importtimeitfromqueueimportQueuefromcollectionsimportdequedeftest_queue():q=Queue()foriinrange(1000):q.put(i)foriinrange(1000):q.get()deftest_deque():q=deque()foriinrange(1000):q.append(i)foriinrange(1000):q.popleft()if__name__=='__main__':t_queue=timeit.timeit('test_queue()'...
首先先来介绍下queue这个包吧,这个包叫队列,没错,就是那个和栈反过来的那个队列,大家一听队列就随口说出先进先出,而栈则是后进先出,为什么要用用队列来实现,其实我也不知道,反正用过之后很顺手,具体哪里也说不上来 先来看下队列的内置方法的,我们只需要记住两个,一个是put 放 ,另一个是get 获得,因为我们q...
#输出:deque(['a', 'b', 'd', 'e']) reverse(队列反转) import collections d = collections.deque() d.extend(['a','b','c','d','e']) d.reverse() print(d) #输出:deque(['e', 'd', 'c', 'b', 'a']) rotate(把右边元素放到左边) import collections d = collections.deque()...
deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,]) deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 1. 2. 【deque是线程安全的,也就是说可以同时从deque集合的左边和右边进行操作而不会有影响】 >>>q=collections.deque([1,2,3,4,5]) >>>q.append(q.popleft()) >>>q 1. 2. 3. deque([2, 3,...
deque(['2','3','4']) 我们还可以限制deque的长度: 1 d1=collections.deque(maxlen=30) 当限制长度的deque增加超过限制数的项时, 另一边的项会自动删除: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 #!/usr/bin/python3 importcollections #创建队列
multiprocessing.Queue是Python 2.6 引入的用来实现多进程的一种高性能栈。 collections.deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈。 Python虽然不能利用多线程实现多核任务,但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁,互不影响。
使用Python实现ADT Deque: classDeque:def__init__(self):self.items=[]defis_empty(self):returnself.items==[]defadd_front(self,item):self.items.insert(0,item)defadd_rear(self,item):self.items.append(item)defremove_front(self):returnself.items.pop(0)defremove_rear(self):returnself.items....
foriteminsource(): q.put(item) q.join()# block until all tasks are done 准备 在Queue的实现中,会用到Python库中的两个基本线程同步机制:Lock和Condition. 我们先来看看他们俩的作用和用法。 Lock 最基本的同步机制之一,互斥锁。它只有两种状态locked和unlocked. 对应的有两方法:acquire和release分别用来获...
您好!您提到的 Queue.Queue 和 collections.deque 是 Python 中的两种不同类型的数据结构,用于处理队列和双端队列。 Queue.Queue 是 Python 标准...
总体上来说,当需要在进程间通信的时候需要使用multiprocessing.Queue; 当在同一个进程当中,而需要多线程之间通信的时候,可以使用Queue.Queue;而至于collections.deque一般就是在同一个线程当中,作为一种数据结构来使用的。下面分别讲述一下它们的用法: multiprocessing.Queue ...