本文实例讲述了Python实现优先级队列的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

问题：要实现一个队列，它能够以给定的优先级对元素排序，且每次pop操作时都会返回优先级最高的那个元素；

解决方案：采用heapq模块实现一个简单的优先级队列

# example.py## Example of a priority queueimport heapqclass PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index = 0 def push(self, item, priority): heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) self._index += 1 def pop(self): return heapq.heappop(self._queue)[-1]# Example useclass Item: def __init__(self, name): self.name = name def __repr__(self): return 'Item({!r})'.format(self.name)q = PriorityQueue()q.push(Item('foo'), 1)q.push(Item('bar'), 5)q.push(Item('spam'), 4)q.push(Item('grok'), 1)print("Should be bar:", q.pop())print("Should be spam:", q.pop())print("Should be foo:", q.pop())print("Should be grok:", q.pop())Python 3.4.0 (v3.4.0:04f714765c13, Mar 16 2014, 19:24:06) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.>>> ================================ RESTART ================================>>> Should be bar: Item('bar')Should be spam: Item('spam')Should be foo: Item('foo')Should be grok: Item('grok')>>>

可以看出：第一次执行pop()操作时返回的元素具有最高的优先级；对于相同优先级的两个元素（foo和gork）返回的顺序同它们插入到队列时的顺序相同。

在这段代码中，队列以元组(-priority, self._index, item)的形式组成，priority取负值是为了队列按照从高到低的顺序排列，这和堆默认的从小到大的排序相反。

变量index的作用是对相同优先级的元素以适当的顺序排列，特别对同优先级的元素间做比较操作时扮演了重要的角色。

Item实例无法进行次序比较：

a=Item('foo')b=Item('bar')print('a<b: ',a<b)>>> Traceback (most recent call last): File "D:\4autotests\02script\python-cookbook\python-cookbook-master\src\1\5.implementing_a_priority_queue\example.py", line 27, in <module> print('a<b: ',a<b)TypeError: unorderable types: Item() < Item()>>>

如果以元组(priority, item)的形式来表示元素，只要优先级不同，就可进行比较：

a=(1,Item('foo'))b=(5,Item('bar'))c=(1,Item('gork'))print('a<b: ',a<b)print('a<c: ',a<c)>>> a<b: TrueTraceback (most recent call last): File "D:\4autotests\02script\python-cookbook\python-cookbook-master\src\1\5.implementing_a_priority_queue\example.py", line 29, in <module> print('a<c: ',a<c)TypeError: unorderable types: Item() < Item()>>>

引入额外的索引值，以(priority, index, item)的方式建立元组，就可以避免相同优先级无法比较的问题，因为没有哪两个元组会有相同的index值；

a=(1,0,Item('foo'))b=(5,1,Item('bar'))c=(1,2,Item('gork'))print('a<b: ',a<b)print('a<c: ',a<c)>>> a<b: Truea<c: True>>>

如果想将这个队列用于线程间通信，还需要增加适当的锁和信号机制。

（代码摘自《Python Cookbook》）

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。