Python 대기열 모듈-파이썬 튜토리얼-php.cn

Python 대기열 모듈

不言

풀어 주다： 2018-04-09 17:31:29

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2376명이 탐색했습니다.

이 글에서는 주로 Python Queue 모듈을 소개합니다. 이제는 모든 사람과 공유합니다. 필요한 친구들이 참고할 수 있습니다.

Python에서 큐는 스레드 간 데이터 교환에 가장 일반적으로 사용되는 형태입니다. Queue 모듈은 간단하고 사용하기 쉽지만, 주의하지 않으면 사고가 발생할 수 있습니다.

"queue" 개체 만들기
import Queue
q = Queue.Queue(maxsize = 10)
Queue.Queue 클래스는 대기열의 동기화 구현입니다. 대기열 길이는 무한하거나 유한할 수 있습니다. 큐 길이는 Queue 생성자의 선택적 매개변수 maxsize를 통해 설정할 수 있습니다. maxsize가 1보다 작으면 대기열 길이가 무제한이라는 의미입니다.

큐에 값을 넣습니다.
q.put(10)
큐 객체의 put() 메서드를 호출하여 큐의 끝에 항목을 삽입합니다. put()에는 두 개의 매개변수가 있습니다. 첫 번째 항목은 삽입된 항목의 값이며 두 번째 블록은 선택적 매개변수이며 기본값은
1입니다. 대기열이 현재 비어 있고 블록이 1인 경우 put() 메서드는 데이터 단위를 사용할 수 있을 때까지 호출 스레드를 일시 중지합니다. 블록이 0이면 put 메소드는 Full 예외를 발생시킵니다.

큐에서 값 제거
q.get()
큐 객체의 get() 메서드를 호출하여 큐의 헤드에서 항목을 삭제하고 항목을 반환합니다. 선택적 매개변수는 block이며 기본값은 True입니다. 대기열이 비어 있고 block이 True인 경우 get()은 항목을 사용할 수 있을 때까지 호출 스레드를 일시 중지합니다. 큐가 비어 있고 블록이 False인 경우 큐는 빈 예외를 발생시킵니다.

Python 대기열 모듈에는 세 개의 대기열과 생성자가 있습니다.
1 Python 대기열 모듈의 FIFO 대기열은 선입선출입니다. class Queue.Queue(maxsize)
2. LIFO는 힙과 유사합니다. 즉, 선입(first in), 마지막 아웃(last out)입니다. class Queue.LifoQueue(maxsize)
3. 우선순위 큐 레벨이 낮을수록 더 빨리 나오는 방법도 있습니다. class Queue.PriorityQueue(maxsize)

이 패키지의 공통 메서드(q = Queue.Queue()):
q.qsize() 대기열의 크기를 반환합니다.
q.empty() 대기열이 비어 있음, True 반환, 그렇지 않으면 False
q.full() 대기열이 가득 차면 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False
q.full은 최대 크기 크기에 해당합니다.
q.get([block[, timeout]]) 대기열 가져오기, 시간 초과 대기 시간
q .get_nowait()은 q.get(False)
비차단 q.put(item)이 대기열에 기록하고 시간 초과 대기 시간
q.put_nowait(item)은 q.put(item)과 같습니다. , False)
q.task_done() in 작업을 완료한 후 q.task_done() 함수는 작업이 완료된 대기열에 신호를 보냅니다. q.join()은 실제로 작업을 수행하기 전에 대기열이 빌 때까지 기다리는 것을 의미합니다. 다른 작업 예:

큐에 연속적으로 난수를 생성하는 스레드를 구현합니다. (큐 모듈 사용을 고려하세요.) 위 큐에서 연속적으로 홀수를 가져오는 스레드를 구현합니다. 연속적으로 짝수를 가져오는 다른 스레드를 구현합니다. 위 대기열의 숫자

#!/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(&#39;Pro.&#39;, queue)
  consumer_even = Consumer_even(&#39;Con_even.&#39;, queue)
  consumer_odd = Consumer_odd(&#39;Con_odd.&#39;,queue)
  producer.start()
  consumer_even.start()
  consumer_odd.start()
  producer.join()
  consumer_even.join()
  consumer_odd.join()
  print &#39;All threads terminate!&#39;
 
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
  main()

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