import queue import threading import time class Mythreadpool: def __init__(self,maxpool=10): self.queue = queue.Queue(maxpool) for i in range(maxpool): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self): return self.queue.get() def add_thread(self): self.queue.put(threading.Threa...
1.multiprocessing.Queue基本用法 multiprocessing.Queue允许在不同的进程之间进行数据交换,使用put()方法将数据放入队列,使用get()方法从队列中取出数据。 示例:基本的生产者-消费者模型 import multiprocessing import time def producer(q): """生产者函数,向队列中放入数据""" for i in range(5): q.put(i) ...
Queue.get_nowait():相当Queue.get(False),取不到值时触发异常:Empty; Queue.put():将一个值添加进数列,可传参超时时长; Queue.put_nowait():相当于Queue.get(False),当队列满了时报错:Full。
get_nowait() 相当于 get(False)。 multiprocessing.Queue 类有一些在 queue.Queue 类中没有出现的方法。这些方法在大多数情形下并不是必须的。 close() 指示当前进程将不会再往队列中放入对象。一旦所有缓冲区中的数据被写入管道之后,后台的线程会退出。这个方法在队列被gc回收时会自动调用。 join_thread() 等...
get_nowait() 相当于 get(False)。 multiprocessing.Queue 类有一些在 queue.Queue 类中没有出现的方法。这些方法在大多数情形下并不是必须的。 close() 指示当前进程将不会再往队列中放入对象。一旦所有缓冲区中的数据被写入管道之后,后台的线程会退出。这个方法在队列被gc回收时会自动调用。 join_thread() 等...
第一个进程用于把待处理的数据写入队列(multiprocessing.Queue()) 后面有N个进程同时从队列中读取数据,并进行处理,同时把处理后的结果写入另一个回写队列。 最后启动一个单独的队列从“回写队列”中读取执行的结果,并打印到日志中。 该进程中存在一个判断:while循环中,使用r_queue.get_nowait()来取值,同时在取值...
下面是一些常用的Queue方法: 1.put(item, block=True, timeout=None):将一个元素添加到队列中。如果指定了block参数,则该方法将阻塞,直到队列中有可用空间为止。如果指定了timeout参数,则该方法将在指定的超时时间后返回。 2.get(block=True, timeout=None):从队列中获取一个元素。如果指定了block参数,则该...
get_nowait() 相当Queue.get(False) put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False) get方法有两个参数,blocked和timeout,意思为阻塞和超时时间。默认blocked是true,即阻塞式。 当一个队列为空的时候如果再用get取则会阻塞,所以这时候就需要吧blocked设置为false,即非阻塞式,实际上它就会调用get_nowait()方法...
queue.put()入队列 queue.get()出队列 put_nowait() get_nowait() # 出入队列不等待。 empty()# 判断队列是否已空 full() # 判断队列是否为已满 multiprocessing.Queue(5)->括号内写的值就是队列的长度。 可以通多下面的例子来实现进程和进程之间的通信, ...
put_nowait(obj) 等价于put(obj, False) get([block[, timeout]]) 从队列中删除并返回被删除项目。如果参数block为True(默认值),并且timeout为None(默认值),则获取不到项目时阻塞,直到有可获取项。如果timeout是一个正数,最多会阻塞timeout指定秒数,并抛出queue.Empty异常,如果在超时时间内没有可用项目的话...