python Queue 代码实例
时间: 2024-05-14 17:11:17 浏览: 10
Python中的Queue是一个线程安全的队列,它提供了在多线程编程时的同步机制。Queue实现了所有的基本的队列操作,同时还提供了一些额外的特性,比如说可以设置队列的大小,以及在队列满时等待队列空间的释放。
以下是一个简单的Python Queue代码示例:
```
import queue
# 创建一个大小为3的队列
q = queue.Queue(3)
# 向队列中添加元素
q.put(1)
q.put(2)
q.put(3)
# 尝试向已满的队列中添加元素
# 队列已满时,put方法会一直等待,直到队列有空间为止
q.put(4)
# 从队列中取出元素
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# 尝试从空的队列中取出元素
# 队列为空时,get方法会一直等待,直到队列中有元素为止
print(q.get())
```
相关问题
python queue structure
Python内置的queue模块提供了三种常用的队列数据结构:Queue、LifoQueue和PriorityQueue。其中,Queue是最常用的队列,它采用先进先出(FIFO)的原则,使用put()和get()方法实现元素的入队和出队操作。LifoQueue则是一种后进先出(LIFO)的栈结构,同样使用put()和get()方法实现元素的入栈和出栈操作。
如果想使用PriorityQueue实现上述代码,可以先导入PriorityQueue类,然后创建一个MedianFinder类。在MedianFinder类的初始化方法中,使用PriorityQueue实例化两个优先队列max_h和min_h。在addNum()方法中,先将新元素加入min_h队列,然后将-min_h.get()加入max_h队列。如果max_h队列的长度大于min_h队列的长度,再将-max_h.get()加入min_h队列。在findMedian()方法中,判断max_h和min_h队列的长度,如果相等则返回(min_h.queue - max_h.queue) / 2.0,否则返回min_h.queue / 1.0。
综上所述,Python中的queue模块提供了多种队列数据结构,包括Queue、LifoQueue和PriorityQueue,可以根据需求选择不同的数据结构来实现相应的功能。
python多线程多进程开发代码实例
以下是一个简单的Python多线程和多进程的代码实例,分别使用了threading和multiprocessing模块:
使用多线程:
```python
import threading
def worker(num):
"""线程执行的函数"""
print('Worker %d started' % num)
# 线程执行任务
print('Worker %d finished' % num)
if __name__ == '__main__':
# 创建5个线程
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
# 启动所有线程
for t in threads:
t.start()
# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
t.join()
```
使用多进程:
```python
import multiprocessing
def worker(num):
"""进程执行的函数"""
print('Worker %d started' % num)
# 进程执行任务
print('Worker %d finished' % num)
if __name__ == '__main__':
# 创建5个进程
processes = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
processes.append(p)
# 启动所有进程
for p in processes:
p.start()
# 等待所有进程执行完毕
for p in processes:
p.join()
```
注意,在Windows系统中,由于操作系统限制,多进程代码需要在`if __name__ == '__main__':`语句中执行。另外,多进程中的进程间通信可以使用multiprocessing模块提供的Queue、Pipe等机制。