Colas en Python: Guía Completa del Módulo queue y sus Usos

1. ¿Qué es una cola en Python?

Concepto básico de las colas

• Planificación de tareas: ejecutar en orden las tareas iniciadas primero.
• Almacenamiento en búfer: acumular datos de un flujo en la cola y procesarlos en secuencia.
• Comunicación entre hilos: cuando varios hilos procesan datos al mismo tiempo, la cola permite gestionar el orden de los datos.

2. Usos de las colas en Python

Aplicaciones comunes de las colas

• Planificación de tareas: una de las mejores formas de procesar varias tareas en orden. Por ejemplo, cuando un servidor web recibe múltiples solicitudes, estas se agregan a la cola y se procesan secuencialmente, optimizando el uso de recursos.
• Almacenamiento en búfer de datos: durante el procesamiento de flujos, la cola sirve como búfer temporal hasta que el sistema pueda procesar los datos. Es útil en streaming de video o procesamiento de datos en tiempo real.
• Compartición de datos entre hilos: las colas permiten intercambiar datos de manera segura entre diferentes hilos. En programas multihilo, se pueden asignar tareas entre hilos mediante colas.

3. Descripción general del módulo queue

Clases disponibles

1. Queue (cola FIFO)
   • Es la cola más básica: el primer ítem añadido es el primero en salir (FIFO).
   • Ejemplo de uso:
   import queue q = queue.Queue() q.put("task1") q.put("task2") print(q.get()) ## se imprime "task1"
2. LifoQueue (cola LIFO)
   • Funciona como una pila: el último ítem añadido es el primero en salir (LIFO).
   • Ejemplo de uso:
   import queue q = queue.LifoQueue() q.put("task1") q.put("task2") print(q.get()) ## se imprime "task2"
3. PriorityQueue (cola de prioridad)
   • Los ítems se extraen según su prioridad. Los valores más bajos se consideran de mayor prioridad.
   • Ejemplo de uso:
   import queue q = queue.PriorityQueue() q.put((1, "task1")) q.put((3, "task3")) q.put((2, "task2")) print(q.get()) ## se imprime "(1, 'task1')"

4. Cómo implementar una cola FIFO

Uso básico

import queue

## Crear cola FIFO
q = queue.Queue()

## Añadir elementos a la cola
q.put("apple")
q.put("banana")
q.put("cherry")

## Extraer elementos de la cola
while not q.empty():
    print(q.get())

Ejemplo práctico

5. Operaciones avanzadas con colas

Métodos de las colas

1. qsize()
   • Devuelve el número de elementos en la cola.
   • Ejemplo:
   q = queue.Queue() q.put("task1") print(q.qsize()) ## imprime 1
2. empty()
   • Devuelve True si la cola está vacía, False en caso contrario.
   • Ejemplo:
   q = queue.Queue() print(q.empty()) ## imprime True
3. full()
   • Indica si la cola está llena, válido cuando se establece maxsize.
   • Ejemplo:
   q = queue.Queue(maxsize=2) q.put("task1") q.put("task2") print(q.full()) ## imprime True
4. put(item)
   • Añade un ítem a la cola. Por defecto block=True, lo que puede bloquear la ejecución.
   • Ejemplo:
   q = queue.Queue() q.put("task1")
5. get()
   • Extrae un ítem de la cola. Si no hay ítems y block=True, espera hasta que haya disponible.
   • Ejemplo:
   q = queue.Queue() q.put("task1") task = q.get() print(task) ## imprime "task1"

6. Manejo de excepciones en colas

Excepciones en queue

1. queue.Full
   • Ocurre al llamar put() cuando la cola está llena.
   • Ejemplo:
   try: q.put("task", block=False) except queue.Full: print("La cola está llena")
2. queue.Empty
   • Ocurre al llamar get() cuando la cola está vacía.
   • Ejemplo:
   try: task = q.get(block=False) except queue.Empty: print("La cola está vacía")

7. Uso de colas en entornos multihilo en Python

Gestión de tareas con múltiples hilos

import queue
import threading

## Crear cola
q = queue.Queue()

## Definir hilo trabajador
def worker():
    while True:
        item = q.get()
        print(f"Procesando: {item}")
        q.task_done()

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

## Añadir tareas a la cola
for item in range(5):
    q.put(item)

## Esperar hasta que todas las tareas finalicen
q.join()
print("Todas las tareas han finalizado")

8. Uso de colas limitadas (Bounded Queue)

¿Qué es una cola limitada?

1. Comportamiento cuando no se pueden añadir ítems: si la cola está llena, puede:
   • Rechazar nuevos ítems: no acepta más elementos.
   • Sobrescribir ítems antiguos: elimina el más antiguo y agrega el nuevo.
2. Gestión de recursos: permite un uso eficiente de memoria y CPU, evitando desperdicios.

Ejemplo

import queue

## Crear cola limitada
q = queue.Queue(maxsize=3)

## Añadir ítems
q.put("task1")
q.put("task2")
q.put("task3")

## Intentar añadir más ítems provoca excepción
try:
    q.put_nowait("task4")
except queue.Full:
    print("La cola está llena")

9. Conclusión