queue模块提供了队列这种数据结构，不必费时间自己去构建这类数据结构，比较方便。
虽然我们可以基于python中的list数据结构，使用pop(0)和append方法实现普通的队列。但是queue模块中提供了更丰富队列的API，该模块主要提供三种队列：Queue、LifoQueue、PriorityQueue。Queue就是前面说的普通队列，先入先出(FIFO)，有最大容量；LifoQueue类似栈，后入先出(LIFO)；PriorityQueue是优先队列，也是我认为这个模块最重要的类。
另外，其实queue模块还有一种类deque，即双向队列，方法和collections模块的deque类相同，本文不赘述。
下面先简要介绍一下优先队列这种数据结构：
优先队列
我们知道队列是先进去的元素可以先出来（FIFO），出队的次序完全取决于进队时间的早晚，队伍内部不改变数据的相对顺序。但是有时候我们希望维护这样一种数据结构，虽然进入数据有先后，但是每次取出的元素都是最大或最小的，即出队的数据是经过排序的，是有优先级的。这就是优先队列。python的queue模块中，优先队列中优先级约小越先出队。
优先队列通常都是通过堆来实现的，我另外一篇博文介绍了python的heapq模块，可以实现堆这种数据结构，提到了它的一种应用就是实现优先队列。queue模块的优先队列和heapq模块实现的优先队列的区别是：heapq模块实现最小堆，输入元素是包含数字的列表，通过数字大小排列优先级；queue模块的PriorityQueue，入队元素是tuple，优先级数字在元组中输入，数据可以是任意类型，具体介绍见下文。
queue模块
在python2中模块名称是Queue。
常用方法
因为queue模块中三种类的方法基本相同，所以下面仅以Queue类为例进行介绍。PriorityQueue的put方法有点差异。
注意：这里Queue是类的名称，不是模块名。
为了方便介绍后面的方法，生成了一个队列q。
q=queue.Queue(maxsize=0)
#初始化一个队列，maxsize表示最大容量，若小于等于0,表示容量无限。默认为0。
q.empty()
#若队列空，返回True，否则False
q.full()
#若队列满，返回True，否则False
q.qsize()
#返回队列实际长度，即元素数量
q.put(item, block=True, timeout=None)
#元素入队，可以不同类型
q.put((priority number,data)，block=True, timeout=None)
#对于PriorityQueue，入队元素必须是tuple类型，其中priority number表示优先级，越小越优先，data是数据
q.get(block=True, timeout=None)
#元素出队，对不同类的队列，出队方式不同
注意：put和get方法中的block默认为True，timeout默认为None。block为True表示，若发生阻塞（空队列时get，或满队列时put），等待timeout秒再报错，timeout默认None表示阻塞时一直等待。block为False表示，发生阻塞立刻抛出异常，停止程序。
示例
Queue
import queue
q=queue.Queue(5)
q.put('a')
q.put([1,2])
q.qsize() #2
q.get() #'a'
PriorityQueue
import queue
p=queue.PriorityQueue()
p.put((2,'a'))
p.put((1,[1,2]))
p.put((3,1))
p.get() #(1, [1, 2])
LifoQueue
import queue
s=queue.LifoQueue()
s.put({1,2})
s.put(1)
s.put('abc')
s.qsize() #3
s.get() #'abc'
s.qsize() #2