Queue.empty() Queue.full() 若是队列满了,返回True,反之False Queue.get([block, [timeout]]) 读队列,timeout为等待时间 Queue.put(item, [block, [timeout]]) 写队列,timeout为等待时间 Queue.queue.clear() 清空队列 把Queue 中的所有元素转换为 list: # q 为队列 1 def get_queue_values(q)...
Queue.get([block, [timeout]]) 读队列,timeout为等待时间 Queue.put(item, [block, [timeout]]) 写队列,timeout为等待时间 Queue.queue.clear() 清空队列 把Queue 中的所有元素转换为 list: # q 为队列 1defget_queue_values(q):2ret =[]3whileTrue:4ifq.qsize() >0:5ret.append(q.get())6...
multiprocessing.Queue multiprocessing提供了三种队列,分别是Queue、SimpleQueue、JoinableQueue。 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...
import queue q=queue.Queue() #如果不设置长度,默认为无限长 print(q.maxsize) #注意没有括号 data= b'\x11\x22\x33\x44\x55\x66\x77'foricntinrange(len(data)): q.put(data[icnt]) ret=[]whileTrue:ifq.qsize() <1:breakelse: num= q.get() ret.append(num) icnt= icnt +1print("...
q = Queue() # 创建队列对象 q.put(1) # 队列尾部插入元素 q.put(2) q.put(3) print(q.queue) # 查看队列中的所有元素 a = q.get() # 返回并删除队列头部元素 print(a) print(q.queue) # 运行结果deque([2,3]) 2)LIFO 先进后出,类似栈; ...
在Python编程中,队列(queue)是一种常用的数据结构,用于在多线程或多进程的环境中实现线程间的同步和通信。队列的put方法是向队列中添加元素的主要操作之一,它可以接受不同的数据类型作为输入。本文将介绍Python队列中put方法的使用以及支持的数据类型,并通过代码示例进行说明。
SimpleQueue是一个简化的队列,去掉了Queue中的buffer,没有了使用Queue可能出现的问题,但是put和get方法都是阻塞的并且没有超时控制。 04 — 总结 通过对比可以发现,上述四种结构都实现了队列,但是用处却各有偏重,collections.deque在数据结构层面实现了队列,但是并没有应用场景方面的支持,可以看做是一个基础的数据结构...
for data in data_list: q.put(data) # 等待队列中的所有任务完成,并阻塞主线程直到所有子线程结束 q.join() 上面代码使用Queue实现了一个多线程的爬虫程序,通过3个线程采集不同的url,然后等待队列中的所有任务完成,并阻塞主线程直到所有子线程结束。
class Queue: ... def put(self, item, block=True, timeout=None): with self.not_full: # 获取条件变量not_full if self.maxsize > 0: if not block: if self._qsize() >= self.maxsize: raise Full # 如果 block 是 False,并且队列已满,那么抛出 Full 异常 ...
然而,相较于队列(queue),列表(list)存在两个严重的问题。 首先是性能方面的问题。使用列表的pop(0)操作的时间复杂度是O(N),因为每次取出一个数据后,列表中后面的数据都需要向前移动一个单位。而队列的put和get操作都是常数时间复杂度,即O(1)。当然,这里指的是一般情况下的实现,你也可以实现出一个queue不是...