隊列是一種只允許在一端進行插入操作，而在另一端進行刪除操作的線性表。

在Python文檔中搜索隊列（queue）會發現，Python標準庫中包含了四種隊列，分別是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collections.deque。

collections.deque

deque是雙端隊列（double-ended queue）的縮寫，由于兩端都能編輯，deque既可以用來實現棧（stack）也可以用來實現隊列（queue）。

deque支持豐富的操作方法，主要方法如圖：

相比于list實現的隊列，deque實現擁有更低的時間和空間復雜度。list實現在出隊（pop）和插入（insert）時的空間復雜度大約為O(n)，deque在出隊（pop）和入隊（append）時的時間復雜度是O(1)。

deque也支持in操作符，可以使用如下寫法：

q = collections.deque([1, 2, 3, 4])print(5 in q) # Falseprint(1 in q) # True

deque還封裝了順逆時針的旋轉的方法：rotate。

# 順時針q = collections.deque([1, 2, 3, 4])q.rotate(1)print(q) # [4, 1, 2, 3]q.rotate(1)print(q) # [3, 4, 1, 2]

# 逆時針q = collections.deque([1, 2, 3, 4])q.rotate(-1)print(q) # [2, 3, 4, 1]q.rotate(-1)print(q) # [3, 4, 1, 2]

線程安全方面，通過查看collections.deque中的append()、pop()等方法的源碼可以知道，他們都是原子操作，所以是GIL保護下的線程安全方法。

static PyObject *deque_append(dequeobject *deque, PyObject *item) { Py_INCREF(item);if (deque_append_internal(deque, item, deque->maxlen) < 0) return NULL;Py_RETURN_NONE;}

通過dis方法可以看到，append是原子操作（一行字節碼）。

綜上，collections.deque是一個可以方便實現隊列的數據結構，具有線程安全的特性，并且有很高的性能。

queue.Queue & asyncio.Queue

queue.Queue和asyncio.Queue都是支持多生產者、多消費者的隊列，基于collections.deque，他們都提供了Queue（FIFO隊列）、PriorityQueue（優先級隊列）、LifoQueue（LIFO隊列），接口方面也相同。

區別在于queue.Queue適用于多線程的場景，asyncio.Queue適用于協程場景下的通信，由于asyncio的加成，queue.Queue下的阻塞接口在asyncio.Queue中則是以返回協程對象的方式執行，具體差異如下表：

queue.Queue asyncio.Queue 介紹 同步隊列 asyncio隊列 線程安全 是 否 超時機制 通過timeout參數實現 通過asyncio.wait_for()方法實現 qsize() 預估的隊列長度（獲取qsize到下一個操作之間，queue有可能被其它的線程修改，導致qsize大小發生變化） 準確的隊列長度（由于是單線程，所以queue不會被其它線程修改） put() / set() put(item, block=True, timeout=None)，可以通過設置block是否為True來配置put和set方法是否為阻塞，并且可以為阻塞操作設置最大時長timeout，block為False時行為和put_nowait()方法一致。 put()方法會返回一個協程對象，所以沒有block參數和timeout參數，如果需要非阻塞方法，可以使用put_nowait()，如果需要對阻塞方法應用超時，可以使用coroutine asyncio.wait_for()。

multiprocessing.Queue

multiprocessing提供了三種隊列，分別是Queue、SimpleQueue、JoinableQueue。

multiprocessing.Queue既是線程安全也是進程安全的，相當于queue.Queue的多進程克隆版。和threading.Queue很像，multiprocessing.Queue支持put和get操作，底層結構是multiprocessing.Pipe。

multiprocessing.Queue底層是基于Pipe構建的，但是數據傳遞時并不是直接寫入Pipe，而是寫入進程本地buffer，通過一個feeder線程寫入底層Pipe，這樣做是為了實現超時控制和非阻塞put/get，所以Queue提供了join_thread、cancel_join_thread、close函數來控制feeder的行為，close函數用來關閉feeder線程、join_thread用來join feeder線程，cancel_join_thread用來在控制在進程退出時，不自動join feeder線程，使用cancel_join_thread有可能導致部分數據沒有被feeder寫入Pipe而導致的數據丟失。

和threading.Queue不同的是，multiprocessing.Queue默認不支持join()和task_done操作，這兩個支持需要使用mp.JoinableQueue對象。

SimpleQueue是一個簡化的隊列，去掉了Queue中的buffer，沒有了使用Queue可能出現的問題，但是put和get方法都是阻塞的并且沒有超時控制。

總結

通過對比可以發現，上述四種結構都實現了隊列，但是用處卻各有偏重，collections.deque在數據結構層面實現了隊列，但是并沒有應用場景方面的支持，可以看做是一個基礎的數據結構。queue模塊實現了面向多生產線程、多消費線程的隊列，asyncio.queue模塊則實現了面向多生產協程、多消費協程的隊列，而multiprocessing.queue模塊實現了面向多成產進程、多消費進程的隊列。

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