python队列基本选用

作用:

作用:

Python
queue队列

   解耦:使程序直接实现松耦合,修改一个函数,不会有串联关系。

   解耦:使程序直接促成松耦合,修改一个函数,不会有串联关系。

作用:

   提升处理作用:FIFO = 现进先出,LIFO = 后入先出。

   进步处理作用:FIFO = 现进先出,LIFO = 后入先出。

   解耦:使程序直接完结松耦合,修改一个函数,不会有串联关系。

 

 

   升高处理效用:FIFO = 现进先出,LIFO = 后入先出。

队列:

队列:

 

  队列能够出现的派四个线程,对排列的线程处理,并切各类须求处理线程只要求将请求的数码放入队列容器的内部存款和储蓄器中,线程不供给等待,当排列完成处理完数据后,线程在限期来取多少即可。请求数据的线程只与这一个队列容器存在涉嫌,处理多少的线程down掉不会影响到请求数据的线程,队列会派给任何线程处理那分多少,它实现精晓耦,升高作用。队列内会有3个有各样的容器,列表与那么些容器是有分其他,列表中数据即使是排列的,但数目被取走后还会保留,而队列中那些容器的多寡被取后将不会保留。当必须在多个线程之间安全地交流新闻时,队列在线程编程中等专业高校门有用。

  队列可以出现的派八个线程,对排列的线程处理,并切各种须要处理线程只必要将呼吁的数目放入队列容器的内部存款和储蓄器中,线程不须求拭目以待,当排列完成处理完数据后,线程在按时来取多少即可。请求数据的线程只与那一个行列容器存在涉嫌,处理多少的线程down掉不会潜移默化到请求数据的线程,队列会派给其余线程处理这分多少,它达成通晓耦,提升功能。队列内会有四个有各类的器皿,列表与这一个容器是有分别的,列表中数据固然是排列的,但多少被取走后还会保留,而队列中这么些容器的多少被取后将不会保留。当必须在多个线程之间安全地沟通音讯时,队列在线程编制程序中越发有用。

队列:

 

 

  队列能够出现的派多少个线程,对排列的线程处理,并切每种需求处理线程只供给将请求的数量放入队列容器的内部存款和储蓄器中,线程不必要等待,当排列完结处理完数据后,线程在限期来取多少即可。请求数据的线程只与这些行列容器存在关联,处理多少的线程down掉不会潜移默化到请求数据的线程,队列会派给此外线程处理那分多少,它达成通晓耦,进步效用。队列内会有贰个有各类的器皿,列表与那几个容器是有分别的,列表中数量固然是排列的,但数目被取走后还会保留,而队列中这些容器的多少被取后将不会保留。当必须在多个线程之间安全地沟通音信时,队列在线程编制程序中尤其有用。

 

 

 

参数介绍:

参数介绍:

Python各系列型的队例:

# 先入先出 maxsize 可设置大小,设置block=False抛异常
class queue.Queue(maxsize=0)  

 # 后进先出 
class queue.LifoQueue(maxsize=0)

# 存储数据时可设置优先级的队列
# 优先级设置数越小等级越高
class queue.PriorityQueue(maxsize=0) 

# 放入数据
Queue.put(item, block=True, timeout=None)

# 取出数据 #没有数据将会等待
Queue.get(block=True, timeout=None)

# 如果1秒后没取到数据就退出
Queue.get(timeout = 1)


# 取数据,如果没数据抛queue.Empty异常
Queue.get_nowait()

# 查看队列大小
Queue.qsize()

# 返回True,如果空
Queue.empty() #return True if empty  

# 设置队列大小
Queue.full() 

# 后续调用告诉队列,任务的处理是完整的。
Queue.task_done()
# 先入先出 maxsize 可设置大小,设置block=False抛异常
class queue.Queue(maxsize=0)  

 # 后进先出 
class queue.LifoQueue(maxsize=0)

# 存储数据时可设置优先级的队列
# 优先级设置数越小等级越高
class queue.PriorityQueue(maxsize=0) 

# 放入数据
Queue.put(item, block=True, timeout=None)

# 取出数据 #没有数据将会等待
Queue.get(block=True, timeout=None)

# 如果1秒后没取到数据就退出
Queue.get(timeout = 1)


# 取数据,如果没数据抛queue.Empty异常
Queue.get_nowait()

# 查看队列大小
Queue.qsize()

# 返回True,如果空
Queue.empty() #return True if empty  

# 设置队列大小
Queue.full() 

# 后续调用告诉队列,任务的处理是完整的。
Queue.task_done()
Queue:FIFO 即first in first out 先进先出

LifoQueue:LIFO 即last in first out 后进先出

PriorityQueue:优先队列,级别越低,越优先
deque:双边队列


导入三种队列,包

from queue import Queue,LifoQueue,PriorityQueue

 

 

 

劳动者消费者模型:

劳动者消费者模型:

Queue
先进先出队列:

import threading,time
import queue

# 最多存入10个
q = queue.Queue(maxsize=10)

def producer(name):
    count = 1

    while True:

           # 生产一块骨头
            q.put("骨头 %s" % count )
            print("生产了骨头",count)
            count +=1
            time.sleep(0.3)

def consumer(name):
    while True:
        print("%s 取到[%s] 并且吃了它" %(name, q.get()))
        time.sleep(1)

       # 告知这个任务执行完了
        q.task_done() 

# 生成线程
p = threading.Thread(target=producer,args=("德国骨科",))
c = threading.Thread(target=consumer,args=("陈狗二",))
d = threading.Thread(target=consumer,args=("吕特黑",))

# 执行线程
p.start()
c.start()
d.start()
import threading,time
import queue

# 最多存入10个
q = queue.Queue(maxsize=10)

def producer(name):
    count = 1

    while True:

           # 生产一块骨头
            q.put("骨头 %s" % count )
            print("生产了骨头",count)
            count +=1
            time.sleep(0.3)

def consumer(name):
    while True:
        print("%s 取到[%s] 并且吃了它" %(name, q.get()))
        time.sleep(1)

       # 告知这个任务执行完了
        q.task_done() 

# 生成线程
p = threading.Thread(target=producer,args=("德国骨科",))
c = threading.Thread(target=consumer,args=("陈狗二",))
d = threading.Thread(target=consumer,args=("吕特黑",))

# 执行线程
p.start()
c.start()
d.start()
#基本FIFO队列  先进先出 FIFO即First in First Out,先进先出
#maxsize设置队列中,数据上限,小于或等于0则不限制,容器中大于这个数则阻塞,直到队列中的数据被消掉
q = Queue(maxsize=0)

#写入队列数据
q.put(0)
q.put(1)
q.put(2)

#输出当前队列所有数据
print(q.queue)
#删除队列数据,并返回该数据
q.get()
#输也所有队列数据
print(q.queue)

# 输出:
# deque([0, 1, 2])
# deque([1, 2])

 

LifoOueue
后进先出队列:

#LIFO即Last in First Out,后进先出。与栈的类似,使用也很简单,maxsize用法同上
lq = LifoQueue(maxsize=0)

#队列写入数据
lq.put(0)
lq.put(1)
lq.put(2)

#输出队列所有数据
print(lq.queue)
#删除队尾数据,并返回该数据
lq.get()
#输出队列所有数据
print(lq.queue)

#输出:
# [0, 1, 2]
# [0, 1]

 

先行队列:

 

# 存储数据时可设置优先级的队列
# 优先级设置数越小等级越高
pq = PriorityQueue(maxsize=0)

#写入队列,设置优先级
pq.put((9,'a'))
pq.put((7,'c'))
pq.put((1,'d'))

#输出队例全部数据
print(pq.queue)

#取队例数据,可以看到,是按优先级取的。
pq.get()
pq.get()
print(pq.queue)

#输出:
[(9, 'a')]

 

双方队列:

#双边队列
dq = deque(['a','b'])

#增加数据到队尾
dq.append('c')
#增加数据到队左
dq.appendleft('d')

#输出队列所有数据
print(dq)
#移除队尾,并返回
print(dq.pop())
#移除队左,并返回
print(dq.popleft())
#输出:
deque(['d', 'a', 'b', 'c'])
c
d

 

 

生产消费模型:

#生产消费模型
qq = Queue(maxsize=10)

def product(name):
    count = 1
    while True:
        q.put('步枪{}'.format(count))
        print('{}生产步枪{}支'.format(name,count))
        count+=1
        time.sleep(0.3)

def cousume(name):
    while True:
        print('{}装备了{}'.format(name,q.get()))
        time.sleep(0.3)

        q.task_done()


#部队线程
p = threading.Thread(target=product,args=('张三',))
k = threading.Thread(target=cousume,args=('李四',))
w = threading.Thread(target=cousume,args=('王五',))

p.start()
k.start()
w.start()

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