队列Queue的常用方法有哪些

队列-Queue

FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。

常用方法：

Queue.qsize() 返回队列的大小

Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False

Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False，Queue.full 与 maxsize 大小对应

Queue.get(item) 获取队列

Queue.get_nowait() 相当于Queue.get(False)，非阻塞方法

Queue.put(item) 写入队列

Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号。每个get()调用得到一个任务，接下来task_done()调用告诉队列该任务已经处理完毕。

Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

Queue队列方法主要用于我们的进程间的通信。

进程中的通信一个最主要的用途就是用于日后的爬虫，当我们需要爬取5000个网页的时候，我们需要从浏览器英国威廉希尔公司网站 获取所有的静态资源（检查网页代码），然后再通过内容提取来提取出其中的URL（全局资源定位符），比如：www.baidu.com，这就和生产者消费者模型很相似。

我们来简单实现"生产者消费者模型"：

进程池-Pool

一、什么是进程池？

在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢？

进程池就是先定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果。

二、程序类型

我们的程序有两种：计算密集型、IO密集型

计算密集型：充分利用CPU，多线程可以充分利用多核（适合开启多进程，但不适合开启很多）

IO密集型：大部分的时间都在阻塞队列，而不是在运行状态（根本不适合开启多进程）

信号量和多进程的处理方式的差异在于，每n个信号量是同步的，也就是说，如果只设置了4个信号量，4个用户先抢占了CPU，那剩余的496个任务量需要等待前面4个用户完成了（100%）之后才能够继续进行。而多进程是异步的，但是由于计算机的CPU有限，采用时间片轮转法进行分配工作，所有的进程都有机会同时开始任务，但一段（细微）时间后，时间片就会分配给其他进程，这样宏观上看起来它是同时进行的，但其中涉及到了非常多的计算机的进程调度，但是信号量和多进程的处理时间需要视情况而定。

进程池在面对这种（做500件衣服）计算密集型的程序时具有非常高的效率，使用进程池不涉及进程调度，也就不浪费时间，属于流水线式24h昼夜不息工作模式，做完一件衣服立马就会接手第二件、第三件......这种方式充分地利用了CPU，不会在创建进程、进程调度、销毁进程中浪费时间。

从结果来看，我们可以发现，进程池的速度与多进程和信号量比起来那是相当的哇塞。所以该用哪种方法不用多说了吧。



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