python中使用到的队列模块大致有三个:
1、from queue import Queue
此模块适用于线程间通信,但不能用于进程间通信。
示例代码1: 【注意:此时代码存在错误!!!】
import time import threading from queue import Queue def task_func(): global queue while queue.qsize() > 0: x = queue.get() print(f"num: {x}") time.sleep(0.1) def producer_data(): global queue for i in range(100): queue.put(i) time.sleep(0.1) if __name__ == '__main__': queue = Queue() producer_thread = threading.Thread(target=producer_data) producer_thread.start() thread_list = [] for i in range(5): thread = threading.Thread(target=task_func) thread.start() thread_list.append(thread) for thread in thread_list: thread.join() print("主程序执行结束!")
注意:上述写法:
while queue.qsize() > 0: x = queue.get()
当生产者速度没有消费者速度快时,上述消费者代码会提前结束,导致生产者的速度不能消费。
while True: x = queue.get()
这种写法也存在问题,此时消费者队列会一直监听生产者队列是否有数据,导致线程一直处于阻塞状态,程序会一直阻塞不会停止,严重浪费系统资源。如果使用apscheduler等定时任务的库的话,会导致定时任务无法启动。
其实queue队列中的put()或者get()方法中都提供了timeout参数,利用这个参数可以有效解决上述消除不能消费和线程一直阻塞问题。
示例代码2:
import time import threading from queue import Queue def task_func(): global queue while True: x = queue.get(timeout=10) print(f"num: {x}") def producer_data(): global queue for i in range(100): queue.put(i) time.sleep(0.1) if __name__ == '__main__': queue = Queue() producer_thread = threading.Thread(target=producer_data) producer_thread.start() thread_list = [] for i in range(5): thread = threading.Thread(target=task_func) thread.start() thread_list.append(thread) for thread in thread_list: thread.join() print("主程序执行结束!")
运行结果:
根据不同的情境,可以根据实际情况设置timeout的值。如果使用定时任务,使用timeout是可以的,不会使程序抛异常停止的。
2、from multiprocessing import Queue
此模块用于对进程,但是不能用于进程池
示例代码:
import time from multiprocessing import Process, Queue import queue def producer(queue): queue.put("a") time.sleep(2) def consumer(queue): time.sleep(2) data = queue.get() print(data) if __name__ == "__main__": # queue = queue.Queue() queue = Queue() my_producer = Process(target=producer, args=(queue, )) my_consumer = Process(target=consumer, args=(queue, )) my_producer.start() my_consumer.start() my_producer.join() my_consumer.join() # 使用queue模块的Queue()会报错 # 使用multiprocessing中的Queue(),正确输出a
运行结果:
3、from multiprocessing import Manager
示例代码:
import time from multiprocessing import Process, Queue, Pool, Manager def producer(queue): queue.put("a") time.sleep(2) def consumer(queue): time.sleep(2) data = queue.get() print(data) if __name__ == "__main__": # queue = Queue() queue = Manager().Queue() pool = Pool() # pool中的进程间通信需要使用Manager pool.apply_async(producer, args=(queue, )) pool.apply_async(consumer, args=(queue, )) pool.close() pool.join()
运行结果:
以上是Python队列的使用方法有哪些的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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