Python 隊列全方位解析：從基礎到實戰

本文將從基礎概念到高級應用，用 “文字解釋 + 代碼示例 + 圖表對比 + 實戰案例” 的方式，全面覆蓋 Python 隊列知識，零基礎也能輕松掌握。

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前言

隊列是計算機科學中經典的數據結構，遵循 “先進先出（FIFO，First-In-First-Out）” 原則，就像日常生活中排隊買票 —— 先到的人先辦理業務。在 Python 中，隊列不僅是算法題的常用工具，還廣泛應用于多線程通信、任務調度、數據緩沖等場景。

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一、隊列基礎：概念與核心操作?

在學習 Python 中的隊列實現前，先明確隊列的核心特性和通用操作，這是理解所有隊列類型的基礎。?

1.1 隊列的核心特性?

• FIFO 原則：第一個加入隊列的元素，會第一個被取出（類似食堂打飯排隊）。?
• 兩端操作：僅允許在 “隊尾（Rear）” 添加元素（入隊），在 “隊頭（Front）” 刪除元素（出隊），中間元素不可直接訪問。?
• 常見場景：任務排隊（如打印任務隊列）、多線程數據安全傳遞、廣度優先搜索（BFS）算法等。?

1.2 隊列的通用操作（抽象接口）?

無論哪種隊列實現，都包含以下 4 個核心操作，不同實現的函數名可能不同，但功能一致：

操作名稱	功能描述	常見函數（以 Python 內置隊列為例）
入隊	向隊尾添加元素	put(item) / append(item)
出隊	從隊頭移除并返回元素	get() / popleft()
判斷空	檢查隊列是否為空	empty()（返回 True/False）
獲取長度	查看隊列中元素個數	qsize() / len(queue)

1.3 隊列的分類（按特性劃分）?

根據使用場景，Python 中的隊列可分為以下 4 類，后續會逐一詳解：?

• 普通隊列：基礎 FIFO 隊列，僅支持入隊、出隊。?
• 雙端隊列（Deque）：兩端均可入隊、出隊，靈活性更高。?
• 優先級隊列：按元素優先級排序，優先級高的元素先出隊（非 FIFO）。?
• 線程安全隊列：用于多線程環境，避免數據競爭，保證操作原子性。?

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二、手動實現隊列：理解底層邏輯?

在使用 Python 內置庫前，先手動實現一個普通隊列，幫助理解隊列的底層原理（基于列表實現，適合入門學習）。?

2.1 普通隊列的手動實現

class Queue:def __init__(self):self.items = []  # 用列表存儲隊列元素，列表尾部作為隊尾def enqueue(self, item):"""入隊：向隊尾添加元素"""self.items.append(item)  # 列表append效率高（O(1)）def dequeue(self):"""出隊：從隊頭移除并返回元素，若隊列為空則拋出異常"""if self.empty():raise IndexError("隊列已空，無法出隊")return self.items.pop(0)  # 列表pop(0)效率低（O(n)），僅用于演示def empty(self):"""判斷隊列是否為空"""return len(self.items) == 0def size(self):"""獲取隊列長度"""return len(self.items)def peek(self):"""查看隊頭元素（不刪除），若隊列為空則拋出異常"""if self.empty():raise IndexError("隊列為空，無隊頭元素")return self.items[0]# 測試手動實現的隊列
q = Queue()
q.enqueue("任務1")
q.enqueue("任務2")
print(q.size())  # 輸出：2
print(q.peek())  # 輸出：任務1
print(q.dequeue())  # 輸出：任務1
print(q.empty())  # 輸出：False

2.2 手動實現的局限性?

• 效率問題：列表 pop(0) 會導致所有元素前移，時間復雜度為 O (n)，數據量大時效率低。?
• 功能單一：僅支持基礎 FIFO 操作，無線程安全、優先級等高級特性。?
• 實際建議：手動實現僅用于學習，真實開發中優先使用 Python 標準庫或第三方庫（如 deque、Queue）。?

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三、Python 內置隊列實現：3 大核心模塊?

Python 標準庫提供了 3 個常用的隊列模塊，無需額外安裝，覆蓋絕大多數基礎場景。我們用 “代碼示例 + 場景說明” 的方式，逐個講解它們的用法。?

3.1 collections.deque：高效雙端隊列（推薦日常使用）?

deque（Double-Ended Queue）是 Python 中最常用的隊列實現，位于 collections 模塊，特點是 兩端操作效率極高（時間復雜度 O (1)），比用列表模擬隊列（列表 append 效率高，但 pop(0) 效率低，O (n)）快得多。?

核心用法示例?

from collections import deque# 1. 創建隊列（可指定初始元素，也可空隊列）
empty_q = deque()  # 空隊列
init_q = deque([1, 2, 3])  # 初始隊列：[1, 2, 3]（隊頭1，隊尾3）# 2. 入隊操作（支持隊尾、隊頭入隊）
empty_q.append(10)    # 隊尾入隊：deque([10])
empty_q.append(20)    # 隊尾入隊：deque([10, 20])
empty_q.appendleft(5) # 隊頭入隊：deque([5, 10, 20])（雙端隊列特有）# 3. 出隊操作（支持隊頭、隊尾出隊）
front_item = empty_q.popleft()  # 隊頭出隊：返回5，隊列變為deque([10, 20])
rear_item = empty_q.pop()       # 隊尾出隊：返回20，隊列變為deque([10])（雙端隊列特有）# 4. 其他常用操作
print(empty_q.empty())  # 判斷為空：False（隊列中還有10）
print(empty_q.qsize())  # 獲取長度：1
print(empty_q[0])       # 查看隊頭元素（不刪除）：10（支持索引訪問）# 5. 場景示例：用deque實現“滑動窗口”（經典算法場景）
def sliding_window(nums, k):window = deque()  # 存儲窗口內元素的索引（而非元素值，方便判斷是否超出窗口）result = []for i, num in enumerate(nums):# 步驟1：移除窗口外的元素（索引小于當前窗口左邊界的元素）while window and window[0] < i - k + 1:window.popleft()# 步驟2：移除窗口內比當前元素小的元素（保證窗口內元素遞減，隊頭即最大值）while window and nums[window[-1]] < num:window.pop()# 步驟3：將當前元素索引加入窗口window.append(i)# 步驟4：窗口大小達到k時，記錄最大值（隊頭對應的元素）if i >= k - 1:result.append(nums[window[0]])return result# 測試滑動窗口：求數組[1,3,-1,-3,5,3,6,7]中，大小為3的窗口的最大值
print(sliding_window([1,3,-1,-3,5,3,6,7], 3))  # 輸出：[3, 3, 5, 5, 6, 7]

適用場景?

• 日常開發中的普通隊列 / 雙端隊列需求（如任務排隊、滑動窗口算法）。?
• 需頻繁在兩端操作元素的場景（列表不適合，效率低）。?

3.2 queue.Queue：線程安全隊列（多線程必備）?

queue.Queue 位于 queue 模塊，是專門為多線程設計的安全隊列，內部實現了鎖機制，能避免多線程同時操作隊列導致的數據混亂（如 “兩個線程同時取到同一個元素”）。它僅支持 FIFO 原則，不支持雙端操作。?

核心用法示例

import queue
import threading
import time# 1. 創建線程安全隊列（可指定最大容量，默認無界）
unbounded_q = queue.Queue()  # 無界隊列（元素可無限添加，直到內存不足）
bounded_q = queue.Queue(maxsize=5)  # 有界隊列（滿了會阻塞入隊）# 2. 定義生產者線程（向隊列中添加任務）
def producer(q, name):for i in range(3):task = f"任務{i+1}（來自{name}）"q.put(task)  # 入隊：若隊列滿，會阻塞等待print(f"{time.ctime()} | {name} 生產：{task}")time.sleep(0.5)  # 模擬生產耗時（如讀取文件、調用接口）# 3. 定義消費者線程（從隊列中獲取任務）
def consumer(q, name):while True:task = q.get()  # 出隊：若隊列為空，會阻塞等待print(f"{time.ctime()} | {name} 消費：{task}")q.task_done()  # 標記任務完成（用于隊列的join()方法，確認所有任務處理完畢）time.sleep(1)  # 模擬消費耗時（如處理數據、寫入數據庫）# 4. 啟動線程（1個生產者，2個消費者）
producer_thread = threading.Thread(target=producer, args=(unbounded_q, "生產者A"))
# daemon=True：主線程結束時，消費者線程也自動結束（避免主線程等待）
consumer_thread1 = threading.Thread(target=consumer, args=(unbounded_q, "消費者1"), daemon=True)
consumer_thread2 = threading.Thread(target=consumer, args=(unbounded_q, "消費者2"), daemon=True)producer_thread.start()
consumer_thread1.start()
consumer_thread2.start()# 等待生產者完成所有任務
producer_thread.join()
# 等待隊列中所有任務被消費完畢（需配合q.task_done()使用）
unbounded_q.join()print(f"{time.ctime()} | 所有任務處理完畢！")

代碼運行結果（示例）?

Wed Oct 11 10:00:00 2024 | 生產者A 生產：任務1（來自生產者A）
Wed Oct 11 10:00:00 2024 | 消費者1 消費：任務1（來自生產者A）
Wed Oct 11 10:00:00 2024 | 生產者A 生產：任務2（來自生產者A）
Wed Oct 11 10:00:01 2024 | 消費者2 消費：任務2（來自生產者A）
Wed Oct 11 10:00:01 2024 | 生產者A 生產：任務3（來自生產者A）
Wed Oct 11 10:00:02 2024 | 消費者1 消費：任務3（來自生產者A）
Wed Oct 11 10:00:03 2024 | 所有任務處理完畢！

適用場景?

• 多線程編程中，線程間的安全數據傳遞（如 “生產者 - 消費者” 模型）。?
• 需避免數據競爭的場景（如多線程處理任務隊列）。?

3.3 queue.PriorityQueue：優先級隊列（按優先級出隊）?

queue.PriorityQueue 同樣位于 queue 模塊，是線程安全的優先級隊列。它不遵循 FIFO 原則，而是按元素的 “優先級” 排序 —— 優先級低的元素先出隊（默認用數字大小判斷，數字越小優先級越高；若為元組，先比較第一個元素，再比較第二個，以此類推）。?

核心用法示例

import queue# 1. 創建優先級隊列（默認無界，支持有界）
pq = queue.PriorityQueue(maxsize=5)# 2. 入隊操作（元素需為“可比較類型”，推薦用元組：(優先級, 數據)）
# 優先級規則：數字越小，優先級越高
pq.put((2, "中等優先級任務"))
pq.put((1, "高優先級任務"))
pq.put((3, "低優先級任務"))
# 優先級相同時，比較第二個元素（字符串按ASCII碼排序，數字按大小排序）
pq.put((2, "a任務"))  # "a" ASCII碼小于"b"，優先級更高
pq.put((2, "b任務"))# 3. 出隊操作（按優先級從高到低取出元素）
print("出隊順序（按優先級）：")
while not pq.empty():priority, task = pq.get()print(f"優先級：{priority} | 任務：{task}")pq.task_done()  # 標記任務完成（可選，若需用join()）

代碼運行結果?

出隊順序（按優先級）：
優先級：1 | 任務：高優先級任務
優先級：2 | 任務：a任務
優先級：2 | 任務：b任務
優先級：2 | 任務：中等優先級任務
優先級：3 | 任務：低優先級任務

注意事項?

• 元素必須是 “可比較的”：若直接入隊非數字 / 非元組元素（如字符串），會按字符串的 ASCII 碼比較（如 “apple” < “banana”）。?
• 避免優先級相同導致的排序問題：若多個元素優先級相同，建議在元組中添加 “序號”（如 (2, 1, “a任務”)，(2, 2, “b任務”)），確保排序穩定。?

適用場景?

• 需按優先級處理任務的場景（如 “急診病人優先于普通病人”“VIP 訂單優先于普通訂單”）。?
• 多線程環境下的優先級任務調度（如后臺任務處理，高優先級任務先執行）。?

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四、第三方隊列庫：滿足特殊場景需求?

除了標準庫，Python 還有一些優秀的第三方隊列庫，適用于分布式、高并發等復雜場景。這里介紹 2 個最常用的庫。?

4.1 redis-py：分布式隊列（跨服務 / 跨機器）?

Redis 是一款高性能的鍵值數據庫，支持多種數據結構，其中 list 類型可直接用作分布式隊列（支持 FIFO、LIFO），sorted set 類型可實現分布式優先級隊列。通過 redis-py 庫（Redis 的 Python 客戶端），我們可以輕松實現跨服務、跨機器的隊列通信。?

安裝與核心用法示例?

先安裝redis-py庫
pip install redis

import redis
import time# 1. 連接Redis服務器（需先啟動Redis服務，默認端口6379）
# decode_responses=True：返回字符串而非字節（避免每次手動解碼）
# 若Redis設置了密碼，需添加password參數，如password="your_redis_password"
r = redis.Redis(host="localhost",  # Redis服務器地址，本地默認localhostport=6379,         # Redis默認端口db=0,              # 選擇第0個數據庫（Redis默認有16個數據庫，0-15）decode_responses=True,  # 自動將字節類型轉為字符串，簡化操作socket_timeout=5   # 連接超時時間，避免無限等待
)# 2. 實現分布式FIFO隊列（用Redis的list類型：lpush入隊，rpop出隊）
def redis_fifo_queue():queue_key = "distributed_fifo_queue"  # Redis中隊列的唯一標識（key）print("=== 分布式FIFO隊列測試 ===")# 先清空隊列（避免之前測試數據干擾，實際開發可根據需求刪除）r.delete(queue_key)# 入隊操作：lpush（從列表左側添加元素，對應隊列的“隊尾”）# 原因：Redis list的lpush是左加，rpop是右取，組合后符合FIFO原則tasks = ["任務1（處理訂單）", "任務2（發送通知）", "任務3（生成日志）"]for task in tasks:r.lpush(queue_key, task)print(f"入隊：{task}")# 查看入隊后隊列長度（llen：獲取list的元素個數）queue_length = r.llen(queue_key)print(f"入隊后隊列長度：{queue_length}\n")# 出隊操作：rpop（從列表右側彈出元素，對應隊列的“隊頭”）print("出隊順序（FIFO原則）：")while r.llen(queue_key) > 0:task = r.rpop(queue_key)  # 隊列為空時返回None，非阻塞if task:print(f"正在處理：{task}")time.sleep(1)  # 模擬任務處理耗時（如調用接口、寫入數據庫）print(f"完成處理：{task}\n")print("FIFO隊列測試結束\n")# 3. 實現分布式優先級隊列（用Redis的sorted set類型：zadd入隊，zrangebyscore出隊）
def redis_priority_queue():queue_key = "distributed_priority_queue"  # 優先級隊列的唯一標識print("=== 分布式優先級隊列測試 ===")# 先清空隊列（避免歷史數據干擾）r.delete(queue_key)# 入隊操作：zadd（添加元素到有序集合，score為優先級，數字越小優先級越高）# 格式：zadd(key, {value1: score1, value2: score2, ...})priority_tasks = {"任務A（緊急故障修復）": 1,    # 優先級1（最高）"任務B（用戶數據同步）": 2,    # 優先級2（中等）"任務C（系統備份）": 3,        # 優先級3（最低）"任務D（日志分析）": 3         # 優先級3（與任務C同級，按ASCII排序）}for task, priority in priority_tasks.items():r.zadd(queue_key, {task: priority})print(f"入隊：{task} | 優先級：{priority}")# 查看入隊后隊列元素個數（zcard：獲取sorted set的元素個數）queue_count = r.zcard(queue_key)print(f"入隊后隊列元素個數：{queue_count}\n")# 出隊操作：按優先級從高到低取出元素（score越小越先出隊）# 步驟：1. zrangebyscore取score最小的元素；2. zrem刪除已取出的元素print("出隊順序（按優先級從高到低）：")while r.zcard(queue_key) > 0:# zrangebyscore：按score范圍取元素，start=0, num=1表示只取1個# min=0, max=100：覆蓋常見優先級范圍（可根據實際需求調整）high_priority_tasks = r.zrangebyscore(name=queue_key,min=0,max=100,start=0,num=1  # 每次只取1個優先級最高的任務)if high_priority_tasks:current_task = high_priority_tasks[0]# 獲取當前任務的優先級（zscore：獲取元素的score值）current_priority = r.zscore(queue_key, current_task)# 從隊列中刪除已取出的任務（避免重復處理）r.zrem(queue_key, current_task)print(f"正在處理：{current_task} | 優先級：{int(current_priority)}")time.sleep(1.5)  # 模擬處理耗時（緊急任務可適當縮短，此處僅演示）print(f"完成處理：{current_task}\n")print("優先級隊列測試結束")# 4. 執行測試（先測試FIFO隊列，再測試優先級隊列）
if __name__ == "__main__":try:# 測試Redis連接（避免因連接失敗導致后續代碼報錯）r.ping()print("Redis連接成功！\n")# 執行隊列測試redis_fifo_queue()redis_priority_queue()except redis.ConnectionError:print("Redis連接失敗！請檢查：")print("1. Redis服務是否已啟動（命令：redis-server）")print("2. 服務器地址、端口是否正確")print("3. Redis是否設置了密碼（需在Redis連接參數中添加password）")except Exception as e:print(f"測試過程中出現錯誤：{str(e)}")

適用場景?

• 分布式系統中跨服務、跨機器的任務通信（如微服務架構下的訂單處理、消息推送）。?
• 高并發場景下的隊列需求（Redis每秒可處理數萬次操作，支持高吞吐）。?
• 需持久化隊列數據的場景（Redis支持數據持久化，避免服務重啟后隊列丟失）。

4.2 celery：異步任務隊列（專注任務調度）?

Celery是Python中最流行的分布式異步任務隊列，專注于“耗時任務異步處理”（如發送郵件、生成大型報表、調用第三方接口），支持任務重試、定時任務、任務結果存儲等高級功能，常與Redis或RabbitMQ配合作為“消息代理”（存儲任務隊列）。

安裝與核心用法示例?

安裝celery和Redis（Redis作為消息代理和結果存儲）?
pip install celery redis

步驟 1：定義 Celery 任務（tasks.py）?

from celery import Celery
import time# 初始化Celery：指定任務名稱、消息代理、結果存儲
app = Celery("async_tasks",  # 任務隊列名稱broker="redis://localhost:6379/0",  # 消息代理（存儲任務隊列）backend="redis://localhost:6379/0"  # 結果存儲（存儲任務執行結果）
)# 定義異步任務（用@app.task裝飾器標記）
@app.task(bind=True, retry_backoff=3, retry_kwargs={"max_retries": 2})
def send_email(self, to_email, content):"""模擬發送郵件（耗時任務，支持重試）"""try:print(f"開始向{to_email}發送郵件，內容：{content}")time.sleep(5)  # 模擬發送耗時# 模擬隨機異常（測試重試功能）import randomif random.random() > 0.5:raise Exception("郵件服務器臨時故障")print(f"郵件發送成功！收件人：{to_email}")return f"成功發送郵件到{to_email}"except Exception as e:# 任務失敗時重試，retry_backoff=3表示重試間隔3秒，最多重試2次self.retry(exc=e)@app.task
def generate_report(report_name, data):"""模擬生成報表（簡單異步任務）"""print(f"開始生成報表：{report_name}，數據量：{len(data)}條")time.sleep(3)report_size = len(data) * 2  # 模擬報表大小計算print(f"報表生成完成：{report_name}，大小：{report_size}KB")return {"report_name": report_name, "size": report_size, "status": "success"}

步驟 2：啟動 Celery Worker（處理任務）?

在終端中進入tasks.py所在目錄，執行以下命令啟動 Worker（監聽并處理任務）：

-A 指定Celery實例所在模塊，-l 指定日志級別（info）
celery -A tasks worker -l info

步驟 3：調用異步任務（main.py）?

from tasks import send_email, generate_report
import time# 1. 調用異步任務（delay()方法觸發異步執行，不阻塞主線程）
email_task = send_email.delay("user@example.com", "這是Celery異步發送的郵件")
report_task = generate_report.delay("2024年10月銷售報表", [100, 200, 300, 400])# 2. 查詢任務狀態和結果（非阻塞，可在后續代碼中查詢）
print("任務ID：", email_task.id)  # 輸出任務唯一ID（如：d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5）
print("郵件任務狀態：", email_task.status)  # 初始狀態：PENDING（等待中）# 等待一段時間后查詢結果
time.sleep(6)
print("郵件任務狀態：", email_task.status)  # 成功：SUCCESS，失敗：FAILURE（重試后仍失敗）
if email_task.successful():print("郵件任務結果：", email_task.result)
else:print("郵件任務失敗原因：", email_task.result)# 3. 等待報表任務完成并獲取結果
while not report_task.ready():  # ready()：判斷任務是否完成time.sleep(1)
print("\n報表任務結果：", report_task.result)

代碼運行結果（main.py 執行后）?

任務ID： d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5
郵件任務狀態： PENDING
郵件任務狀態： SUCCESS
郵件任務結果： 成功發送郵件到user@example.com報表任務結果： {'report_name': '2024年10月銷售報表', 'size': 8KB, 'status': 'success'}

適用場景?

• 耗時任務異步處理（如發送郵件、生成報表，避免阻塞主線程）。?
• 定時任務調度（如每天凌晨生成前一天的統計報表，用 Celery Beat 實現）。?
• 分布式任務分發（多臺機器啟動 Worker，共同處理任務隊列，提高處理效率）。

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五、Python 隊列選型對比與實戰建議?

為了幫助你快速選擇合適的隊列，我們整理了不同隊列的核心特性對比表，并給出實戰中的選型建議。?

5.1 隊列選型對比表

隊列類型	核心特性	線程安全	分布式支持	效率（兩端操作）	適用場景
手動實現隊列（列表）	基礎 FIFO，無高級功能	否	否	O (n)（出隊慢）	學習底層原理，不推薦實際開發
collections.deque	雙端操作，支持索引訪問	否	否	O (1)（高效）	日常開發的普通隊列 / 雙端隊列，如滑動窗口
queue.Queue	FIFO，內置鎖機制	是	否	O(1)	多線程環境下的安全數據傳遞，如生產者 - 消費者
queue.PriorityQueue	按優先級出隊，內置鎖機制	是	否	O(log n)	多線程優先級任務調度，如 VIP 訂單處理
redis-py分布式隊列	跨服務 / 機器，支持持久化，高并發	是（Redis 保證）	是	O (1)（FIFO）/ O (log n)（優先級）	分布式系統任務通信，如微服務消息傳遞
celery異步隊列	支持重試、定時任務、結果存儲	是	是	取決于消息代理	耗時任務異步處理，如報表生成、郵件發送

5.2 實戰選型建議?

• 單線程 / 單進程場景：優先用collections.deque，效率高、功能靈活（支持雙端操作）。?
• 多線程場景：需安全傳遞數據用queue.Queue，需優先級用queue.PriorityQueue。?
• 分布式 / 跨服務場景：簡單隊列用redis-py，復雜異步任務（重試、定時）用celery。?
• 高并發 / 持久化需求：選擇redis-py（Redis 支持高吞吐和數據持久化）。

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六、常見問題與解決方案?

在使用 Python 隊列時，常會遇到線程安全、元素比較、任務堆積等問題，以下是高頻問題的解決方案：?

6.1 collections.deque多線程數據混亂?

問題：多線程同時讀寫deque時，出現元素丟失、順序錯亂（如 “生產者添加的元素未被消費者讀取”）。?
解決方案：參考 5.3 節的SafeDeque，用threading.Lock為deque的操作加鎖，確保同一時間只有一個線程修改隊列。

from collections import deque
import threadingclass SafeDeque:def __init__(self):self.deque = deque()self.lock = threading.Lock()  # 加鎖保證線程安全def append(self, item):with self.lock:self.deque.append(item)def popleft(self):with self.lock:if self.deque:return self.deque.popleft()return None

6.2 PriorityQueue元素不可比較報錯?

問題：入隊元素不是可比較類型（如字典），會報TypeError: ‘<’ not supported between instances of ‘dict’ and ‘dict’。?
解決方案：將元素包裝為元組(優先級, 數據)，確保優先級是可比較類型（如數字、字符串）：

import queuepq = queue.PriorityQueue()
# 錯誤：字典不可比較
# pq.put({"priority": 1, "task": "任務1"})
# 正確：元組（優先級在前，數據在后）
pq.put((1, {"task": "任務1"}))
pq.put((2, {"task": "任務2"}))

6.3 Redis 隊列任務堆積?

問題：生產者生產任務速度遠快于消費者處理速度，導致 Redis 隊列中任務堆積過多。?
解決方案：

• ?增加消費者數量（如啟動多個redis-py消費線程，或多個 Celery Worker）。?
• 優化消費者處理邏輯（減少任務處理耗時，如異步處理子任務）。?
• 給隊列設置最大長度（用redis-py的ltrim限制列表長度，避免內存溢出）。?

6.4 Celery Worker 無法接收任務?

問題：調用delay()后，Celery Worker 未處理任務，任務狀態一直是PENDING。?
解決方案：?

• 檢查消息代理（Redis/RabbitMQ）是否正常運行（如redis-cli ping測試 Redis）。?
• 確認 Worker 啟動命令正確（-A指定的模塊路徑正確，如celery -A tasks worker -l info）。?
• 檢查任務函數是否在tasks.py中定義，且未報錯（如語法錯誤、依賴缺失）。

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七、全文總結?

Python 隊列是實現 “有序處理” 和 “異步通信” 的核心工具，從基礎到高級可分為三大層級：?

• 基礎層：理解隊列的 FIFO 原則和核心操作（入隊、出隊、判空、取長），手動實現隊列可幫助掌握底層邏輯，但實際開發中優先用標準庫。?
• 標準庫層：collections.deque適合單線程高效操作，queue模塊（Queue/PriorityQueue）適合多線程安全場景，覆蓋絕大多數單機需求。?
• 第三方庫層：redis-py解決分布式跨服務問題，celery專注復雜異步任務，滿足高并發、高可用的企業級需求。?

在實際開發中，無需死記所有隊列的用法，關鍵是根據場景選型：單線程用deque，多線程用queue，分布式用redis-py或celery。通過本文的代碼示例和場景說明，相信你已能輕松應對 Python 隊列的各類使用場景，后續可結合具體項目（如任務調度系統、消息推送服務）進一步實踐，加深理解。