前言
上篇文章介紹了 Python 中的多線程。今天來介紹下編程中常會用到的一個數據結構 – 隊列。
不知道大家是否還記得什麽是數據結構呢？在很早很早以前，Python小課堂的初期，講了許多 Python 原生的數據結構。比如 list、tuple、dict 等。。。
既然叫數據結構，實際上就是爲了給計算機存儲數據用的一種結構體。不同的數據結構都有其不同的特點。那今天就來簡單地聊聊隊列！
隊列的概念
抛開計算機知識體系，在咱們的生活中，隊列這個詞其實挺好想象的，因爲無時無刻都可以見到。比如等公交的時候，需要排隊。比如買東西交錢的時候，也要排隊。在這些例子中，由人們有序形成的隊形就叫隊列。
生活中的排隊，有沒有什麽特性而言呢？大家可以思考下，再往下看。
普通隊列的特性，即先進先出（FIFO，first in first out）。對應到生活中，怎麽理解這個先進先出？其實很好理解。
拿排隊買東西來說，每次排在隊首的人，交完錢肯定是當前隊列中第一個離開收銀台的人。當隊首的人離開了，那麽後面的所有人都要往前走，繼續結賬。
對應到計算機中的隊列，就是因爲第一個人先排的隊，所以他第一個交完錢就可以離開了，即先進先出。（多說句，計算機世界許多東西其實就是抽象的現實世界示例。）
心細的同學會發現，在上面將普通兩字標粗了，那一定還有一些其它的常用特殊隊列，比如優先級隊列。（PriorityQueue）
這次拿去銀行辦業務來舉例。生活中我們去銀行辦理業務，一般都需要去機器拿號，然後等待著櫃台業務人員叫號。叫到你，你就過去處理就行了。但是銀行是有 vip 服務的，擁有 vip 權益的人可以更快的享受到業務辦理，也就是說人家比你有更高的優先權。vip特權通道，你值得擁有！
了解了生活中的例子，再來看看比較專業的定義：
優先級隊列（priority queue） 是0個或多個元素的集合，每個元素都有一個優先權，對優先級隊列執行的操作有（1）查找（2）插入一個新元素 （3）刪除 一般情況下，查找操作用來搜索優先權最大的元素，刪除操作用來刪除該元素 。對于優先權相同的元素，可按先進先出次序處理或按任意優先權進行。
百度百科
也就是說，在優先級隊列中，每個人都有一個優先權對應，誰的優先權高，誰就會先被處理。大家了解即可。
示例演示
示例情景：
假設下面有 6 個美少女，她們准備去量身高，恰好這幾個妹紙是按照從高到低，從大到小排好隊的。
每走一個去量身高，這個隊列中就會少一個人。當然，隊首在左，隊尾在右，于是她們的變化是下面這樣：
。。。。。。省略，直到：
代碼演示
是不是好多人看到這裏就不打算看了。。不是讓你來看美少女的餵。。。下面才是重點~
第一部分代碼：
import queue
import threading
num_worker_threads = 5
def do_work(beauty_dict):
print(f"妹紙名字{beauty_dict['name']}，年齡{beauty_dict['age']}")
def worker():
while True:
item = q.get()
if item is None:
break
do_work(item)
q.task_done()
簡單的講解下，在 Python3 中，有個模塊叫 queue。裏面實現了幾個隊列的數據結構。首先看 do_work() 函數，其中它就是用來打印妹子姓名和年齡的。worker() 函數中寫了一層死循環，只要隊列中有妹紙的數據，就一直執行打印，直到隊列中的妹紙都沒了，就跳出。
第二部分代碼：
q = queue.Queue()
threads = []
for i in range(num_worker_threads):
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()
threads.append(t)
beauty_girls = [{"name": "小H", "age": 23},
{"name": "小E", "age": 22},
{"name": "小D", "age": 21},
{"name": "小C", "age": 20},
{"name": "小B", "age": 19},
{"name": "小A", "age": 18},
]
for item in beauty_girls:
q.put(item)
# block until all tasks are done
q.join()
# stop workers
for i in range(num_worker_threads):
q.put(None)
for t in threads:
t.join()
首先創建隊列，其次，讓這 6 個美少女開始依次排入到隊列中，開啓多線程去執行 worker() 這個函數。worker() 函數就是第一部分代碼中，從隊列裏一個個取出妹紙，在調用 do_work() 打印她們的姓名和年齡。
關于隊列的 join() 方法，可以看到官方給的英文注釋，大意是當所有任務完成時才繼續執行後面的代碼，否則處于阻塞狀態。
代碼中涉及的方法，老規矩，希望大家可以自己去查閱 Python 官方文檔，搜索 queue 即可看到。當然如果懶得動手的話，筆者這裏截圖幾個常用方法：
將妹紙放入隊列中：
從隊列中獲取妹紙：
獲取隊列中妹紙的個數：
總結
通過兩篇文章，簡單的介紹了一下多線程和隊列，目的是爲了接下來的多線程隊列爬蟲示例做准備，如果對這些不了解的話，在後面的代碼中是很難看懂的。
關于隊列的使用，最常用的方法應該就是放入、獲取、判斷隊列的大小。其實這三點在大部分數據結構裏都是常用的操作，熟練掌握即可。
本章完整代碼，就是文中第一部分和第二部分的代碼拼接，因爲太長，所以分開講了下。
如果大家有什麽問題想溝通，可以留言交流哈！