为什么使用 Queue.Queue 的双端队列被认为是危险的？答案

【问题标题】：Why is using deque of Queue.Queue considered dangerous?为什么使用 Queue.Queue 的双端队列被认为是危险的？
【发布时间】：2014-11-29 00:43:51
【问题描述】：

在我将一些dict 存储在Queue.Queue 中的程序中，我必须列出每个条目而不将它们从队列中删除。现在我使用这段代码 sn-p 来遍历条目：

elements = Queue.Queue()
# populate the queue

for elem in list(elements.queue):
    # print elem

在Lib/Queue.py 和Lib/collections.py 的代码中，我发现queue 是deque 的代理，并且在“Python：Queue.Queue vs. collections.deque”的answer 中没有提到直接使用deque。

有什么特别的理由不使用deque？希望有人能详细说明一下。

【问题讨论】：

我认为您误解了答案。使用collections.deque 没有任何问题，只是在使用Queue 对象时不想使用Queue.deque。那是Queue 对象的内部双端队列，你不应该直接操作它。
在您链接到的问题中的解释相当清楚......如果您只需要一个数据结构，那么一个双端队列就可以了。
docs.python.org/2/library/collections.html#collections.deque

标签： python queue

【解决方案1】：

迭代Queue.Queue 的内部deque 很危险的原因是，当您迭代它时，另一个线程可能会出现并从deque 添加或删除项目（通过使用queue.put /queue.get)。这意味着您的可迭代对象可能会在迭代期间更改大小，这会导致 Python 中出现未定义的行为，这不是您想要发生的事情。不过，您可以安全地迭代deque，首先获取Queue 的内部mutex：

elements = Queue.Queue()
# populate the queue

with elements.mutex:
    for elem in list(elements.queue):
        # print elem

这样，在您进行迭代时，将阻止所有其他线程在 Queue 中添加或删除元素。

现在，这通常与使用 deque 无关——这是一件非常有效的事情。只是在使用Queue.Queue 内部的deque 的情况下，您需要小心。

【讨论】：