この記事の内容は、Python スレッドでのキュー (キュー) モジュールの使用法に関するもので、一定の参考価値があります。必要な友人は参考にしていただければ幸いです。
キュー モジュールは、さまざまな [マルチプロデューサー-マルチコンシューマー] キューを実装します。複数の実行スレッド間で情報を安全に交換するために使用できます。
キュー モジュールは 3 つの異なるキュー クラスを定義します。
3 つの異なるキュー クラス
q=Queue(maxsize): FIFO (先入れ先出し、先入れ先出し) キューを作成します。 maxsize は、キューに入れるアイテムの最大数です。
maxsize パラメータを省略するか 0 に設定すると、キューのサイズは無限になります。
q=LifoQueue(maxsize): LIFO (後入れ先出し、後入れ先出し) キュー (スタック) を作成します。
q=PriorityQueue(maxsize): 項目を優先度の低いものから高いものへの順序で配置する優先キューを作成します。
この種のキューを使用する場合、項目は (priority, data) の形式のタプルである必要があります。ここで、priority は優先度を識別する番号です。
一般的なメソッド
q.size(): キューの正しいサイズを返します。他のスレッドがこのキューを更新している可能性があるため、このメソッドによって返される数値は信頼できません。
q.empty(): キューが空の場合は True を返し、それ以外の場合は False を返します。
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 を返します。
q.put(item,block,timeout): アイテムをキューに入れます。
block が True (デフォルト値) に設定されている場合、キューに空き位置が現れるまで呼び出し元はブロックされます。
block が False に設定されている場合、キューがいっぱいになると、このメソッドは Full 例外をスローします。
q.put_nowait(item): q.put(item,False) と同等
q.get(block, timeout): キューからアイテムを削除し、 item を返します。
block が True (デフォルト値) に設定されている場合、呼び出し元は利用可能なアイドル時間がキューに表示されるまでブロックされます。
block が False に設定されている場合、キューが空のときに Empty 例外がスローされます。
timeout はオプションのタイムアウト値を秒単位で指定します。タイムアウトになると、空の例外がスローされます。
q.get_nowait(): get(0)
q.task_done() と同等: 項目の処理が終了したことを示すために、キュー内のデータのコンシューマーによって使用されます。このメソッドを使用する場合は、キューから削除された項目ごとに 1 回呼び出す必要があります。
q.join(): キュー内のすべての項目が削除されて処理されるまでブロックします。このメソッドは、キュー内の項目ごとに q.task_done() メソッドが 1 回呼び出されると、直接戻ります。
例:
キューを使用すると、通常、マルチスレッド プログラムを簡素化できます。たとえば、共有キューを使用すると、保護のためにロックに依存せずにスレッドを接続できます。このモデルでは、ワーカー スレッドは通常、データのコンシューマとして機能します。
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()
実行結果:
php 中 文 网
関連する推奨事項:
Python スレッド優先キュー (キュー) 原理の包括的な分析
以上がPython スレッドでのキュー (キュー) モジュールの使用法 (例付き)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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