阻塞队列的实现可以通过多种数据结构实现,常见的有链表和数组。下面是一个使用双向链表实现的阻塞队列的类图: BlockingQueue+__init__(self, maxsize: int)+put(item) : void+get() : item 在上面的类图中,BlockingQueue类表示阻塞队列,有两个公共方法put和get分别用于插入元素和获取元素。 阻塞队列的实现可以使...
Queue.get(block=True, timeout=None) block,当队列中没有数据元素继续取数据时:如果 block=False,直接引发 queue.Empty 异常;如果 block=True,且 timeout=None,则一直等待直到有数据入队列后可以取出数据;如果 block=True,且 timeout=N,N 为某一正整数时,则等待 N 秒,如果队列中还没有数据放入的话就引发 ...
Queue.get(item,block=True,timeout=None): 从队列里取数据。如果为空的话,blocking = False 直接报 empty异常。如果blocking = True,就是等一会,timeout必须为 0 或正数。None为一直等下去,0为不等,正数n为等待n秒还不能读取,报empty异常。 Queue.get_nowait(item):从队列里取元素,不等待 两个方法跟踪...
Queue.get_nowait() 队列没数据直接抛异常 Queue.task_done() # q.task_done() 在完成一项工作之后,q.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号. Queue.join()实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作 #!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-importqueueclassFoo(object):def__init_...
(5)Queue.put_nowait(item) 往队列里存放元素,不等待 (6)Queue.get(item, block=True, timeout=None): 从队列里取数据,如果为空的话,blocking = False 直接报 empty异常。如果blocking = True,就是等一会,timeout必须为 0 或正数。None为一直等下去,0为不等,正数n为等待n秒还不能读取,报empty异常。
Indicate that a formerly enqueued task is complete. Used by queue consumer threads. For eachget()used to fetch a task, a subsequent call totask_done()tells the queue that the processing on the task is complete. If ajoin()is currently blocking, it will resume when all items have been pr...
(msg) class Consumer(threading.Thread): def run(self): global queue while True: if queue.qsize()>0: msg=self.name+'消费了'+queue.get() print(msg) #queue=Queue() queue=PriorityQueue() #queue=LifoQueue() for i in range(5): Producer().start() for i in range(5): Consumer()....
虽然concurrent.futures是现在更主流的方案,但是在我使用的体验里,它的效率要略低于直接使用进程池或者线程池的代码,因为它高度抽象,却把事情搞得复杂了,例如用到了对应的queue(queue模块)和信号量(Semaphore),这些反而限制了性能的提升。所以我的建议是,Python初学者可以用它,但高级开发者应该自己控制并发实现。
本文主要分享一下博主在学习wxpy 的过程中开发的一个小程序。博主在最近有一个监控报警的需求需要完成,然后刚好在学习wxpy 这个东西,因此很巧妙的将工作和学习联系在一起。 博文中主要使用到的技术设计到Python,Redis,以及Java。涉及到的技术看似很多,但是主要的语言是基于Python进行开发的。
importQueueimportthreadingimporturllib2 # 被每个线程调用 defget_url(q,url):q.put(urllib2.urlopen(url).read())urls=["http://google.com","http://yahoo.com"]q=Queue.Queue()foruinurls:t=threading.Thread(target=get_url,args=(q,u))t.daemon=True ...