Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False Queue.full 与 maxsize 大小对应 Queue.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间 Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False) 非阻塞 Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间 Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False) Queue.task_don...
下面是一个使用queue.Queue的完整示例: importqueue# 创建队列q=queue.Queue()# 添加元素q.put('item1')q.put('item2')q.put('item3')# 执行pop操作whilenotq.empty():item=q.get()print(item)# 输出 'item1', 'item2', 'item3' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ...
return len(self.queue) def _put(self, item): self.queue.append(item) def _get(self): return self.queue.pop() PriorityQueue更高级,不但使用list替换了,还用heappush和heappop替换了普通的append和pop,用堆实现了PriorityQueue class PriorityQueue(Queue): '''Variant of Queue that retrieves open entrie...
multiprocessing.Queue既是线程安全也是进程安全的,相当于queue.Queue的多进程克隆版。和threading.Queue很像,multiprocessing.Queue支持put和get操作,底层结构是multiprocessing.Pipe。 multiprocessing.Queue底层是基于Pipe构建的,但是数据传递时并不是直接写入Pipe,而是写入进程本地buffer,通过一个feeder线程写入底层Pipe,这样做...
deque是双端队列(double-ended queue)的缩写,由于两端都能编辑,deque既可以用来实现栈(stack)也可以用来实现队列(queue)。 deque支持丰富的操作方法,主要方法如图: 相比于list实现的队列,deque实现拥有更低的时间和空间复杂度。list实现在出队(pop)和插入(insert)时的空间复杂度大约为O(n),deque在出队(pop)和入队...
Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False,Queue.full 与 maxsize 大小对应 Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间 Queue.get_nowait() 相当于Queue.get(False),非阻塞方法 Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间 Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向...
deque是双端队列(double-ended queue)的缩写,由于两端都能编辑,deque既可以用来实现栈(stack)也可以用来实现队列(queue)。 deque支持丰富的操作方法,主要方法如图: image 相比于list实现的队列,deque实现拥有更低的时间和空间复杂度。list实现在出队(pop)和插入(insert)时的空间复杂度大约为O(n),deque在出队(pop...
print(q.pop(0)) # 输出: 'c' 使用列表实现队列时,入队操作可以通过在列表末尾添加元素来实现,而出队操作则需要从列表的开头移除元素。需要注意的是,当队列为空时,尝试出队会导致IndexError异常。为了避免这种情况,可以在出队操作前检查队列是否为空。在实际应用中,使用内置的queue模块更加方便和高效。queue模块...
Terry')# 在左侧插入新元素print(dequeQueue)dequeQueue.rotate(2)# 循环右移2次print('循环右移2次后的队列',dequeQueue)dequeQueue.popleft()# 返回并删除队列最左端元素print('删除最左端元素后的队列:',dequeQueue)dequeQueue.pop()# 返回并删除队列最右端元素print('删除最右端元素后的队列:',dequeQueue...
self.queue = [] def _qsize(self): return len(self.queue) def _put(self, item): self.queue.append(item) def _get(self): return self.queue.pop() 这就是LifoQueue全部代码了,这正是Queue设计很棒的一个原因,它将底层的数据操作抽象成四个操作函数,本身来处理线程安全的问题,使得其子类只需关注...