine join()¶
阻塞至队列中所有的元素都被接收和处理完毕。
当条目添加到队列的时候，未完成任务的计数就会增加。每当消费协程调用
task_done()表示这个条目已经被回收，该条目所有工作已经完成，未完成计数就会减少。当未完成计数降到零的时候，join()阻塞被解除。
- coroutine put(item)¶
添加一个元素进队列。如果队列满了，在添加元素之前，会一直等待空闲插槽可用。
如果队列已被关闭则会引发
QueueShutDown。
- qsize()¶
返回队列用的元素数量。
- shutdown(immediate=False)¶
关闭队列，让
get()和put()引发QueueShutDown。在默认情况下，在已关闭的队列上执行
get()只会在队列为空时引发异常。 将 immediate 设为真值以改为让get()立即引发异常。所有
put()和get()被阻塞的调用方将被撤销阻塞。 如果 immediate 为真值，一个任务将对队列中每个剩余的项标记为已完成，它可能撤销对join()的调用方的阻塞。Added in version 3.13.
- task_done()¶
表明前面排队的任务已经完成，即get出来的元素相关操作已经完成。
由队列使用者控制。每个
get()用于获取一个任务，任务最后调用task_done()告诉队列，这个任务已经完成。如果
join()当前正在阻塞，在所有条目都被处理后，将解除阻塞(意味着每个put()进队列的条目的task_done()都被收到)。shutdown(immediate=True)将为队列中每个剩余的项调用task_done()。如果被调用的次数多于放入队列中的项目数量，将引发
ValueError。
优先级队列¶
后进先出队列¶
异常¶
- exception asyncio.QueueEmpty¶
当队列为空的时候，调用
get_nowait()方法而引发这个异常。
- exception asyncio.QueueFull¶
当队列中条目数量已经达到它的 maxsize 的时候，调用
put_nowait()方法而引发的异常。
例子¶
队列能被用于多个的并发任务的工作量分配：
import asyncio
import random
import time
async def worker(name, queue):
while True:
# Get a "work item" out of the queue.
sleep_for = await queue.get()
# Sleep for the "sleep_for" seconds.
await asyncio.sleep(sleep_for)
# Notify the queue that the "work item" has been processed.
queue.task_done()
print(f'{name} has slept for {sleep_for:.2f} seconds')
async def main():
# Create a queue that we will use to store our "workload".
queue = asyncio.Queue()
# Generate random timings and put them into the queue.
total_sleep_time = 0
for _ in range(20):
sleep_for = random.uniform(0.05, 1.0)
total_sleep_time += sleep_for
queue.put_nowait(sleep_for)
# Create three worker tasks to process the queue concurrently.
tasks = []
for i in range(3):
task = asyncio.create_task(worker(f'worker-{i}', queue))
tasks.append(task)
# Wait until the queue is fully processed.
started_at = time.monotonic()
await queue.join()
total_slept_for = time.monotonic() - started_at
# Cancel our worker tasks.
for task in tasks:
task.cancel()
# Wait until all worker tasks are cancelled.
await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
print('====')
print(f'3 workers slept in parallel for {total_slept_for:.2f} seconds')
print(f'total expected sleep time: {total_sleep_time:.2f} seconds')
asyncio.run(main())