Queue.Queue(maxsize=0) FIFO, 如果maxsize小于1就表示队列长度无限 Queue.LifoQueue(maxsize=0) LIFO, 如果maxsize小于1就表示队列长度无限 Queue.qsize() 返回队列的大小 Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False Queue.get([block[, timeout]]) 读...
func, in_queue, out_queue): super().__init__() self.func = func self.in_queue = in_queue self.out_queue = out_queue self.polled_count = 0 self.work_done = 0 def run(self): while True: self.polled_count += 1 try: item = self.in_queue.get() except IndexError: time.sleep...
多进程可以充分利用多核CPU的优势，同时处理多个任务，提高爬取效率。
in_queue,out_queue):super().__init__()self.func=funcself.in_queue=in_queueself.out_queue=out_queueself.polled_count=0self.work_done=0defrun(self):whileTrue:self.polled_count+=1try:item=self.in_queue.get()exceptIndexError:time.sleep(0.01)# No work to doexceptAttributeError:# The ma...
q = queue.Queue(maxsize = 2) #队列数据只能存三个数据 q.put(12) q.put('jack') q.put([1,2,3]) q.put({'name':'ok'}) #存满三个数据超出后;就卡死在这,除非有另外一个线程取前面的数据 while True: data = q.get() print(data) ...
queue= Queue()#创建一个队列,这个队列将被作为参数传递给三个子线程producer = Producer('Pro.', queue)#创建一个生产者consumer_even = ConsumerEven('Con_even.', queue)#创建一个消费偶数号的消费者consumer_odd = ConsumerOdd('Con_odd.', queue)#创建一个消费奇数号的消费者producer.start() ...
queue.Queue 是一个更复杂的队列类,它提供了一些方法和功能,如限制队列大小、等待队列中的任务完成、检查队列是否为空或满等。这些功能可以方便地在多线程环境中同步生产者和消费者的行为,并且使得代码更易于设计、阅读和维护。 queue.Queue 的缺点是它的实现涉及到多个锁和条件变量,因此可能会影响性能和内存效率。另...
是Python 标准库中的模块,用于在多进程和多线程之间安全地传递消息和数据。它基于先进先出(FIFO)的原则,保证消息的有序性和安全性。 使用方法 在多进程中,可以使用 `multiprocessing.Queue` 来创建一个进程间的消息队列。我们可以将消息放入队列中,然后在另一个进程中取出这些消息。
首先关于在python中单线程,多线程,多进程对cpu的利用率实测如下: 单线程,多线程,多进程测试代码使用死循环。 1)单线程: 2)多线程: 3)多进程: 查看cpu使用效率: 开始观察分别执行时候cpu的使用效率: 1)单线程执行的时候: 2)多线程执行的时候: 3)多进程执行的时候: ...
queue.Queue 是一个更复杂的队列类,它提供了一些方法和功能,如限制队列大小、等待队列中的任务完成、检查队列是否为空或满等。这些功能可以方便地在多线程环境中同步生产者和消费者的行为,并且使得代码更易于设计、阅读和维护。 queue.Queue 的缺点是它的实现涉及到多个锁和条件变量,因此可能会影响性能和内存效率。另...