Pythonキューモジュール

この記事では主に Python Queue モジュールを紹介します。必要な友達はそれを参照してください。

Python では、キューはスレッド間でデータを交換する最も一般的な形式です。 Queue モジュールは、キュー操作を提供するモジュールです。シンプルで使いやすいですが、注意しないと事故が発生する可能性があります。

「キュー」オブジェクトを作成する
import Queue
q = Queue.Queue(maxsize = 10)
Queue.Queueクラスはキューの同期実装です。キューの長さは無限または有限にすることができます。キューの長さは、Queue コンストラクターのオプションのパラメーター maxsize を通じて設定できます。 maxsize が 1 未満の場合、キューの長さは無制限であることを意味します。

キューに値を入れる
q.put(10)
キューオブジェクトのput()メソッドを呼び出して、キューの最後に項目を挿入します。 put() には 2 つのパラメータがあります。最初の項目は必須で、挿入された項目の値です。2 番目のブロックはオプションのパラメータで、デフォルトは
1 です。キューが現在空でブロックが 1 の場合、put() メソッドにより、データ ユニットが空になるまで呼び出しスレッドが一時停止します。 block が 0 の場合、put メソッドは完全な例外をスローします。

キューから値を削除する
q.get()
キューオブジェクトのget()メソッドを呼び出してキューの先頭から項目を削除し、項目を返します。オプションのパラメータは block で、デフォルトは True です。キューが空で、ブロックが True の場合、get() により、項目が使用可能になるまで呼び出しスレッドが一時停止します。キューが空でブロックが False の場合、キューは Empty 例外をスローします。

Python Queue モジュールには 3 つのキューとコンストラクターがあります:
1. Python Queue モジュールの FIFO キューは先入れ先出しです。 class Queue.Queue(maxsize)
2. LIFO はヒープに似ており、先入れ後出しです。 class Queue.LifoQueue(maxsize)
3. 優先キューレベルが低いほど早く出力される別の方法もあります。 class Queue.PriorityQueue(maxsize)

このパッケージの共通メソッド (q = Queue.Queue()):
q.qsize() キューのサイズを返します
q.empty() キューが空、Trueを返す、そうでない場合はFalse
q.full() キューがいっぱいの場合はTrueを返し、それ以外の場合はFalse
q.fullはmaxsizeのsizeに対応します
q.get([block[, timeout]]) キューを取得、タイムアウト待機時間
q .get_nowait() は q.get(False) と同等
ノンブロッキング q.put(item) はキューに書き込み、タイムアウト待機時間
q.put_nowait(item) は q.put(item) と同等, False)
q.task_done() in タスクの完了後、q.task_done() 関数はタスクが完了したキューにシグナルを送信します。q.join() は実際には、実行する前にキューが空になるまで待機することを意味します。例:

乱数をキューに連続的に生成するスレッドを実装します (Queue モジュールの使用を検討してください) 上記のキューから奇数を連続的に取り出すスレッドを実装します 偶数を連続的に取り出す別のスレッドを実装します上記のキューの番号

#!/usr/bin/env python
#coding:utf8
import random,threading,time
from Queue import Queue
#Producer thread
class Producer(threading.Thread):
  def __init__(self, t_name, queue):
    threading.Thread.__init__(self,name=t_name)
    self.data=queue
  def run(self):
    for i in range(10):  #随机产生10个数字 ，可以修改为任意大小
      randomnum=random.randint(1,99)
      print "%s: %s is producing %d to the queue!" % (time.ctime(), self.getName(), randomnum)
      self.data.put(randomnum) #将数据依次存入队列
      time.sleep(1)
    print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())
 
#Consumer thread
class Consumer_even(threading.Thread):
  def __init__(self,t_name,queue):
    threading.Thread.__init__(self,name=t_name)
    self.data=queue
  def run(self):
    while 1:
      try:
        val_even = self.data.get(1,5) #get(self, block=True, timeout=None) ,1就是阻塞等待,5是超时5秒
        if val_even%2==0:
          print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (time.ctime(),self.getName(),val_even)
          time.sleep(2)
        else:
          self.data.put(val_even)
          time.sleep(2)
      except:   #等待输入，超过5秒 就报异常
        print "%s: %s finished!" %(time.ctime(),self.getName())
        break
class Consumer_odd(threading.Thread):
  def __init__(self,t_name,queue):
    threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
    self.data=queue
  def run(self):
    while 1:
      try:
        val_odd = self.data.get(1,5)
        if val_odd%2!=0:
          print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (time.ctime(), self.getName(), val_odd)
          time.sleep(2)
        else:
          self.data.put(val_odd)
          time.sleep(2)
      except:
        print "%s: %s finished!" % (time.ctime(), self.getName())
        break
#Main thread
def main():
  queue = Queue()
  producer = Producer('Pro.', queue)
  consumer_even = Consumer_even('Con_even.', queue)
  consumer_odd = Consumer_odd('Con_odd.',queue)
  producer.start()
  consumer_even.start()
  consumer_odd.start()
  producer.join()
  consumer_even.join()
  consumer_odd.join()
  print 'All threads terminate!'
 
if __name__ == '__main__':
  main()

                                                                                                                        

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