一：队列（Queue）：

　　1、定义：队列可以理解成一个容器，这个容器内部是有顺序的，类似于链表和堆栈，队列也是存储数据的结构。队列中数据进入队列的顺序很重要，一般来说，队列就是一群人或者事物按照排好的顺序等待接受服务或者处理

　　2、作用：

　　　　　　a、程序之间的解耦（降低代码依赖度）：假如是在前端后端之间加入队列，那么前端只需要将数据丢到队列中，并不需要关心后端怎么生成数据的，前端用户数量的扩展也与后端无关，后端数据处理能力的扩展也与前端无关。

　　　　　　b、提高程序执行效率：前端无需等待后端执行完毕，只需要将数据放到队列中，队列自行执行，这期间就可以去干别的事情，回头来取结果即可。

　　3、队列和列表的区别？

　　　　　　有列表为什么还要队列呢？列表也可以当成一个容器来用，区别就在于列表数据取出相当于复制一份取出，除非手动删除这个数据，不然还依然会在列表中，而队列则取走一个就自动删除了。

　　4、队列代码：

import queue

import queue

# 带优先级的队列，数字越小，优先级越高
q = queue.PriorityQueue()
q.put((-1, "car1"))
q.put((3, "car2"))
q.put((10, "car3"))
q.put((6, "car4"))
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# 先进先去
q = queue.Queue()
q.put("1")
q.put("2")
q.put("3")
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())

# 后进先出，生活中也有这种例子，比如买水果，肯定是买先进的新鲜的水果
q = queue.LifoQueue()
q.put(1)
q.put(2)
q.put(3)
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# 如果get的次数已经超过了队列中元素的数量，那么程序就会进入等待，等待队列中新的元素进入（需要另外一个线程添加元素），
# 如果不想程序进入等待，可以用get_nowait或者get(block=False)，如果队列为空会抛出Empty异常，或者判断队列元素empty则不get
if not q.empty():
    print("从队列中拿出元素：", q.get())
# print("...1",q.get(block=False))
# print("...2",q.get_nowait())

二、生产者消费者模型：

　　1、定义：此模型通过一个容器来解决数据生成者和消费者之间的强耦合问题，生成者和消费者之间不直接通信，而通过阻塞队列来通信，生成者生成数据以后不需要等消费者，只需将数据放到队列中，消费者也不直接找生产者要数据，而是直接到队列中取，队列相当于一个缓冲区，平衡生产和消费者的处理能力。

# 生产消费模型
import queue
import threading
import time

# 生产了10个以后，生产线程阻塞，只有消费者消费了一个以后才会继续生产
q = queue.Queue(maxsize=10)


# 生产者
def Producer(name):
    count = 1
    while True:
        q.put("骨头%s" % count)
        print(" 一共生产了骨头：%s" % count," 目前队列有：%s" % q.qsize())
        count += 1
        # 生产的越快，吃的越快
        time.sleep(0.1)


# 消费者
def Consumer(name):
    # while q.qsize()>0:
    while True:
        print("             [%s] 取到[%s] 并且吃了它..." % (name, q.get()))
        time.sleep(1)


p = threading.Thread(target=Producer, args=("生产者1",))
c = threading.Thread(target=Consumer, args=("用户1",))
c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=("用户2",))

p.start()
c.start()
c1.start()