队列 — Python 3.14.5 文档
Description: 源代码: Lib/asyncio/queues.py asyncio 队列被设计成与 queue 模块类似。尽管 asyncio 队列不是线程安全的，但它们是被设计专用于 async/await 代码的。 注意 asyncio 的队列没有 timeout 形参；请使用 asyncio.wait_for() 函数为队列添加超时操作。 参见下面的 Examples 部分。 Queue: 优先级队...

# 队列

源代码: Lib/asyncio/queues.py

asyncio 队列被设计成与 `queue` 模块类似。尽管 asyncio 队列不是线程安全的，但它们是被设计专用于 async/await 代码的。

注意 asyncio 的队列没有 timeout 形参；请使用 `asyncio.wait_for()` 函数为队列添加超时操作。

参见下面的 Examples 部分。

## Queue

class asyncio.Queue(maxsize=0)

  先进，先出（FIFO）队列

  如果 maxsize 小于等于零，则队列尺寸是无限的。如果是大于 `0` 的整数，则当队列达到 maxsize 时，`await put()` 将阻塞至某个元素被 `get()` 取出。

  不像标准库中的线程型 `queue`，队列的大小一直是已知的，可以通过调用 `qsize()` 方法返回。

  在 3.10 版本发生变更: 移除了 loop 形参。

  这个类 不是线程安全的。

  maxsize

    队列中可存放的元素数量。

  empty()

    如果队列为空返回 `True`，否则返回 `False`。

  full()

    如果有 `maxsize` 个条目在队列中，则返回 `True` 。

    如果队列用 `maxsize=0` (默认值) 初始化，则 `full()` 永远不会返回 `True`。

  async get()

    从队列中删除并返回一个元素。如果队列为空，则等待，直到队列中有元素。

    如果队列已被关闭并且为空，或者如果队列已被立即关闭则会引发 `QueueShutDown`。

  get_nowait()

    如果有元素立即可用则返回一个元素，否则引发 `QueueEmpty`。

  async join()

    阻塞至队列中所有的元素都被接收和处理完毕。

    当条目添加到队列的时候，未完成任务的计数就会增加。每当消费协程调用 `task_done()` 表示这个条目已经被回收，该条目所有工作已经完成，未完成计数就会减少。当未完成计数降到零的时候， `join()` 阻塞被解除。

  async put(item)

    添加一个元素进队列。如果队列满了，在添加元素之前，会一直等待空闲插槽可用。

    如果队列已被关闭则会引发 `QueueShutDown`。

  put_nowait(item)

    不阻塞地放一个元素入队列。

    如果没有立即可用的空闲槽，引发 `QueueFull` 异常。

  qsize()

    返回队列中的元素数量。

  shutdown(immediate=False)

    将一个 `Queue` 实例置为关闭模式。

    该队列将不可再增长。未来对 `put()` 的调用将引发 `QueueShutDown`。当前被阻塞的 `put()` 的调用方将被取消阻塞并会在之前等待的任务中引发 `QueueShutDown`。

    如果 immediate 为假值（默认），则队列可通过 `get()` 调用正常缩减以提取已被加载的任务。

    而如果 `task_done()` 针对每个剩余的任务被调用，则挂起的 `join()` 将被正常取消阻塞。

    一旦队列为空，未来对 `get()` 的调用将会引发 `QueueShutDown`。

    如果 immediate 为真值，则队列会被立即终结。队列将缩减至完全为空而未完成任务的计数将去除已缩减的任务数。如果未完成任务数为零，则 `join()` 的调用方将被取消阻塞。此外，被阻塞的 `get()` 调用方也将被取消阻塞并将引发 `QueueShutDown` 因为队列已为空。

    在 immediate 设为真值的情况下使用 `join()` 需要小心谨慎。 这会取消对已加入任务的阻塞即使任务尚未被执行，从而破坏通常的加入队列任务的不变性。

    Added in version 3.13.

  task_done()

    表明之前加入队列的工作条目已经完成。

    由队列的消费者使用。对于每个被用于获取工作条目的 `get()`，将有一个对 `task_done()` 的后续调用来告诉队列工作条目的操作已完成。

    如果 `join()` 当前正在阻塞，在所有条目都被处理后，将解除阻塞 (意味着每个 `put()` 进队列的条目的 `task_done()` 都被收到)。

    如果被调用的次数多于放入队列中的项目数量，将引发 `ValueError`。

## 优先级队列

class asyncio.PriorityQueue

  `Queue` 的变体；按优先级顺序取出条目 (最小的先取出)。

  条目通常是 `(priority_number, data)` 形式的元组。

## 后进先出队列

class asyncio.LifoQueue

  `Queue` 的变体，先取出最近添加的条目（后进，先出）。

## 异常

exception asyncio.QueueEmpty

  当队列为空的时候，调用 `get_nowait()` 方法而引发这个异常。

exception asyncio.QueueFull

  当队列中条目数量已经达到它的 maxsize 的时候，调用 `put_nowait()` 方法而引发的异常。

exception asyncio.QueueShutDown

  当在已被关闭的队列上调用 `put()` 或 `get()` 时引发的异常。

  Added in version 3.13.

## 例子

队列能被用于多个并发任务的工作量分配:

    import asyncio
    import random
    import time

    async def worker(name, queue):
        while True:
            # 从队列获取一个“工作项”。
            sleep_for = await queue.get()

            # 休眠 "sleep_for" 秒。
            await asyncio.sleep(sleep_for)

            # 通知队列“工作项”已被处理。
            queue.task_done()

            print(f'{name} has slept for {sleep_for:.2f} seconds')

    async def main():
        # 创建一个用于存储我们的“工作项”的队列。
        queue = asyncio.Queue()

        # 生成随机时段并将它们放入队列。
        total_sleep_time = 0
        for _ in range(20):
            sleep_for = random.uniform(0.05, 1.0)
            total_sleep_time += sleep_for
            queue.put_nowait(sleep_for)

        # 创建三个工作任务来并发地处理队列。
        tasks = []
        for i in range(3):
            task = asyncio.create_task(worker(f'worker-{i}', queue))
            tasks.append(task)

        # 等待直到队列处理完毕。
        started_at = time.monotonic()
        await queue.join()
        total_slept_for = time.monotonic() - started_at

        # 取消我们的工作任务。
        for task in tasks:
            task.cancel()
        # 等待直到所有工作任务都被取消。
        await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

        print('====')
        print(f'3 workers slept in parallel for {total_slept_for:.2f} seconds')
        print(f'total expected sleep time: {total_sleep_time:.2f} seconds')

    asyncio.run(main())