from queue import LifoQueue def evaluate_expression(expressions) : val = LifoQueue() op = LifoQueue() for c in expressions: if c == '(' or c == '|' or c == '&' or c == '!': op.put(c) elif c == 'V' or c == 'F' or c == ')': b = None if c != ')': b = True if c == 'V' else False else: b = val.get() while not op.empty(): if op.queue[-1] == '!': b = not b op.get() elif op.queue[-1] == '|': pre = val.get() b = pre or b op.get() elif op.queue[-1] == '&': pre = val.get() b = pre and b op.get() val.put(b) ch = 'V' if val.get() else 'F' return ch while True: expressions = input() n=1 if not expressions: break else: q=evaluate_expression(expressions) print("Expression {}: {}".format(n, q)) n+=1

这段代码是用 Python 实现了一个逻辑表达式的求值器，可以计算由 V, F, !, &, |, (, ) 组成的逻辑表达式的值。使用 LifoQueue 作为栈来存储操作数和操作符，通过遍历表达式并依次计算得出结果。在代码最后的 while 循环中，程序会循环读取输入的表达式，并输出计算结果。每次循环会将计算结果和表达式编号一并输出。

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import time from queue import Queue from threading import Thread class Producer(Thread): def __init__(self, name, queue): Thread.__init__(self, name=name) self.queue = queue def run(self): for i in range(1, 6): print(f'{self.name}将产品{i}放入队列中') self.queue.put(i) time.sleep(1) print('生产者完成了全部的数据存放') class Consumer(Thread): def __init__(self, name, queue): Thread.__init__(self, name=name) self.queue = queue def run(self): for _ in range(5): value = self.queue.get() print(f'消费者线程取出了{value}') time.sleep(1) print('消费者线程完成了所有线程的取出') if __name__ == '__main__': queue = Queue p = Producer('Produce', queue) con = Consumer('Consumer', queue) p.start() con.start() p.join() con.join() print('主线程运行结束')

这是一个生产者-消费者模型的多线程程序。在这个程序中，Producer 类表示生产者，Consumer 类表示消费者。

生产者将 1 到 5 的产品放入队列中，每放入一个产品后休眠 1 秒钟。当生产者完成全部数据存放后，打印"生产者完成了全部的数据存放"。

消费者从队列中取出产品，每次取出后休眠 1 秒钟。当消费者完成所有线程的取出后，打印"消费者线程完成了所有线程的取出"。

在主程序中，创建一个队列对象 queue，并将其作为参数传递给生产者和消费者线程。然后启动生产者和消费者线程，并等待它们完成。最后打印"主线程运行结束"。

这个程序使用了多线程技术，生产者和消费者线程可以并发执行。生产者将产品放入队列中，而消费者从队列中取出产品，实现了线程间的通信和协作。

import threading import queue import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 class Task: def __init__(self, task_id, task_type, data): self.task_id = task_id self.task_type = task_type self.data = data def run(self): if self.task_type == 'analysis': result = self.analysis() elif self.task_type == 'calculation': result = self.calculation() else: raise ValueError('Invalid task type') return result def analysis(self): # data analysis return ... def calculation(self): # data calculation return ... class ThreadPool: def __init__(self, max_workers): self.max_workers = max_workers self.tasks = queue.Queue() self.results = {} def submit(self, task): self.tasks.put(task) def start(self): workers = [threading.Thread(target=self.worker) for _ in range(self.max_workers)] for worker in workers: worker.start() for worker in workers: worker.join() def worker(self): while True: try: task = self.tasks.get(block=False) except queue.Empty: break result = task.run() self.results[task.task_id] = result def get_result(self, task_id): return self.results.get(task_id, None)解析

这段代码实现了一个线程池，包含了两个类：Task 和 ThreadPool。

Task 类表示一个任务，包含了任务的 ID、类型和数据。其中，类型有两种，分别为 'analysis' 和 'calculation'。Task 类有一个 run 方法，用来执行任务，根据不同的类型调用不同的方法进行数据分析或计算，并返回结果。

ThreadPool 类表示一个线程池，包含了最大工作线程数、任务队列和结果字典。其中，任务队列用来存储待执行的任务，结果字典用来存储已执行任务的结果。ThreadPool 类有三个方法：

- submit 方法用来提交任务，将待执行的任务放入任务队列中。
- start 方法用来启动线程池，创建最大工作线程数个线程，并将它们启动，然后等待所有线程执行完毕。
- worker 方法是一个工作线程，它从任务队列中获取任务并执行，将执行结果存入结果字典中。

最后，ThreadPool 类还提供了一个 get_result 方法，用来获取指定任务的执行结果。如果该任务还未执行或已执行但没有返回结果，则返回 None。