Python优先队列实现方法示例

本文实例讲述了Python优先队列实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

1. 代码

import Queue
import threading
class Job(object):
  def __init__(self, priority, description):
    self.priority = priority
    self.description = description
    print 'New job:', description
    return
  def __cmp__(self, other):
    return cmp(self.priority, other.priority)
q = Queue.PriorityQueue()
q.put(Job(3,'Mid-level job'))
q.put(Job(10,'Low-level job'))
q.put(Job(1,'Important job'))
def process_job(q):
  while True:
    next_job = q.get()
    print 'Processing job:', next_job.description
    q.task_done()
workers = [threading.Thread(target=process_job,args=(q,)),
      threading.Thread(target=process_job,args=(q,)),]
for w in workers:
  w.setDaemon(True)
  w.start()
q.join()

2. 执行结果

New job: Mid-level job
New job: Low-level job
New job: Important job
Processing job: Important job
Processing job: Mid-level job
Processing job: Low-level job

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • Python实现简单多线程任务队列

    最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时,遇到了一些算法性能的问题.梯度下降算法的代码如下(伪代码): def gradient_descent(): # the gradient descent code plotly.write(X, Y) 一般来说,当网络请求 plot.ly 绘图时会阻塞等待返回,于是也会影响到其他的梯度下降函数的执行速度. 一种解决办法是每调用一次 plotly.write 函数就开启一个新的线程,但是这种方法感觉不是很好. 我不想用一个像 cerely(一种分布式任

  • Python多线程和队列操作实例

    Python3,开一个线程,间隔1秒把一个递增的数字写入队列,再开一个线程,从队列中取出数字并打印到终端 复制代码 代码如下: #! /usr/bin/env python3 import time import threading import queue # 一个线程,间隔一定的时间,把一个递增的数字写入队列 # 生产者 class Producer(threading.Thread): def __init__(self, work_queue):         super().__in

  • python异步任务队列示例

    很多场景为了不阻塞,都需要异步回调机制.这是一个简单的例子,大家参考使用吧 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*- import loggingimport queueimport threading def func_a(a, b):    return a + b def func_b():    pass def func_c(a, b, c):    return a, b, c # 异步任务队列_task_queu

  • python计算最小优先级队列代码分享

    复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- class Heap(object): @classmethod    def parent(cls, i):        """父结点下标"""        return int((i - 1) >> 1); @classmethod    def left(cls, i):        """左儿子下标""

  • python实现堆栈与队列的方法

    本文实例讲述了python实现堆栈与队列的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1.python实现堆栈,可先将Stack类写入文件stack.py,在其它程序文件中使用from stack import Stack,然后就可以使用堆栈了. stack.py的程序: 复制代码 代码如下: class Stack():      def __init__(self,size):          self.size=size;          self.stack=[];         

  • Python3中多线程编程的队列运作示例

    Python3,开一个线程,间隔1秒把一个递增的数字写入队列,再开一个线程,从队列中取出数字并打印到终端 #! /usr/bin/env python3 import time import threading import queue # 一个线程,间隔一定的时间,把一个递增的数字写入队列 # 生产者 class Producer(threading.Thread): def __init__(self, work_queue): super().__init__() # 必须调用 self.

  • python计算最大优先级队列实例

    复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- class Heap(object): @classmethod    def parent(cls, i):        """父结点下标"""        return int((i - 1) >> 1); @classmethod    def left(cls, i):        """左儿子下标""

  • Python实现优先级队列结构的方法详解

    最简单的实现 一个队列至少满足2个方法,put和get. 借助最小堆来实现. 这里按"值越大优先级越高"的顺序. #coding=utf-8 from heapq import heappush, heappop class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] def put(self, item, priority): heappush(self._queue, (-priority, item)) def get(

  • Python实现的数据结构与算法之队列详解

    本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之队列.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,插入操作在队尾(rear)进行,删除操作在队首(front)进行. 二.ADT 队列ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① Queue() 创建队列 ② enqueue(item) 向队尾插入项 ③ dequeue() 返回队首的项,并从队列中删除该项 ④ empty() 判断队列是否为空 ⑤ size() 返回队列中项的个数 队

  • Python实现队列的方法

    本文实例讲述了Python实现队列的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #!/usr/bin/env python queue = [] def enQ(): queue.append(raw_input('Enter new string: ').strip()) #调用list的列表的pop()函数.pop(0)为列表的第一个元素 def deQ(): if len(queue) == 0: print 'Cannot pop from an empty queue!' else

随机推荐