起步
queue 模块提供适用于多线程编程的先进先出（FIFO）数据结构。因为它是线程安全的，所以多个线程很轻松地使用同一个实例。
源码分析
先从初始化的函数来看：
从这初始化函数能得到哪些信息呢？首先，队列是可以设置其容量大小的，并且具体的底层存放元素的它使用了collections.deque()双端列表的数据结构，这使得能很方便的做先进先出操作。这里还特地抽象为_init函数是为了方便其子类进行覆盖，允许子类使用其他结构来存放元素（比如优先队列使用了 list）。
然后就是线程锁self.mutex，对于底层数据结构self.queue的操作都要先获得这把锁；再往下是三个条件变量，这三个 Condition 都以self.mutex作为参数，也就是说它们共用一把锁；从这可以知道诸如with self.mutex与with self.not_empty等都是互斥的。
基于这些锁而做的一些简单的操作：
这个代码片段挺好理解的，无需分析。
作为队列，主要得完成入队与出队的操作，首先是入队：
尽管只有二十几行的代码，但这里的逻辑还是比较复杂的。它要处理超时与队列剩余空间不足的情况，具体几种情况如下：
1、如果 block 是 False，忽略timeout参数
若此时队列已满，则抛出 Full 异常；
若此时队列未满，则立即把元素保存到底层数据结构中；
2、如果 block 是 True
若 timeout 是 None 时，那么put操作可能会阻塞，直到队列中有空闲的空间（默认）；
若 timeout 是非负数，则会阻塞相应时间直到队列中有剩余空间，在这个期间，如果队列中一直没有空间，抛出 Full 异常；
处理好参数逻辑后，，将元素保存到底层数据结构中，并递增unfinished_tasks，同时通知not_empty，唤醒在其中等待数据的线程。
出队操作：
get()操作是put()相反的操作，代码块也及其相似，get()是从队列中移除最先插入的元素并将其返回。
1、如果 block 是 False，忽略timeout参数
若此时队列没有元素，则抛出 Empty 异常；
若此时队列由元素，则立即把元素保存到底层数据结构中；
2、如果 block 是 True
若 timeout 是 None 时，那么get操作可能会阻塞，直到队列中有元素（默认）；
若 timeout 是非负数，则会阻塞相应时间直到队列中有元素，在这个期间，如果队列中一直没有元素，则抛出 Empty 异常；
最后，通过self.queue.popleft()将最早放入队列的元素移除，并通知not_full，唤醒在其中等待数据的线程。
这里有个值得注意的地方，在put()操作中递增了self.unfinished_tasks，而get()中却没有递减，这是为什么？
这其实是为了留给用户一个消费元素的时间，get()仅仅是获取元素，并不代表消费者线程处理的该元素，用户需要调用task_done()来通知队列该任务处理完成了：
由于task_done()使用方调用的，当task_done()次数大于put()次数时会抛出异常。
task_done()操作的作用是唤醒正在阻塞的join()操作。join()方法会一直阻塞，直到队列中所有的元素都被取出，并被处理了（和线程的join方法类似）。也就是说join()方法必须配合task_done()来使用才行。
LIFO 后进先出队列
LifoQueue使用后进先出顺序，与栈结构相似：
这就是 LifoQueue 全部代码了，这正是 Queue 设计很棒的一个原因，它将底层的数据操作抽象成四个操作函数，本身来处理线程安全的问题，使得其子类只需关注底层的操作。
LifoQueue 底层数据结构改用 list 来存放，通过 self.queue.pop() 就能将 list 中最后一个元素移除，无需重置索引。
PriorityQueue 优先队列
优先队列使用了 heapq 模块的结构，也就是最小堆的结构。优先队列更为常用，队列中项目的处理顺序需要基于这些项目的特征，一个简单的例子：
使用优先队列的时候，需要定义__lt__魔术方法，来定义它们之间如何比较大小。若元素的 priority 相同，依然使用先进先出的顺序。
---------------------