Python queue队列原理与应用案例分析

本文实例讲述了Python queue队列原理与应用。分享给大家供大家参考,具体如下:

作用:

   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。

   提高处理效率:FIFO = 现进先出,LIFO = 后入先出。

队列:

  队列可以并发的派多个线程,对排列的线程处理,并切每个需要处理线程只需要将请求的数据放入队列容器的内存中,线程不需要等待,当排列完毕处理完数据后,线程在准时来取数据即可。请求数据的线程只与这个队列容器存在关系,处理数据的线程down掉不会影响到请求数据的线程,队列会派给其他线程处理这分数据,它实现了解耦,提高效率。队列内会有一个有顺序的容器,列表与这个容器是有区别的,列表中数据虽然是排列的,但数据被取走后还会保留,而队列中这个容器的数据被取后将不会保留。当必须在多个线程之间安全地交换信息时,队列在线程编程中特别有用。

参数介绍:

# 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()

生产者消费者模型:

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()

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • Python进程间通信Queue消息队列用法分析

    本文实例讲述了Python进程间通信Queue消息队列用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 进程间通信-Queue Process之间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信. 1. Queue的使用 可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序,首先用一个小实例来演示下Queue的工作原理: 代码如下: #coding=utf-8 from multiprocessing import Queue #初始化一个

  • 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 queue队列模块详细介绍

    queue介绍 queue是python中的标准库,俗称队列. 在python中,多个线程之间的数据是共享的,多个线程进行数据交换的时候,不能够保证数据的安全性和一致性,所以当多个线程需要进行数据交换的时候,队列就出现了,队列可以完美解决线程间的数据交换,保证线程间数据的安全性和一致性. 注意: 在python2.x中,模块名为Queue queue模块有三种队列及构造函数 Python queue模块的FIFO队列先进先出. queue.Queue(maxsize) LIFO类似于堆,即先进后

  • python中利用队列asyncio.Queue进行通讯详解

    前言 本文主要给大家介绍了关于python用队列asyncio.Queue通讯的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. asyncio.Queue与其它队列是一样的,都是先进先出,它是为协程定义的 例子如下: import asyncio async def consumer(n, q): print('consumer {}: starting'.format(n)) while True: print('consumer {}: waiting for i

  • Python进程间通信 multiProcessing Queue队列实现详解

    一.进程间通信 IPC(Inter-Process Communication) IPC机制:实现进程之间通讯 管道:pipe 基于共享的内存空间 队列:pipe+锁的概念--->queue 二.队列(Queue) 2.1 概念-----multiProcess.Queue 创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. Queue([maxsize])创建共享的进程队列. 参数 :maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制

  • 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队列Queue的详解

    Queue Queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间的信息传递 基本FIFO队列 class Queue.Queue(maxsize=0) FIFO即First in First Out,先进先出.Queue提供了一个基本的FIFO容器,使用方法很简单,maxsize是个整数,指明了队列中能存放的数据个数的上限.一旦达到上限,插入会导致阻塞,直到队列中的数据被消费掉.如果maxsize小

  • python队列queue模块详解

    队列queue 多应用在多线程应用中,多线程访问共享变量.对于多线程而言,访问共享变量时,队列queue是线程安全的.从queue队列的具体实现中,可以看出queue使用了1个线程互斥锁(pthread.Lock()),以及3个条件标量(pthread.condition()),来保证了线程安全. queue队列的互斥锁和条件变量,可以参考另一篇文章:python线程中同步锁 queue的用法如下: import Queque a=[1,2,3] device_que=Queque.queue(

  • python程序 线程队列queue使用方法解析

    一.线程队列 queue队列:使用方法同进程的Queue一样 如果必须在多个线程之间安全地交换信息时,队列在线程编程中尤其有用. 重要: q.put() :往队列里面放值,当参数block=Ture的时候,timeout参数将会有作用,当队列已经满了的时候,在往里面放值时,block为True程序将会等待timeout的时间,过了时间程序会报错,block如果为Flase时,程序不会等待直接报错 q.get() :从队列里面取值,当参数block=Ture的时候,timeout参数将会有作用,当

  • 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

随机推荐