使用打印机的模型是queue中最经典的应用之一,这里就回顾一下queue在这里的使用方法和 起的重要作用. 为了仿真打印状态,这里需要把真实环境中的三个物理模型要建模出来,分别是:打印者,打印 任务,和处理队列. 首先打印者的实现如下所示: class Printer: def __init__(self,ppm): self.page_rate = ppm self.current_task = None self.time_remaining = 0 def tick(self): if s…

python中基于descriptor的一些概念(上) 1. 前言 2. 新式类与经典类 2.1 内置的object对象 2.2 类的方法 2.2.1 静态方法 2.2.2 类方法 2.3 新式类(new-style class) 2.3.1 __init__方法 2.3.2 __new__静态方法 2.4. 新式类的实例 2.4.1 Property 2.4.2 __slots__属性 2.4.3 __getattribute__方法 2.4.4 实例的方法 2.5 新的对象模型 2.5.1…

@python中基于descriptor的一些概念(上) python中基于descriptor的一些概念(上) 1. 前言 2. 新式类与经典类 2.1 内置的object对象 2.2 类的方法 2.2.1 静态方法 2.2.2 类方法 2.3 新式类(new-style class) 2.3.1 __init__方法 2.3.2 __new__静态方法 2.4. 新式类的实例 2.4.1 Property 2.4.2 __slots__属性 2.4.3 __getattribute__方法…

@python中基于descriptor的一些概念(下) 3. Descriptor介绍 3.1 Descriptor代码示例 3.2 定义 3.3 Descriptor Protocol(协议) 3.4 Descriptor调用方法 4. 基于Descriptor实现的功能 4.1 property 4.2 函数和方法,绑定与非绑定 4.3 super 5. 结尾 3. Descriptor介绍 3.1 Descriptor代码示例 class RevealAccess(object):   …

一.先说说Queue(队列对象) Queue是python中的标准库,可以直接import 引用,之前学习的时候有听过著名的“先吃先拉”与“后吃先吐”,其实就是这里说的队列,队列的构造的时候可以定义它的容量,别吃撑了,吃多了,就会报错,构造的时候不写或者写个小于1的数则表示无限多 import Queue q = Queue.Queue(10) 向队列中放值(put) q.put(‘yang’) q.put(4) q.put([‘yan’,’xing’]) 在队列中取值get() 默认的队列是先…

一.Queue简介 python中的队列分类可分为两种: 1.线程Queue,也就是普通的Queue 2.进程Queue,在多线程与多进程会介绍. Queue的种类: FIFO:  Queue.Queue(maxsize=0) FIFO即First in First Out,先进先出.Queue提供了一个基本的FIFO容器,使用方法很简单,maxsize是个整数,指明了队列中能存放的数据个数的上限.一旦达到上限,插入会导致阻塞,直到队列中的数据被消费掉.如果maxsize小于或者等于0,队列大小…

一.先说说Queue(队列对象) Queue是python中的标准库,可以直接import 引用,之前学习的时候有听过著名的“先吃先拉”与“后吃先吐”,其实就是这里说的队列,队列的构造的时候可以定义它的容量,别吃撑了,吃多了,就会报错,构造的时候不写或者写个小于1的数则表示无限多 import Queue q = Queue.Queue(10) 向队列中放值(put) q.put(‘yang’) q.put(4) q.put([‘yan’,’xing’]) 在队列中取值get() 默认的队列是先…

queue介绍 queue是python的标准库,俗称队列.可以直接import引用,在python2.x中,模块名为Queue.python3直接queue即可 在python中,多个线程之间的数据是共享的,多个线程进行数据交换的时候,不能够保证数据的安全性和一致性,所以当多个线程需要进行数据交换的时候,队列就出现了,队列可以完美解决线程间的数据交换,保证线程间数据的安全性和一致性(简单的来说就是多线程需要加锁,很可能会造成死锁,而queue自带锁.所以多线程结合queue会好的很多.案例:h…

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时,若想要获得明显的计算加速效果,最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务,扩展到使用多进程或多线程的方式执行. 而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言,以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要,从而避免将时间过多花费在编写程序上.而今天的文章费老师我就来带大家学习如何…

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.a…