AI检测代码解析 importmultiprocessingfrommultiprocessingimportQueuedefproducer(q):foriinrange(5):q.put(i)print(f"Produced:{i}")defconsumer(q):whilenotq.empty():print(f"Consumed:{q.get()}")if__name__=="__main__":q=Queue()p=multiprocessing.Process(target=producer,args=(q,))c=multiproces...
代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importthreadingimportrequestsfromqueueimportQueuefrombs4importBeautifulSoup# 设置代理IP相关信息(使用爬虫代理加强版 www.16yun.cn)proxy_host="代理服务器域名"# 例如:"proxy.einiuyun.com"proxy_port="代理服务器端口"# 例如:"12345"proxy_username="代理用户名...
self.not empty条件变量:线程添加数据到队列中后,会调用self.not_empty.notify()通知其它线程,唤醒等待require互斥锁后,读取队列。 self.all_tasks_done条件变量:消费者线程从队列中get到任务后,任务处理完成,当所有的队列中的任务处理完成后,会使调用queue.join()的线程返回,表示队列中任务以处理完毕。 queue.put(...
q = Queue(maxsize=5)#maxsize<=0,队列长度没有限制,这个Queue是线程安全的,通过锁机制保证print(q.queue)# 一个deque队列print(q.mutex)# 队列的线程锁print(q.not_empty)# 非空通知,用在多线程print(q.not_full)# 非满通知,用在多线程print(q.all_tasks_done)# 完成的任务print(q.maxsize)print(...
queue_common_function_demo import queue q = queue.Queue() q.put(100) q.put(200) q.qsize() # 获取队列大小,此处结果为 2 import queue q = queue.Queue(maxsize=1) q.empty() #...
python代码实现stack和queue 栈stack 后进先出 classStack(object):def__init__(self): self.stack=[]defpush(self, value):#进栈self.stack.append(value)defpop(self):#出栈ifself.stack : self.stack.pop()else:raiseLookupError("stack is empty")defis_empty(self):#如果栈为空returnbool(self.stack...
import queueq = queue.PriorityQueue()q.put((3, "High Priority"))q.put((1, "Highest Priority"))q.put((2, "Medium Priority"))whilenot q.empty(): print(q.get()[1])在上述示例中，我们使用一个元组来表示队列中的元素，其中第一个元素是优先级，第二个元素是实际的数据。优先级越低的元...
import queue #python内部自带直接导入即可 普通队列图解 问题:每个空间区域只能利用一次,造成空间极度浪费,且容易越界。 2、常用基本方法: 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.full 与 maxsize 大小对应 ...
今天读源码时发现了 Queue 这个标准库,是Python标准库里对队列的实现,翻了 一下源码,发现还挺有意思的。 如果实现一个简单的队列,那其实不难,关键在于我看到 Queue 支持阻塞,我很好奇是怎么实现的,于是翻了一下。首先我们来看 Queue提供的方法,其实不多: class Queue: '''Create a queue object with a given...
```python import queue import threading def producer(pq): pq.put((2, "中等优先级任务")) pq.put((1, "高优先级任务")) pq.put((3, "低优先级任务")) def consumer(pq): while not pq.empty(): priority, task = pq.get() print(f"处理: {task} (优先级: {priority})") ...