在写 Python 程序的时候，你是不是也干过这样的事：为了实现一个任务调度或者消息传递，顺手写了个“简易队列”，用列表加上 append 和 pop(0) 就搞定。表面上看似轻巧，实际上暗藏陷阱。pop(0) 的复杂度是 O(n)，当任务量一大，性能会直线下降。

其实，Python 早就为我们准备好了成熟的解决方案。

内置 queue

queue 模块提供了线程安全、高性能的队列实现，经过多年的验证，几乎可以覆盖大多数场景。使用它的方式非常直接：

from queue import Queue

q = Queue()
q.put("task_1")
q.put("task_2")

print(q.get())  # 输出 task_1
print(q.get())  # 输出 task_2

就是这么简单。你不需要再考虑线程锁，不用担心性能瓶颈，它直接帮你处理好了。

别再造轮子

首先，queue.Queue 天生线程安全，在多线程环境下不用额外写同步逻辑。其次，它不止支持 FIFO，还支持 LIFO 和优先级队列，常见的队列需求都能覆盖。而且，它内置阻塞和超时机制，比自己写循环和 sleep 省心得多。最关键的是，它基于 collections.deque 实现，入队和出队操作都是 O(1)，性能远胜自制队列。

相比之下，自己写一个队列不仅效率低下，还可能引发线程间的竞争问题。换句话说，你写的队列可能“能跑”，但绝对没它跑得稳。

deque 与 queue 的分工

当然，也不是所有场景都要用 queue.Queue。如果只是单线程环境下，collections.deque 就已经足够轻量，性能也更直接。但一旦涉及多线程，或者需要阻塞机制，那 queue.Queue 才是最佳选择。

多线程任务系统

想象一下，你要做一个后台任务处理系统，多个线程同时消费任务，生产者源源不断地往队列里添加。如果不用 queue.Queue，你得手动写一堆同步逻辑，还要小心死锁和数据丢失。而用 queue.Queue，几行代码就能实现稳定可靠的系统：

from queue import Queue
from threading import Thread
import time, random

def producer(q, n):
    for i in range(n):
        task = f"task_{i}"
        print(f"Producing {task}")
        q.put(task)
        time.sleep(random.random())

def consumer(q):
    while True:
        task = q.get()
        print(f"Consuming {task}")
        time.sleep(random.random())
        q.task_done()

q = Queue()

# 启动消费者
for _ in range(3):
    Thread(target=consumer, args=(q,), daemon=True).start()

# 启动生产者
producer(q, 5)

q.join()

生产者不断生成任务，消费者线程并行处理，整个流程安全高效，完全不用担心竞态问题。

写在最后

很多人以为 queue.Queue 太“重”，小项目没必要用。可真相是：它能帮你避免那些难以排查的同步 bug，还能提供更好的扩展性和性能。与其重复造一个“不稳的轮子”，不如直接用 Python 已经准备好的工具。

下次需要队列时，请先想一想：真的要自己写吗？还是直接用现成的？聪明的开发者不会把时间浪费在低效的重复劳动上，而是懂得用对工具，走得更快更稳。