使用six.moves.queue.PriorityQueue()实现具有不同优先级的任务队列

在Python中，six.moves模块提供了兼容Python 2和Python 3的解决方案。对于队列操作，six.moves模块提供了queue模块，其中包含PriorityQueue类，可以实现具有不同优先级的任务队列。

PriorityQueue类是一个线程安全的队列，其中的元素按照优先级进行排序。在添加元素时，可以指定元素的优先级，优先级较高的元素会被先处理。下面是使用PriorityQueue实现具有不同优先级的任务队列的例子。

from six.moves.queue import PriorityQueue
import threading

# 任务优先级：0为最高优先级，数值越大优先级越低
tasks = [
    ("Task 1", 1),
    ("Task 2", 2),
    ("Task 3", 0),
    ("Task 4", 3),
    ("Task 5", 2),
]

def process_task(task):
    print("Processing task:", task[0])

def worker():
    while True:
        # 从队列中获取任务并处理
        task = task_queue.get()
        process_task(task)
        # 标记任务完成
        task_queue.task_done()

# 创建任务队列
task_queue = PriorityQueue()

# 创建并启动多个工作线程
num_workers = 3
for i in range(num_workers):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.daemon = True
    t.start()

# 添加任务到队列中
for task in tasks:
    task_queue.put(task)

# 等待所有任务完成
task_queue.join()

在上面的例子中，我们创建了一个任务队列task_queue，并创建了多个工作线程来处理任务。每个任务由一个元组表示，包含任务名称和任务优先级。较高优先级的任务会被优先处理。

在worker函数中，工作线程不断从队列中获取任务，并调用process_task函数处理任务。一旦任务处理完成，需要通过task_queue.task_done()来标记任务完成。

最后，我们将所有任务添加到队列中，并调用task_queue.join()来等待所有任务完成。这样可以确保在所有任务处理完成之前，主线程不会退出。