'Queue' object has no attribute 'append'
时间: 2023-11-16 20:06:46 浏览: 168
这个错误通常是因为您正在尝试在一个不支持'append'方法的对象上使用'append'方法。在Python中,'append'方法只能用于列表(list)对象。如果您尝试在队列(Queue)对象上使用'append'方法,就会出现这个错误。
要在队列(Queue)对象上添加元素,您应该使用'put'方法。例如,如果您想将一个元素添加到队列中,可以使用以下代码:
```
my_queue.put(my_element)
```
这将把'my_element'添加到队列中。如果您想要添加多个元素,可以使用一个循环来调用'put'方法。
相关问题
报错:AttributeError: 'Thread' object has no attribute 'result'
很抱歉,我的前一条回答中有误。`Thread` 对象没有 `result` 属性,因此需要使用其他方法来获取线程的返回值。
一种常见的方法是使用队列(queue)来传递数据。下面是一个示例代码:
``` python
import threading
import queue
def worker(num, queue):
"""线程要执行的任务"""
print('Worker %d started' % num)
result = num * 2
queue.put(result)
threads = []
results = []
queue = queue.Queue()
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i, queue))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
while not queue.empty():
results.append(queue.get())
print(results)
```
在上面的代码中,我们创建了一个队列 `queue`,用于存储每个线程的返回值。在 `worker` 函数中,我们计算出每个线程的返回值,并使用 `queue.put` 方法将它们放入队列中。在主线程中,我们使用 `while` 循环从队列中获取每个线程的返回值,并将它们添加到 `results` 列表中。需要注意的是,我们在获取队列中的每个元素之前,使用 `queue.empty` 方法检查队列是否为空。
这种方法的好处是它是线程安全的,因为队列本身已经实现了线程安全的操作。同时,它也可以方便地扩展到多个生产者和消费者的情况。
依旧报错'list' object has no attribute 'state'
非常抱歉,看来我的之前的修正还不够彻底。在这个修正后的代码中,我们需要将起始状态和目标状态分别作为 Node 对象传递给搜索算法,并在搜索算法中使用它们的 state 属性进行比较。以下是修正后的代码:
```python
from queue import Queue
from collections import deque
class Node:
def __init__(self, state, parent=None, action=None, cost=0):
self.state = state
self.parent = parent
self.action = action
self.cost = cost
def __eq__(self, other):
return self.state == other.state
def __hash__(self):
return hash(str(self.state))
def __str__(self):
return str(self.state)
def expand(self):
successors = []
zero_pos = self.state.index(0)
if zero_pos > 2:
new_state = self.state.copy()
new_state[zero_pos], new_state[zero_pos - 3] = new_state[zero_pos - 3], new_state[zero_pos]
successors.append(Node(new_state, self, 'up', self.cost+1))
if zero_pos < 6:
new_state = self.state.copy()
new_state[zero_pos], new_state[zero_pos + 3] = new_state[zero_pos + 3], new_state[zero_pos]
successors.append(Node(new_state, self, 'down', self.cost+1))
if zero_pos % 3 > 0:
new_state = self.state.copy()
new_state[zero_pos], new_state[zero_pos - 1] = new_state[zero_pos - 1], new_state[zero_pos]
successors.append(Node(new_state, self, 'left', self.cost+1))
if zero_pos % 3 < 2:
new_state = self.state.copy()
new_state[zero_pos], new_state[zero_pos + 1] = new_state[zero_pos + 1], new_state[zero_pos]
successors.append(Node(new_state, self, 'right', self.cost+1))
return successors
def is_goal(self, goal):
return self.state == goal.state
def bfs(start, goal):
start_node = Node(start)
goal_node = Node(goal)
frontier = Queue()
frontier.put(start_node)
explored = set()
while not frontier.empty():
node = frontier.get()
if node.is_goal(goal_node):
return node
explored.add(node)
for child in node.expand():
if child not in explored and child not in frontier.queue:
frontier.put(child)
def dfs(start, goal):
start_node = Node(start)
goal_node = Node(goal)
frontier = deque()
frontier.append(start_node)
explored = set()
while frontier:
node = frontier.pop()
if node.is_goal(goal_node):
return node
explored.add(node)
for child in node.expand()[::-1]:
if child not in explored and child not in frontier:
frontier.append(child)
def astar(start, goal):
start_node = Node(start)
goal_node = Node(goal)
frontier = []
frontier.append(start_node)
explored = set()
while frontier:
frontier.sort(key=lambda x: x.cost + heuristic(x.state, goal_node.state))
node = frontier.pop(0)
if node.is_goal(goal_node):
return node
explored.add(node)
for child in node.expand():
if child not in explored and child not in frontier:
frontier.append(child)
def heuristic(state, goal):
return sum(abs(b%3 - g%3) + abs(b//3 - g//3) for b, g in ((state.index(i), goal.index(i)) for i in range(1, 9)))
# Example usage
start_state = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 7, 8]
goal_state = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 0]
bfs_result = bfs(start_state, goal_state)
dfs_result = dfs(start_state, goal_state)
astar_result = astar(start_state, goal_state)
print('BFS solution:', [node.action for node in bfs_result.path()])
print('DFS solution:', [node.action for node in dfs_result.path()])
print('A* solution:', [node.action for node in astar_result.path()])
```
在这个修正后的代码中,我们将起始状态和目标状态分别作为 Node 对象传递给搜索算法,并在搜索算法中使用它们的 state 属性进行比较。如果您还有其他问题,请随时告诉我,我会尽力回答!
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