Python Queue-Modul: Grundlagen und erweiterte Nutzung

1. Was ist die Python‑Warteschlange?

Grundkonzept der Warteschlange

• Aufgabenplanung: Ausführen von Aufgaben in der Reihenfolge, in der sie gestartet wurden.
• Pufferung: Stream‑Daten in einer Queue zwischenspeichern und nacheinander verarbeiten.
• Kommunikation zwischen mehreren Threads: Wenn mehrere Threads gleichzeitig Daten verarbeiten, kann eine Queue verwendet werden, um die Reihenfolge der Daten zu verwalten.

2. Verwendungszwecke von Queues in Python

Allgemeine Einsatzmöglichkeiten von Queues

• Task Scheduling: Eine der optimalen Methoden, wenn mehrere Aufgaben nacheinander verarbeitet werden sollen. Zum Beispiel, wenn ein Webserver eine große Anzahl von Anfragen erhält, können diese Anfragen nacheinander in die Queue eingereiht und dann sequenziell verarbeitet werden, wodurch Ressourcen effizient genutzt werden.
• Datenpufferung: Funktioniert als Puffer, um Daten temporär zu speichern, wenn sie bei der Streamverarbeitung nicht sofort verarbeitet werden können, bis die Verarbeitung nachholt. Zum Beispiel nützlich bei Video-Streaming oder Echtzeit-Datenverarbeitung.
• Datenfreigabe zwischen mehreren Threads: Queues können als Werkzeug verwendet werden, um Daten sicher zwischen verschiedenen Threads auszutauschen. In mehrthreadigen Programmen können Queues verwendet werden, um Aufgaben zwischen Threads zuzuweisen.

3. Überblick über das queue-Modul

Klassenbeschreibung

1. Queue (FIFO-Warteschlange)
   • Die grundlegendste Warteschlange, bei der das zuerst hinzugefügte Element zuerst entnommen wird. Sie verwendet das FIFO (First In, First Out)-Verfahren.
   • Beispiel:
   import queue q = queue.Queue() q.put("task1") q.put("task2") print(q.get()) ## "task1" wird ausgegeben
2. LifoQueue (LIFO-Warteschlange)
   • Wie ein Stapel, bei dem das zuletzt hinzugefügte Element zuerst entnommen wird. Sie verwendet das LIFO (Last In, First Out)-Verfahren.
   • Beispiel:
   import queue q = queue.LifoQueue() q.put("task1") q.put("task2") print(q.get()) ## "task2" wird ausgegeben
3. PriorityQueue (Prioritätswarteschlange)
   • Elemente werden nach ihrer Priorität entnommen. Ein niedrigerer Wert wird als höhere Priorität behandelt.
   • Beispiel: import queue q = queue.PriorityQueue() q.put((1, "task1")) q.put((3, "task3")) q.put((2, "task2")) print(q.get()) ## "(1, 'task1')" wird ausgegeben

4. Implementierung einer FIFO-Warteschlange

Grundlegende Verwendung

import queue

## FIFO-Warteschlange erzeugen
q = queue.Queue()

## Elemente zur Warteschlange hinzufügen
q.put("apple")
q.put("banana")
q.put("cherry")

## Elemente aus der Warteschlange entnehmen
while not q.empty():
    print(q.get())

Praktische Anwendungsbeispiele

5. Fortgeschrittene Queue-Operationen

Queue-Methoden

1. qsize()
   • Gibt die Anzahl der in der Queue gespeicherten Elemente zurück. Nützlich, um zu prüfen, ob die Queue leer ist。
   • Beispiel:
   q = queue.Queue() q.put("task1") print(q.qsize()) ## 1 wird ausgegeben
2. empty()
   • Bestimmt, ob die Queue leer ist. Gibt True oder False zurück。
   • Beispiel:
   q = queue.Queue() print(q.empty()) ## True wird ausgegeben
3. full()
   • Bestimmt, ob die Queue voll ist. Gilt, wenn maxsize festgelegt wurde。
   • Beispiel:
   q = queue.Queue(maxsize=2) q.put("task1") q.put("task2") print(q.full()) ## True wird ausgegeben
4. put(item)
   • Fügt ein Element zur Queue hinzu. block=True ist standardmäßig eingestellt, wodurch ein Blockieren auftreten kann. Es ist auch möglich, ein Timeout anzugeben, um die Verarbeitung zu begrenzen。
   • Beispiel:
   q = queue.Queue() q.put("task1")
5. get()
   • Entnimmt ein Element aus der Queue. Wenn kein Element vorhanden ist und block=True, wird gewartet, bis ein Element hinzugefügt wird。
   • Beispiel: q = queue.Queue() q.put("task1") task = q.get() print(task) ## "task1" wird ausgegeben

6. Ausnahmebehandlung in Queues

Ausnahmebehandlung von Queues

1. queue.Full
   • Tritt auf, wenn put() aufgerufen wird, während die Queue voll ist.
   • Beispiel für Ausnahmebehandlung:
   try: q.put("task", block=False) except queue.Full: print("Die Queue ist voll")
2. queue.Empty
   • Tritt auf, wenn get() aufgerufen wird, während die Queue leer ist.
   • Beispiel für Ausnahmebehandlung: try: task = q.get(block=False) except queue.Empty: print("Die Queue ist leer")

7. Verwendung von Queues in Python-Multithreading

Task-Management in Multithreading

import queue
import threading

## Erzeugung der Queue
q = queue.Queue()

## Definition des Worker-Threads
def worker():
    while True:
        item = q.get()
        print(f"Verarbeite: {item}")
        q.task_done()

## Thread starten
threading.Thread(target=worker, daemon=True).start()

## Aufgaben zur Queue hinzufügen
for item in range(5):
    q.put(item)

## Auf das Abschließen aller Aufgaben warten
q.join()
print("Alle Aufgaben wurden abgeschlossen")

8. Verwendung von begrenzten Warteschlangen (Bounded Queue)

Was ist eine begrenzte Warteschlange?

1. Verhalten, wenn kein Item hinzugefügt werden kann Wenn versucht wird, ein neues Item hinzuzufügen, während die Warteschlange voll ist, wird ein Verhalten entsprechend der Kapazität der Warteschlange ausgeführt. Die üblichen Verhaltensweisen sind die folgenden zwei.

• Ablehnung neuer Items: Wenn die Warteschlange voll ist, werden keine weiteren Items akzeptiert und das Hinzufügen neuer Items wird abgelehnt.
• Überschreiben alter Items: Das älteste Item in der Warteschlange wird entfernt und durch das neue Item ersetzt.

1. Ressourcenverwaltung Begrenzte Warteschlangen werden verwendet, um Ressourcen (wie Speicher oder CPU) effizient zu verwalten. Sie helfen, Ressourcenverschwendung zu vermeiden und Aufgaben innerhalb begrenzter Kapazitäten zu verarbeiten.

Verwendungsbeispiel

import queue

## Begrenzte Warteschlange erzeugen
q = queue.Queue(maxsize=3)

## Items zur Warteschlange hinzufügen
q.put("task1")
q.put("task2")
q.put("task3")

## Beim Versuch, weitere Items hinzuzufügen, wird blockiert oder es wird eine Ausnahme ausgelöst
try:
    q.put_nowait("task4")
except queue.Full:
    print("Die Warteschlange ist voll")

9. Fazit