Приходилось ли писать очередь для передачи данных между тредами самостоятельно

Что проверяют

Понимаете ли вы, зачем очередь нужна между потоками, и знаете ли, что в стандартной библиотеке она уже есть. Ответ отделяет того, кто умеет пользоваться queue.Queue, от того, кто пишет своё на списке и блокировке, не зная цены такого решения.

Как отвечать

Честно: своё почти никогда не пишут. queue.Queue потокобезопасна, внутри у неё deque и условные переменные, потребитель спит, пока данных нет. Варианты под задачу: Queue это FIFO, рядом есть LifoQueue, PriorityQueue и облегчённая SimpleQueue.

Дальше стоит показать эксплуатационную часть:

• maxsize это обратное давление: без ограничения быстрый производитель раздувает память;
• завершение через маркер, по одному на каждого потребителя, либо get(timeout=...) и флаг остановки;
• task_done() в finally, иначе исключение в обработчике подвесит join() навсегда.

q = queue.Queue(maxsize=1000)

def worker():
    while True:
        item = q.get()
        try:
            if item is STOP:
                return
            handle(item)
        finally:
            q.task_done()

Отдельно назовите границы применимости: между процессами нужна multiprocessing.Queue или внешний брокер, а asyncio.Queue не потокобезопасна, класть в неё из другого потока можно только через loop.call_soon_threadsafe.

Где спотыкаются

Пишут свою очередь на списке с блокировкой и опросом в цикле. У списка pop(0) линейный по длине, а активное ожидание жжёт процессор на пустой очереди вместо того, чтобы спать на условной переменной.

Второе: ждут от потоков ускорения вычислений. Из-за глобальной блокировки интерпретатора потоки выигрывают на ожидании ввода-вывода, а счётную нагрузку выносят в отдельные процессы.

Третье: пересказывают историю про рост производительности и снижение задержек без единого замера. Уточняющий вопрос про то, чем мерили и какой была глубина очереди, такую историю сразу разваливает.