这个文档所针对的是一个已不再受支持的 Python 旧版本。 你应当升级版本，并阅读 Python 当前稳定版本的文档.

# 队列集

源代码: Lib/asyncio/queues.py

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, *, loop=None)

  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。

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: 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` 。

    如果队列用 `maxsize=0` （默认）初始化，则 `full()` 永远不会返回 `True` 。

  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。

  `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。

  `put_nowait`(item)

    不阻塞的放一个元素入队列。

    如果没有立即可用的空闲槽，引发 `QueueFull` 异常。

  `qsize`()

    返回队列用的元素数量。

  `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)。

    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

class `asyncio.``PriorityQueue`

  `Queue` 的变体；按优先级顺序取出条目 (最小的先取出)。

  条目通常是 `(priority_number, data)` 形式的元组。

## 后进先出队列

class `asyncio.``LifoQueue`

  `Queue` 的变体，先取出最近添加的条目（后进，先出）。

## 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())