Python3爬虫如何使用Queue实例进行实例化与操作？

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我们去一个受欢迎的地方买小吃，无需排队等候。若有多窗口的话，会有不同队列的生产，自然每个队的人数也会出现差异。今天我们要说的Queue，就是排队的意思。

我们去一个受欢迎的地方买东西，难免会需要排队等待。如果有多个窗口的话，就会有不同队列的产生，当然每个队伍的人数也会出现参差不齐的现象。我们今天所要说的Queue就可以理解成生活中的排队现象。那么结合我们所要用的爬虫知识，应该怎么在Queue中应用呢？接下来就开始今天的内容学习：

队列这种东西大家应该都知道，就是一个先进先出的数据结构，而Python的标准库中提供了一个线程安全的队列，也就是说该模块是适用于多线程编程的先进先出（first-in,first-out，FIFO）数据结构，可以用来在生产者消费者线程之间安全地传递消息或其他数据。它会为调用者处理锁定，使用多个线程可以安全地处理同一个 Queue 实例。Queue 的大小（其中包含的元素个数）可能要受限，以限制内存使用或处理。

在Python 3中要引入Queue和Python 2中引入Queue是不同，引入方式如下：

#python 2 import Queue # python 3 from queue import Queue

因为是线程安全的，很自然就可以利用Queue来实现一个多线程爬虫咯，而Queue的一些常见操作如下：

# 实例化一个队列，可以在指定队列大小 q = Queue.Queue() q_50 = Queue.Queue(50) # 指定一个长度为50的队列 # 入队一个数据data q.put(data) # 出队并赋值给item item = q.get() # 判断队列是否为空，是否满 if q.empty()： print('队列为空') if q.full(): print('队列满')

另外，除了普通队列，标准库中还有优先队列和后进先出队列这两个队列，分别为LifoQueue和PriorityQueue，其引用方式与Queue类似。

到此这篇关于python3爬虫中引用Queue的实例讲解的文章就介绍到这了,更多相关python3爬虫中如何引用Queue案例内容请搜索易盾网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易盾网络！