Python의 대기열 모듈에 대한 자세한 설명
Queue
Queue는 Python 표준 라이브러리의 FIFO(스레드 안전 큐) 구현으로, 멀티스레드 프로그래밍에 적합한 선입선출 데이터 구조, 즉 생산자와 생산자 간에 사용되는 큐를 제공합니다. 소비자 스레드. 정보 전송
기본 FIFO 대기열
class Queue.Queue(maxsize=0)
FIFO는 선입선출입니다. 큐는 사용이 매우 간단한 기본 FIFO 컨테이너를 제공합니다. maxsize는 큐에 저장할 수 있는 데이터 수의 상한을 지정하는 정수입니다. 제한에 도달하면 대기열의 데이터가 소비될 때까지 삽입으로 인해 차단이 발생합니다. maxsize가 0보다 작거나 같으면 대기열 크기에 제한이 없습니다.
예:
1 import Queue2 3 q = Queue.Queue()4 5 for i in range(5):6 q.put(i)7 8 while not q.empty():9 print q.get()
출력:
01 2 3 4
LIFO queue
class Queue.LifoQueue(maxsize=0)
LIFO는 후입 우선, 후입 우선입니다. 밖으로 . 스택과 유사하게 maxsize의 사용법은 위와 동일합니다. 또 다른 예:
1 import Queue2 3 q = Queue.LifoQueue()4 5 for i in range(5):6 q.put(i)7 8 while not q.empty():9 print q.get()
출력:
4 3 2 10
만 볼 수 있습니다. Queue.Quenu 클래스
Queue.LifiQueue 클래스
로 대체
Priority QueueQueue.Quenu类
替换为Queue.LifiQueue类
优先级队列
class Queue.PriorityQueue(maxsize=0)
构造一个优先队列。maxsize用法同上。
import Queueimport threadingclass Job(object):def __init__(self, priority, description): self.priority = priority self.description = descriptionprint 'Job:',descriptionreturndef __cmp__(self, other):return cmp(self.priority, other.priority) q = Queue.PriorityQueue() q.put(Job(3, 'level 3 job')) q.put(Job(10, 'level 10 job')) q.put(Job(1, 'level 1 job'))def process_job(q):while True: next_job = q.get()print 'for:', next_job.description q.task_done() workers = [threading.Thread(target=process_job, args=(q,)), threading.Thread(target=process_job, args=(q,)) ]for w in workers: w.setDaemon(True) w.start() q.join() 结果 Job: level 3 job Job: level 10 job Job: level 1 jobfor: level 1 jobfor: level 3 jobfor: job: level 10 job
一些常用方法
task_done()
意味着之前入队的一个任务已经完成。由队列的消费者线程调用。每一个get()调用得到一个任务,接下来的task_done()调用告诉队列该任务已经处理完毕。
如果当前一个join()正在阻塞,它将在队列中的所有任务都处理完时恢复执行(即每一个由put()调用入队的任务都有一个对应的task_done()调用)。
join()
阻塞调用线程,直到队列中的所有任务被处理掉。
只要有数据被加入队列,未完成的任务数就会增加。当消费者线程调用task_done()(意味着有消费者取得任务并完成任务),未完成的任务数就会减少。当未完成的任务数降到0,join()解除阻塞。
put(item[, block[, timeout]])
将item放入队列中。
如果可选的参数block为True且timeout为空对象(默认的情况,阻塞调用,无超时)。
如果timeout是个正整数,阻塞调用进程最多timeout秒,如果一直无空空间可用,抛出Full异常(带超时的阻塞调用)。
如果block为False,如果有空闲空间可用将数据放入队列,否则立即抛出Full异常
其非阻塞版本为put_nowait
等同于put(item, False)
get([block[, timeout]])
从队列中移除并返回一个数据。block跟timeout参数同put
方法
其非阻塞方法为`get_nowait()`相当与get(False)
class Queue.PriorityQueue(maxsize=0)
우선순위 큐를 구성합니다. maxsize의 사용법은 위와 동일합니다. 🎜🎜rrreee🎜🎜 🎜🎜몇 가지 일반적인 방법 🎜🎜🎜task_done()🎜🎜🎜은 이전에 대기 중인 작업이 완료되었음을 의미합니다. 대기열의 소비자 스레드에 의해 호출됩니다. 각 get() 호출은 작업을 가져오고 다음 task_done() 호출은 작업이 처리되었음을 대기열에 알립니다. 🎜🎜현재 Join()이 차단 중인 경우 대기열의 모든 작업이 처리되면 실행이 재개됩니다(즉, put() 호출로 대기열에 추가된 각 작업에는 해당 task_done() 호출이 있습니다). 🎜🎜🎜join()🎜🎜🎜은 대기열의 모든 작업이 처리될 때까지 호출 스레드를 차단합니다. 🎜🎜큐에 데이터가 추가되는 한 완료되지 않은 작업 수가 늘어납니다. 소비자 스레드가 task_done()(소비자가 작업을 획득하고 작업을 완료함을 의미)을 호출하면 완료되지 않은 작업 수가 줄어듭니다. 완료되지 않은 작업 수가 0으로 떨어지면 Join()이 차단을 해제합니다. 🎜🎜🎜put(item[, block[, timeout]])🎜🎜🎜항목을 대기열에 넣습니다. 🎜- 🎜선택적 매개변수 블록이 True이고 timeout이 빈 개체인 경우(기본값, 호출 차단, 시간 초과 없음). 🎜
- 🎜timeout이 양의 정수인 경우 호출 프로세스는 최대 timeout 초 동안 차단됩니다. 사용 가능한 여유 공간이 없으면 전체 예외(시간 초과로 호출 차단)가 발생합니다. 🎜
- 🎜block이 False인 경우 사용 가능한 여유 공간이 있으면 데이터를 큐에 넣습니다. 그렇지 않으면 전체 예외가 즉시 발생합니다🎜
put_nowait
는 put(item, False)
🎜🎜🎜get([block[, timeout]])🎜🎜🎜과 동일합니다. 대기열에서 제거하고 데이터 조각을 반환합니다. . 블록 및 시간 초과 매개변수는 put
메서드와 동일합니다🎜🎜비차단 메서드는 `get_nowait()`이며 이는 get(False)
🎜🎜empty와 동일합니다. ()🎜🎜큐가 비어 있으면 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False를 반환합니다🎜위 내용은 Python의 대기열 모듈에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
