Tornado 协程队列
协程的异步队列。 这些类与标准库的 asyncio
包中提供的类非常相似。
注意:
与标准库的 queue
模块不同,这里定义的类不是线程安全的。 要从另一个线程使用这些队列,请在调用任何队列方法之前使用 IOLoop.add_callback
将控制权转移到 IOLoop
线程。
队列
class tornado.queues.Queue(maxsize: int = 0)
协调生产者和消费者协程。
如果 maxsize
为 0(默认值),则队列大小是无限的。
from tornado import gen
from tornado.ioloop import IOLoop
from tornado.queues import Queue
q = Queue(maxsize=2)
async def consumer():
async for item in q:
try:
print('Doing work on %s' % item)
await gen.sleep(0.01)
finally:
q.task_done()
async def producer():
for item in range(5):
await q.put(item)
print('Put %s' % item)
async def main():
# Start consumer without waiting (since it never finishes).
IOLoop.current().spawn_callback(consumer)
await producer() # Wait for producer to put all tasks.
await q.join() # Wait for consumer to finish all tasks.
print('Done')
IOLoop.current().run_sync(main)
结果如下:
Put 0
Put 1
Doing work on 0
Put 2
Doing work on 1
Put 3
Doing work on 2
Put 4
Doing work on 3
Doing work on 4
Done
在没有原生协程的 Python 版本中(3.5 之前),consumer()
可以写成:
@gen.coroutine
def consumer():
while True:
item = yield q.get()
try:
print('Doing work on %s' % item)
yield gen.sleep(0.01)
finally:
q.task_done()
maxsize
队列中允许的项目数。
qsize() → int
队列中的项目数。
put(item: _T, timeout: Union[float, datetime.timedelta, None] = None) → Future[None]
将一个项目放入队列中,也许等到有空间。
返回一个 Future
,它会在超时后引发 tornado.util.TimeoutError
。
timeout
可以是一个表示时间的数字(与 tornado.ioloop.IOLoop.time
的比例相同,通常是 time.time
),或者是相对于当前时间的截止日期的 datetime.timedelta
对象。
put_nowait(item: _T) → None
将一个项目放入队列而不阻塞。
如果没有立即可用的空闲槽,则提高 QueueFull
。
get(timeout: Union[float, datetime.timedelta, None] = None) → Awaitable[_T]
从队列中移除并返回一个项目。
返回一个等待项目,一旦项目可用就解决,或在超时后引发 tornado.util.TimeoutError
。
timeout
可以是一个表示时间的数字(与 tornado.ioloop.IOLoop.time
的比例相同,通常是time.time
),或者是相对于当前时间的截止日期的 datetime.timedelta
对象。
注意:
该方法的 timeout
参数与标准库的 queue.Queue.get
不同。 该方法将数值解释为相对超时; 这将它们解释为绝对截止日期,并且需要 timedelta
对象用于相对超时(与 Tornado 中的其他超时一致)。
get_nowait() → _T
从队列中移除并返回一个项目而不阻塞。
如果一个项目立即可用,则返回一个项目,否则引发 QueueEmpty
。
task_done() → None
指示以前排队的任务已完成。
由队列消费者使用。 对用于获取任务的每个 get
,对 task_done
的后续调用会告诉队列该任务的处理已完成。
如果一个连接被阻塞,它会在所有项目都被处理后恢复; 也就是说,当每个 put
都与 task_done
匹配时。
如果调用次数多于 put
,则引发 ValueError
。
join(timeout: Union[float, datetime.timedelta, None] = None) → Awaitable[None]
阻塞直到队列中的所有项目都处理完毕。
返回一个 awaitable
,它在超时后引发 tornado.util.TimeoutError
。
优先队列
class tornado.queues.PriorityQueue(maxsize: int = 0)
按优先级顺序检索条目的队列,最低优先。
条目通常是元组,如(priority number
, data
)。
from tornado.queues import PriorityQueue
q = PriorityQueue()
q.put((1, 'medium-priority item'))
q.put((0, 'high-priority item'))
q.put((10, 'low-priority item'))
print(q.get_nowait())
print(q.get_nowait())
print(q.get_nowait())
结果如下:
(0, 'high-priority item')
(1, 'medium-priority item')
(10, 'low-priority item')
队列
class tornado.queues.LifoQueue(maxsize: int = 0)
队列首先检索最近放置的项目。
from tornado.queues import LifoQueue
q = LifoQueue()
q.put(3)
q.put(2)
q.put(1)
print(q.get_nowait())
print(q.get_nowait())
print(q.get_nowait())
结果如下:
1
2
3
队列空
exception tornado.queues.QueueEmpty
当队列没有项目时由 Queue.get_nowait
引发。
队列满
exception tornado.queues.QueueFull
当队列达到最大大小时由 Queue.put_nowait
引发。
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