


Verwendung des Warteschlangenmoduls (Warteschlange) unter Python-Thread (mit Beispielen)
In diesem Artikel geht es um die Verwendung des Warteschlangenmoduls unter Python-Threads. Ich hoffe, dass es für Freunde hilfreich ist.
Das Warteschlangenmodul implementiert verschiedene [Multi-Produzenten-Multi-Verbraucher]-Warteschlangen. Kann zum sicheren Austausch von Informationen zwischen mehreren Ausführungsthreads verwendet werden.
Das Warteschlangenmodul definiert 3 verschiedene Warteschlangenklassen.
3 verschiedene Warteschlangenklassen
q=Queue(maxsize): Erstellen Sie eine FIFO-Warteschlange (First-In, First-Out, First-In, First-Out). maxsize ist die maximale Anzahl von Elementen, die in die Warteschlange gestellt werden können.
Wenn der Parameter maxsize weggelassen oder auf 0 gesetzt wird, ist die Warteschlangengröße unendlich.
q=LifoQueue(maxsize): Erstellen Sie eine LIFO-Warteschlange (Last-In, First-Out, Last-In, First-Out).
q=PriorityQueue(maxsize): Erstellen Sie eine Prioritätswarteschlange, in der Elemente von niedriger bis hoher Priorität angeordnet werden.
Bei Verwendung dieser Art von Warteschlange sollte das Element ein Tupel der Form (Priorität, Daten) sein, wobei Priorität eine Zahl ist, die die Priorität identifiziert.
Gemeinsame Methoden
q.size(): Gibt die korrekte Größe der Warteschlange zurück. Da möglicherweise andere Threads diese Warteschlange aktualisieren, ist die von dieser Methode zurückgegebene Zahl unzuverlässig.
q.empty(): Wenn die Warteschlange leer ist, geben Sie True zurück, andernfalls geben Sie False zurück.
q.full(): Wenn die Warteschlange voll ist, geben Sie True zurück, andernfalls geben Sie False zurück.
q.put(item, block, timeout): Element in die Warteschlange stellen.
Wenn die Blockierung auf „True“ (Standardwert) eingestellt ist, wird der Anrufer blockiert, bis eine verfügbare freie Position in der Warteschlange erscheint.
Wenn block auf False gesetzt ist, löst diese Methode eine Full-Ausnahme aus, wenn die Warteschlange voll ist.
q.put_nowait(item): Äquivalent zu q.put(item,False)
q.get(block, timeout): Löschen Sie ein Element aus der Warteschlange und geben Sie das Element zurück.
Wenn „Block“ auf „True“ (Standardwert) gesetzt ist, blockiert der Anrufer, bis in der Warteschlange eine freie Zeit verfügbar ist.
Wenn der Block auf „False“ gesetzt ist, wird eine Empty-Ausnahme ausgelöst, wenn die Warteschlange leer ist.
timeout stellt einen optionalen Timeout-Wert in Sekunden bereit. Bei einer Zeitüberschreitung wird eine Empty-Ausnahme ausgelöst.
q.get_nowait(): Äquivalent zu get(0)
q.task_done(): Wird von Verbrauchern von Daten in der Warteschlange verwendet, um anzuzeigen, dass die Verarbeitung des Elements beendet wurde. Wenn Sie diese Methode verwenden, sollte sie für jedes aus der Warteschlange entfernte Element einmal aufgerufen werden.
q.join(): Blockiert, bis alle Elemente in der Warteschlange entfernt und verarbeitet wurden. Diese Methode kehrt direkt zurück, sobald die Methode q.task_done() einmal für jedes Element in der Warteschlange aufgerufen wurde.
Beispiel:
Die Verwendung von Warteschlangen kann Multithread-Programme im Allgemeinen vereinfachen. Beispielsweise können Sie gemeinsam genutzte Warteschlangen verwenden, um Threads miteinander zu verbinden, ohne sich zum Schutz auf Sperren verlassen zu müssen.Bei diesem Modell fungiert der Worker-Thread im Allgemeinen als Datenkonsument.
from threading import Thread from queue import Queue class WorkerThread(Thread): def __init__(self,*args,**kwargs): Thread.__init__(self,*args,**kwargs) self.input_queue=Queue() def send(self,item): self.input_queue.put(item) def close(self): self.input_queue.put(None) self.input_queue.join() def run(self): while True: item=self.input_queue.get() if item is None: break #实际开发中,此处应该使用有用的工作代替 print(item) self.input_queue.task_done() #完成,指示收到和返回哨兵 self.input_queue.task_done() return if __name__=="__main__": w=WorkerThread() w.start() w.send("php") w.send("中") w.send("文") w.send("网") w.close()
Laufergebnisse:
php 中 文 网
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PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

Der Schlüssel zum Ausführen von Jupyter -Notebook im VS -Code liegt darin, sicherzustellen, dass die Python -Umgebung ordnungsgemäß konfiguriert ist, verstehen, dass die Codeausführungsreihenfolge mit der Zellreihenfolge übereinstimmt, und sich der großen Dateien oder externen Bibliotheken bewusst zu sein, die die Leistung beeinflussen können. Die vom VS -Code bereitgestellten Codebetausch- und Debugging -Funktionen können die Codierungseffizienz erheblich verbessern und Fehler verringern.
