不应直接使用\_queue模块，因其缺乏线程安全封装、关键功能和API稳定性保障；生产环境应始终使用queue.Queue等queue模块提供的并发安全队列类。
Python 的 _queue 模块是标准库中 queue 模块的底层实现，它本身**不推荐直接使用**，而是由 queue 模块封装调用。如果你看到代码中显式导入 _queue，大概率是误用、调试需要，或在极少数深度定制场景下绕过高层抽象。下面讲清楚该模块的定位、风险与正确实践。
为什么不该直接用 _queue 模块
_queue 是 C 实现的内部队列（如 SimpleQueue、Queue 的底层），它：
- 没有线程安全的完整封装（比如缺少条件变量自动唤醒、任务跟踪等）
- 不提供
join()、task_done()、超时重试、阻塞/非阻塞统一接口等关键功能 - API 不稳定，可能随 Python 版本变更而调整，文档未公开保证兼容性
- 直接操作易引发死锁、丢失通知、计数错乱等问题（尤其在多线程+异常混合场景）
queue 模块才是并发安全的正解
真正用于生产环境的并发安全队列，应始终使用 queue 模块提供的类：
- queue.Queue：线程安全的 FIFO 队列，支持阻塞、超时、最大长度限制
- queue.LifoQueue：线程安全的栈（LIFO）
- queue.PriorityQueue：线程安全的优先队列，元素需可比较
它们内部调用 _queue，但封装了完整的同步逻辑（如 threading.Condition + threading.Lock），并严格管理未完成任务计数（unfinished_tasks）。
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何时可能接触到 _queue（及如何应对）
以下情况你可能会“看到”_queue，但通常无需主动导入：
-
阅读 CPython 源码：在
Lib/queue.py中可见from _queue import SimpleQueue等引用，这是实现细节 -
性能敏感的极简场景：如只用单生产者-单消费者且无需任务跟踪，
queue.SimpleQueue（其底层是_queue.SimpleQueue）比Queue更轻量——但它仍是queue模块导出的、受支持的接口 - 调试或 monkey patch：极少数情况下需替换底层行为（例如注入日志），此时要清楚后果，并优先考虑子类化或装饰器方式
一个安全队列使用的典型示例
用 queue.Queue 实现多线程工作池，体现并发安全核心机制：
import queue import threading import timedef worker(q: queue.Queue, worker_id: int): while True: try: item = q.get(timeout=1) # 自动加锁，阻塞等待 print(f"Worker {worker_id} processing {item}") time.sleep(0.5) q.task_done() # 标记任务完成，影响 join() except queue.Empty: break
q = queue.Queue()
启动 3 个工作者线程
for i in range(3): t = threading.Thread(target=worker, args=(q, i)) t.start()
放入 5 个任务
for i in range(5): q.put(i)
q.join() # 主线程等待所有任务被 task_done() print("All tasks done.")
这段代码的安全性依赖于 queue.Queue 对 _queue 的封装：入队/出队原子性、条件变量唤醒、task_done() 与 join() 的计数协同——这些都不是 _queue 自身提供的。
