在Python中，queue 模塊提供了同步的、線程安全的隊列類，這使得在多線程環境下共享數據變得簡單。下面是一個使用 queue.Queue 的并發編程示例，其中使用了 threading 模塊來創建多個線程，這些線程將向隊列中添加元素并從隊列中取出元素。
import queue
import threading
import time
import random# 定義一個工作函數，用于模擬生產者（向隊列中添加數據）和消費者（從隊列中取出數據）
def worker(q, job_type):while True:item = random.randint(1, 100) # 模擬生成數據if job_type == 'producer':q.put(item) # 生產者向隊列中添加數據print(f'{threading.current_thread().name} 生產了 {item}')time.sleep(random.random()) # 模擬耗時操作elif job_type == 'consumer':item = q.get() # 消費者從隊列中取出數據q.task_done() # 表示隊列中之前入隊的一個任務已經完成print(f'{threading.current_thread().name} 消費了 {item}')time.sleep(random.random()) # 模擬耗時操作# 創建一個隊列
q = queue.Queue()# 創建并啟動生產者線程
for i in range(2): # 假設有兩個生產者t = threading.Thread(target=worker, args=(q, 'producer'), name=f'生產者-{i+1}')t.daemon = True # 設置為守護線程，主線程結束時守護線程也會結束t.start()# 創建并啟動消費者線程
for i in range(3): # 假設有三個消費者t = threading.Thread(target=worker, args=(q, 'consumer'), name=f'消費者-{i+1}')t.daemon = True # 設置為守護線程t.start()# 主線程等待所有任務完成（這里假設所有任務都會很快完成，實際情況中可能需要更復雜的同步機制）
q.join() # 等待隊列中的所有項目都被處理print("所有任務完成。")
注意：
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在這個示例中，我使用了
random.randint(1, 100)來模擬生產的數據，以及random.random()來模擬生產者和消費者的耗時操作。 -
q.put(item)用于生產者向隊列中添加元素，而q.get()用于消費者從隊列中取出元素。q.task_done()表示隊列中之前入隊的一個任務已經完成，每當消費者線程完成一個元素的消費后，就應當調用這個方法。 -
使用了
threading.Thread來創建線程，并設置了daemon屬性為True，這意味著這些線程是守護線程，當主線程結束時，它們也會自動結束。 -
使用了
q.join()方法來等待隊列中的所有元素都被處理。但是，需要注意的是，在這個示例中，由于生產者線程是無限循環的（沒有明確的退出條件），所以實際上q.join()可能永遠不會返回，除非在外部有某種機制來停止生產者線程（例如，通過共享變量或使用threading.Event）。在實際應用中，你可能需要設計更復雜的邏輯來確保生產者線程在適當的時候停止。 -
為了簡化示例，這里沒有包含優雅地關閉線程或隊列的代碼。在實際應用中，你可能需要實現某種形式的信號機制來通知線程何時停止工作。
