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Python queue模块功能大全

作者:让你五行代码

queue模块是Python内置的标准模块,可以直接通过import queue引用,这篇文章主要介绍了Python queue模块都具有哪些功能,需要的朋友可以参考下

queue模块简介

queue模块是Python内置的标准模块,模块实现了三种类型的队列,它们的区别仅仅是条目取回的顺序,分别由3个类进行表示,Queue,LifoQueue,PriorityQueue

queue模块是Python内置的标准模块,可以直接通过import queue引用。在Queue模块中提供了三种同步的、线程安全的队列,分别由三个类Queue,LifoQueue和PriorityQueue表示,它们的唯一区别是元素取出的顺序不同。并且LifoQueue和PriorityQueue都是Queue的子类。

1. Queue(FIFO队列)

Queue类表示一个基本的FIFO(First In First Out)队列,即先进先出。创建方法是Queue.Queue(maxsize=0),其中maxsize是个整数,指明了队列中能存放的数据个数的上限。以下是一个使用Queue的示例。

from queue import Queue
queue_object = Queue()
for i in range(4):
  queue_object.put(i)
while not queue_object.empty():
  print(queue_object.get())

上例中将4个数字放在了Queue队列中,然后依次取出它的元素值。它的运行结果如下:

0

1

2

3

2. LifoQueue(LIFO队列)

LifoQueue类表示后进先出队列(Last in First Out),与栈类似,都是后进入的元素先出来。创建方法也很简单,使用Queue.LifoQueue(maxsize=0)即可,其中maxsize的含义与Queue类相同。以下是一个使用LifoQueue的示例:

from queue import LifoQueue
lifo_queue = LifoQueue()
for i in range(4):
    lifo_queue.put(i)
while not lifo_queue.empty():
    print(lifo_queue.get())

上例同样将4个数字放在了LifoQueue中,但取出元素的顺序与Queue相反,最后放入的元素最先被取出。运行结果如下:

3
2
1
0

3. PriorityQueue(优先级队列)

PriorityQueue类表示优先级队列,按级别顺序取出元素,级别最低的最先取出。优先级队列中的元素一般采取元组(优先级别,数据)的形式来存储。创建方法同样是Queue.PriorityQueue(maxsize=0)。以下是一个使用PriorityQueue的示例:

from queue import PriorityQueue
class Job(object):
  def __init__(self, level, description):
     self.level = level
     self.description = description
     return
  def __lt__(self, other):
     return self.level < other.level
priority_queue = PriorityQueue()
priority_queue.put(Job(5, '中级别工作'))
priority_queue.put(Job(10, '低级别工作'))
priority_queue.put(Job(1, '重要工作'))
while not priority_queue.empty():
  next_job = priority_queue.get()
  print('开始工作:', next_job.description)

在上例中,将任务Job存入PriorityQueue中,每个Job都有一个优先级level,level值越低则代表的优先级越高。在调用get方法时,按照优先级从高到低的顺序从队列中取出元素。

它的运行结果如下:

开始进行: 重要工作
开始进行: 中级别工作
开始进行: 低级别工作

除此之外,在Queue模块中还定义了2个异常类,如下所示:

·Empty:当从空队列中取数据时,可抛出此异常。

·Full:当向一个满队列中存数据时,可抛出此异常。

到此这篇关于Python queue模块都具有哪些功能?的文章就介绍到这了,更多相关Python queue模块内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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