队列（queue）是只允许在一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作的线性表。 队列是一种先进先出的（First In First Out）的线性表，简称FIFO。允许插入的一端为队尾，允许删除的一端为队头。队列不允许在中间部位进行操作！假设队列是q=（a1，a2，……，an），那么a1就是队头元素，而an是队尾元素。这样我们就可以删除时，总是从a1开始，而插入时，总是在队列最后。这也比较符合我们通常生活中的习惯，排在第一个的优先出列，最...
今天干活之队列操作，关于队列里面函数的用法就不一一列举了。来代码实例化。 from multiprocessing import Process from multiprocessing import Queue import time import random #需求： #在父进程当中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读取数据： #写操作 def write(q): # 由于进程之间的通信只能通过队列来完成, # 所以队列中最后一个元素"Exit"为退出读取进程的标志 for value in [‘A’,‘B’,‘C’,‘D’...
双端队列 在需要按添加元素的顺序进行删除时，双端队列很有用。在模块collections中，包含类型deque以及其他几个集合（collection）类型。 与集合（set）一样，双端队列也是从可迭代对象创建的，它包含多个很有用的方法。 A=deque([]) #创建一个空的双队列 A.append(n) #从右边像队列中增加元素 ，n表示增加的元素 A.appendleft(n) #从左边像队列中增加元素，n表示增加的元素 A.clear() #清空队列 A.count(n) #在队列中统计元素的...
队列：满足特点 --> 先进先出，类似于我们生活中的买票、安检【注意】对于队列而言：python中有为其封装特定的函数，在collections模块中的deque函数就可以获取一个队列对象;操作步骤：步骤一：导入collections模块步骤二：collections.deque() --> 返回队列对象步骤三：使用队列对象调用其存和取的函数，完成需求演示队列存取数据的特点：先进先出import collections#获取队列对象：deque() queue=collections.deque() print(queu...
今天我们来了解一下python的队列（Queue） queue is especiall useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads. 队列就是一个有顺序的容器，可以靠顺序把他分成这几类。 FIFO队列和LIFO队列 FIFO，即first in first out ，数据是先进先出，而LIFO队列是last in first out ，数据后进先出。class queue.Queue(maxsize=0) #先进先出 class queue.LifoQueue(maxsize...
队列是一种抽象数据结构，具有以下特点： （1）具有先进先出的特性（FIFO） （2）拥有两种基本操作，即加入和删除，而且使用front和rear两个指针来分别指向队列的前端和末尾。 队列的基本操作 create 创建空队列 add 将新数据加入队列的末尾，返回新队列 delete 删除队列前端的数据，返回新队列 front 返回队列前端的值 empty 若队列为空，则返回 ‘真’，否则返回 ‘假’ 实现queue有两种方式可以用数组和链表 1...
1，普通队列:queue.Queue()，先进先出1 import queue 2 3 q = queue.Queue() #队列 先进先出 4 q.put(1) 5 q.put(2) 6 q.put(3) 7 q.put(4) 8 print(q.get())运行结果： 2，栈：queue.LifoQueue()1 import queue 2 q = queue.LifoQueue() #栈 先进后出 3 q.put(1) 4 q.put(2) 5 q.put(3) 6 print(q.get())运行结果：3，优先级队列：queue.PriorityQueue()，可以设置放置参数的优先级，优先级也可以是负数 1 import queue2 3 q...
优先级队列如果我们给每个元素都分配一个数字来标记其优先级，不妨设较小的数字具有较高的优先级，这样我们就可以在一个集合中访问优先级最高的元素并对其进行查找和删除操作了。这样，我们就引入了优先级队列 这种数据结构最简单的优先级队列可能就是一堆不同大小的数组成的队列，每次需要取出其中最小或最大的数，这是我们可以把这些数本身的大小叫做他们的优先级。 实现的想法 最简单的想法是：我们用一个元组来表示元素和它的优...
python3 deque（双向队列） 创建双向队列import collections d = collections.deque() append(往右边添加一个元素) import collections d = collections.deque() d.append(1) d.append(2) print(d)#输出：deque([1, 2]) appendleft（往左边添加一个元素） import collections d = collections.deque() d.append(1) d.appendleft(2) print(d)#输出：deque([2, 1]) clear(清空队列) import collections d = collections.d...
1.栈结构，其实就是一个后进先出的一个线性表，只能在栈顶压入或弹出元素。用列表表示栈，则向栈中压入元素，可以用列表的append()方法来实现，弹出栈顶元素可以用列表的pop()方法实现。 1 >>> x=[] #创建一个空列表，此处表示栈2 >>> x3 []4 >>> x.append(a) #压入元素a5 >>> x6 [a]7 >>> x.append(b) #压入元素b8 >>> x9 [a, b] 10 >>> x.pop() #弹出栈顶元素b 11 b 12 >>> x 13 [a] 14 >>> x.pop() ...
什么是python 进程锁？ #同步效率低,但是保证了数据安全 重点 很多时候，我们需要在多个进程中同时写一个文件，如果不加锁机制，就会导致写文件错乱 这个时候，我们可以使用multiprocessing.Lock() def get_ticket(i,ticket_lock):print("等待大家都到齐")time.sleep(1)ticket_lock.acquire()with open("ticket","r")as f:# for line in f:# dic=json.load(line.strip())dic=json.load(f)if dic["count"]>0:time.sleep(random.ran...
# -*- coding:utf-8 -*- # __author__ :kusy # __content__:文件说明 # __date__:2018/10/8 13:49class MyQueue(object):def __init__(self):self.queue_list = []self.count = 0# 创建一个队列def create_queue(self):return self.queue_list# 入队def add(self, value):self.queue_list.append(value)self.count += 1#返回队首元素值def front(self):if self.count:return self.queue_list[-1]# 出队def pop(self):self.queue_li...
Queue线程安全队列在Python多线程编程中，虽然threading模块为我们提供了Lock类和Condition类借助锁机制来处理线程并发执行，但在实际开发中使用加锁和释放锁仍是一个经常性的且较为繁琐的过程。因此，Python中又为我们提供了一个使用起来更为简单的模块——queue模块。queue模块是一个线程安全的模块（线程安全——即不存在共享变量访问冲突问题），该模块提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先进先出）队列Queue以及LIFO...
队列queue 解耦，直接实现松耦合，放一个拿一个 提高处理效率 queue.Queue(maxsize=0) #先入先出 queue.LifoQueue(maxsize=0) #后进先出（栈） queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列import queueq = queue.Queue()for i in range(10):q.put(i)while q:print(q.get())import queue #栈 q = queue.LifoQueue()for i in range(10):q.put(i)while q:print(q.get())
一、锁 线程为什么要有锁：+= 、-= 赋值操作数据不安全（要经过取值、计算、放回值，3部操作）pop 、append 都是数据安全的（只有添加和删除，一次操作）队列也是数据安全的 1、同步锁 import os, time from threading import Threaddef work():global ntemp = ntime.sleep(0.1)n = temp - 1if __name__ == __main__:n = 100l = []for i in range(100):p = Thread(target=work)p.start()l.append(p)for p in l:p.join()print(n) ...