Python Queue模块详细介绍及实例

yipeiwu_com6年前Python基础

Python Queue模块

Python中,队列是线程间最常用的交换数据的形式。Queue模块是提供队列操作的模块,虽然简单易用,但是不小心的话,还是会出现一些意外。

创建一个“队列”对象

import Queue
q = Queue.Queue(maxsize = 10)

Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。

将一个值放入队列中

q.put(10)

调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数,第一个item为必需的,为插入项目的值;第二个block为可选参数,默认为1。如果队列当前为空且block为1,put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0,put方法将引发Full异常。

将一个值从队列中取出

q.get()

调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block,默认为True。如果队列为空且block为True,get()就使调用线程暂停,直至有项目可用。如果队列为空且block为False,队列将引发Empty异常。

Python Queue模块有三种队列及构造函数:

1、Python Queue模块的FIFO队列先进先出。     class Queue.Queue(maxsize)
2、LIFO类似于堆,即先进后出。                         class Queue.LifoQueue(maxsize)
3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。    class Queue.PriorityQueue(maxsize)

此包中的常用方法(q = Queue.Queue()):

q.qsize() 返回队列的大小
q.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
q.full() 如果队列满了,返回True,反之False
q.full 与 maxsize 大小对应
q.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间
q.get_nowait() 相当q.get(False)
非阻塞 q.put(item) 写入队列,timeout等待时间
q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)
q.task_done() 在完成一项工作之后,q.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号
q.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作

范例:

实现一个线程不断生成一个随机数到一个队列中(考虑使用Queue这个模块)

实现一个线程从上面的队列里面不断的取出奇数

实现另外一个线程从上面的队列里面不断取出偶数

#!/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()

相关文章

numpy中索引和切片详解

numpy中索引和切片详解

索引和切片 一维数组 一维数组很简单,基本和列表一致。 它们的区别在于数组切片是原始数组视图(这就意味着,如果做任何修改,原始都会跟着更改)。 这也意味着,如果不想更改原始数组,我们需要...

python递归计算N!的方法

本文实例讲述了python递归计算N!的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: def factorial(n): if n == 0: return 1 e...

详解如何减少python内存的消耗

详解如何减少python内存的消耗

Python 打算删除大量涉及像C和C++语言那样的复杂内存管理。当对象离开范围,就会被自动垃圾收集器回收。然而,对于由 Python 开发的大型且长期运行的系统来说,内存管理是不容小觑...

tensorflow 使用flags定义命令行参数的方法

tf定义了tf.app.flags,用于支持接受命令行传递参数,相当于接受argv。 import tensorflow as tf #第一个是参数名称,第二个参数是默认值,第三个...

Python opencv实现人眼/人脸识别以及实时打码处理

Python opencv实现人眼/人脸识别以及实时打码处理

利用Python+opencv实现从摄像头捕获图像,识别其中的人眼/人脸,并打上马赛克。 系统环境:Windows 7 + Python 3.6.3 + opencv 3.4.2 一、系...