365bet最新备用网址python队列基本使用

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()

   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。

队列:

劳动者消费者情势是经过多少个容器来解决劳动者和消费者的强耦合难点。生产者和顾客互相之间不直接通信,而由此阻塞队列来进行报导,所以生产者生产完数据之后不要等待顾客处理,直接扔给卡住队列,消费者不找生产者要多少,而是径直从绿灯队列里取,阻塞队列就一定于四个缓冲区,平衡了劳动者和买主的拍卖手艺。那几个阻塞队列就是用来给劳动者和消费者解耦的。纵观大大多设计形式,都会找贰个面生人出来实行解耦。

# 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()

参数介绍:

Python
queue队列

2.添扩大少到行列中,使用put()方法

   解耦:使程序直接完结松耦合,修改3个函数,不会有串联关系。

  队列能够出现的派两个线程,对排列的线程处理,并切各类供给处理线程只要求将呼吁的数码放入队列容器的内部存款和储蓄器中,线程不须求静观其变,当排列完结处理完数据后,线程在定时来取多少就可以。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,队列会派给其它线程处理那分多少,它实现理解耦,进步功用。队列内会有多少个有各样的容器,列表与这一个容器是有分别的,列表中数量纵然是排列的,但数量被取走后还会保留,而队列中那几个容器的数据被取后将不会保留。当必须在几个线程之间安全地交流新闻时,队列在线程编制程序中等专业高校门有用。

#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

三.从队列中取数据,使用get()方法

365bet最新备用网址,  队列能够出现的派四个线程,对排列的线程处理,并切每一种须求处理线程只要求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,当排列完成处理完数据后,线程在限制期限来取多少就能够。请求数据的线程只与那个队列容器存在关联,处理多少的线程down掉不会潜移默化到请求数据的线程,队列会派给别的线程处理那分多少,它实现驾驭耦,提升效用。队列内会有3个有各样的器皿,列表与那个容器是有分别的,列表中数量固然是排列的,但多少被取走后还会保留,而队列中那几个容器的多少被取后将不会保留。当必须在七个线程之间安全地交流音信时,队列在线程编制程序中特意有用。

365bet官网手机版,队列:

 

在线程世界里,生产者便是生育数量的线程,消费者就是开销数量的线程。在四线程开荒个中,借使劳动者处理速度相当慢,而顾客处理速度不快,那么生产者就务须等待买主处理完,本事三番四遍生产数量。同样的道理,借使买主的处理本领赶过生产者,那么消费者就必须待产者。为了化解这一个主题素材于是引进了劳动者和买主方式。

作用:

 

Queue
先进先出队列:

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1.对此Queue,在二十多线程通讯之间扮演关键的剧中人物

 

劳动者消费者模型:

#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]

Queue的说明:

 

 

# 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')]

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