在 python 多线程编程中，使用 queue 模块可以实现线程间安全传递数据。1. queue 是 python 内置的提供线程安全队列的模块，包含 queue（fifo）、lifoqueue（lifo）和 priorityqueue（优先级队列）三种主要类型；2. 队列通过 put() 和 get() 方法进行入队和出队操作，并支持超时与最大容量限制；3. 在多线程中常用“生产者-消费者”模型，多个线程从队列取出任务处理并通过 task_done() 通知任务完成，主线程使用 join() 等待所有任务结束；4. 相比列表，queue 提供线程安全机制和丰富的功能如阻塞与超时控制，避免了手动处理同步问题；5. 使用时注意 task_done 与 join 的配合，建议在 try...finally 中处理任务以确保异常情况下也能正确标记完成。
在 Python 中，如果你需要实现线程之间安全地传递数据，使用队列（Queue）是一个非常常见且有效的方式。Python 标准库中的 queue 模块提供了线程安全的队列实现，非常适合用于多线程编程中协调生产者和消费者之间的数据交换。
什么是 queue 模块？
queue 是 Python 内置的一个模块，它提供了一个线程安全的队列类。最常用的队列类型是 Queue、LifoQueue 和 PriorityQueue，分别对应先进先出、后进先出和优先级队列。
这些队列内部已经处理了线程同步问题，也就是说，在多个线程同时操作队列时，不会出现数据竞争或不一致的问题。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
-
Queue.Queue()：FIFO 队列 -
Queue.LifoQueue()：LIFO 队列 -
Queue.PriorityQueue()：按优先级排序的队列
如何创建并使用队列？
使用 queue.Queue() 创建一个队列对象之后，就可以通过 .put() 和 .get() 方法进行入队和出队操作：
import queue
q = queue.Queue()
# 放入数据
q.put("item1")
q.put("item2")
# 取出数据
print(q.get()) # 输出 item1.get() 是阻塞式的，默认情况下如果队列为空会一直等待直到有数据可用。你也可以设置超时时间：
try:
item = q.get(timeout=3)
except queue.Empty:
print("队列为空，取不到数据")同样，.put() 也可以限制队列的最大容量，并支持超时机制：
q = queue.Queue(maxsize=2)
try:
q.put("a", timeout=2)
q.put("b", timeout=2)
q.put("c", timeout=2) # 这里会抛出 Full 异常
except queue.Full:
print("队列已满")在多线程中如何使用队列？
多线程中最常见的模式就是“生产者-消费者”模型。在这种模式下，一个或多个线程作为生产者将任务放入队列，另一个或多个线程作为消费者从队列中取出任务执行。
下面是一个简单例子：
这是一个免费的企业网站系统，任何人可以免费下载、修改和使用本程序，也可以用来为企业建网站。没有任何功能限制，且不发布收费版。容兴免费企业网站系统后台功能简介：1.基本设置：基本信息，联系方式，网站设置，导航管理，模块启闭，静态设置，安全设置，数据库管理2.产品管理：产品列表，添加产品，产品分类3.文章管理：文章列表，发表文章，文章分类，公司简介，网站公告4.客服互动：留言管理，在线客服，友情链接5
import threading
import queue
def worker():
while True:
item = q.get()
if item is None:
break
print(f"处理 {item}")
q.task_done()
q = queue.Queue()
threads = []
for _ in range(3):
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()
threads.append(t)
for item in ["任务1", "任务2", "任务3"]:
q.put(item)
# 等待所有任务完成
q.join()
# 停止线程
for _ in range(3):
q.put(None)
for t in threads:
t.join()在这个例子中：
- 使用
q.get()获取任务，自动阻塞直到有任务可用 - 每个任务完成后调用
q.task_done()来通知队列该任务已完成 - 主线程通过
q.join()等待所有任务完成 - 最后发送
None给每个线程，让它们退出循环
为什么选择 queue 而不是列表？
虽然 Python 的列表也可以模拟队列，但列表并不是线程安全的。例如，当两个线程同时对列表执行 pop(0) 操作时，可能会导致数据混乱或者异常。
而 queue 模块内部已经通过锁机制确保了线程安全，开发者不需要额外处理同步问题。
另外，queue 提供了更丰富的功能，比如：
- 阻塞式获取/放入
- 超时机制
- 多种队列类型（FIFO/LIFO/Priority）
小贴士：注意 task_done 和 join 的配合使用
当你使用 q.get() 获取任务时，记得在任务处理完成后调用 q.task_done()，否则 q.join() 将永远不会返回。
这在实际开发中很容易被忽略，特别是在复杂的任务逻辑中。建议在 try...finally 中处理：
while True:
item = q.get()
try:
process(item)
finally:
q.task_done()这样可以确保即使处理过程中抛出异常，也能正确标记任务完成。
基本上就这些。合理使用 queue 模块，可以让多线程程序更加简洁、安全和高效。
