2.队列如果将储存的数据都读完就结束，列表可以反复读取
例如：
二、具体介绍一下queue
在使用queue的时候要先引入queue模块，创建对象~
其中queue可以创建出三种对象分别是
1.先进先出行Queue（maxsize = ？）
通过上面的例子我们能发现，put 方法是往队列放数据，但是队列跟列表不同取完之后数据就没有了，如果取的数据大于列表存放的数据就会卡住这时候有两种解决办法，第一种调用get_nowait（）方法，这时候就会报异常queue.Empty，第二种就是从get自身解决，get(block = False),默认的时候block是True。
2.后进先出LifeQueue()是个缩写是Last in first out
3.priorityQueue可以理解成vip，看你的心情让那先出就先出
三、利用queue和多线程写一个生产者消费者
进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道(不推荐使用)，这两种方式都是使用消息传递的
创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现） ：
参数介绍：
方法介绍：
主要方法：
其他方法(了解)：
Queue 叫队列，是数据结构中的一种，基本上所有成熟的编程语言都内置了对 Queue 的支持。
Python 中的 Queue 模块实现了多生产者和多消费者模型，当需要在多线程编程中非常实用。而且该模块中的 Queue 类实现了锁原语，不需要再考虑多线程安全问题。
该模块内置了三种类型的 Queue，分别是class queue.Queue(maxsize=0) ， class queue.LifoQueue(maxsize=0)和class queue.PriorityQueue(maxsize=0) 。它们三个的区别仅仅是取出时的顺序不一致而已。
Queue 是一个 FIFO 队列，任务按照添加的顺序被取出。
LifoQueue 是一个 LIFO 队列，类似堆栈，后添加的任务先被取出。
PriorityQueue 是一个优先级队列，队列里面的任务按照优先级排序，优先级高的先被取出。
如你所见，就是上面所说的三种不同类型的内置队列，其中 maxsize 是个整数，用于设置可以放入队列中的任务数的上限。当达到这个大小的时候，插入操作将阻塞至队列中的任务被消费掉。如果 maxsize 小于等于零，则队列尺寸为无限大。
向队列中添加任务，直接调用put()函数即可
put()函数完整的函数签名如下Queue.put(item, block=True, timeout=None) ，如你所见，该函数有两个可选参数。
默认情况下，在队列满时，该函数会一直阻塞，直到队列中有空余的位置可以添加任务为止。如果 timeout 是正数，则最多阻塞 timeout 秒，如果这段时间内还没有空余的位置出来，则会引发Full异常。
当 block 为 false 时，timeout 参数将失效。同时如果队列中没有空余的位置可添加任务则会引发Full异常，否则会直接把任务放入队列并返回，不会阻塞。
另外，还可以通过Queue.put_nowait(item)来添加任务，相当于Queue.put(item, False) ，不再赘述。同样，在队列满时，该操作会引发Full异常。
从队列中获取任务，直接调用get()函数即可。
与put()函数一样， get()函数也有两个可选参数，完整签名如下Queue.get(block=True, timeout=None) 。
默认情况下，当队列空时调用该函数会一直阻塞，直到队列中有任务可获取为止。如果 timeout 是正数，则最多阻塞 timeout 秒，如果这段时间内还没有任务可获取，则会引发Empty异常。
当 block 为 false 时，timeout 参数将失效。同时如果队列中没有任务可获取则会立刻引发Empty异常，否则会直接获取一个任务并返回，不会阻塞。
另外，还可以通过Queue.get_nowait()来获取任务，相当于Queue.get(False) ，不再赘述。同样，在队列为空时，该操作会引发Empty异常。
Queue.qsize()函数返回队列的大小。注意这个大小不是精确的，qsize() >0 不保证后续的 get() 不被阻塞，同样 qsize() <maxsize 也不保证 put() 不被阻塞。
如果队列为空，返回True，否则返回False。如果 empty() 返回True，不保证后续调用的 put() 不被阻塞。类似的，如果 empty() 返回False，也不保证后续调用的 get() 不被阻塞。
如果队列是满的返回True，否则返回False。如果 full() 返回True不保证后续调用的 get() 不被阻塞。类似的，如果 full() 返回False也不保证后续调用的 put() 不被阻塞。
queue.Queue()是 FIFO 队列，出队顺序跟入队顺序是一致的。
queue.LifoQueue()是 LIFO 队列，出队顺序跟入队顺序是完全相反的，类似于栈。
优先级队列中的任务顺序跟放入时的顺序是无关的，而是按照任务的大小来排序，最小值先被取出。那任务比较大小的规则是怎么样的呢。
注意，因为列表的比较对规则是按照下标顺序来比较的，所以在没有比较出大小之前 ，队列中所有列表对应下标位置的元素类型要一致。
好比[2,1]和["1","b"]因为第一个位置的元素类型不一样，所以是没有办法比较大小的，所以也就放入不了优先级队列。
然而对于[2,1]和[1,"b"]来说即使第二个元素的类型不一致也是可以放入优先级队列的，因为只需要比较第一个位置元素的大小就可以比较出结果了，就不需要比较第二个位置元素的大小了。
但是对于[2,1]和 1 [2,"b"]来说，则同样不可以放入优先级队列，因为需要比较第二个位置的元素才可以比较出结果，然而第二个位置的元素类型是不一致的，无法比较大小。
综上，也就是说， 直到在比较出结果之前，对应下标位置的元素类型都是需要一致的 。
下面我们自定义一个动物类型，希望按照年龄大小来做优先级排序。年龄越小优先级越高。
本章节介绍了队列以及其常用操作。因为队列默认实现了锁原语，因此在多线程编程中就不需要再考虑多线程安全问题了，对于程序员来说相当友好了。
