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…

按官方说法: This module is OBSOLETE and is only provided on PyPI to support old projects that still use it. Please DO NOT USE IT FOR NEW PROJECTS! Use modern alternatives like the multiprocessing module in the standard library or even an asynchroneous app…

一.简单理解一下线程和进程 一个进程中可有多个线程,线程之间可共享内存,进程间却是相互独立的.打比方就是,进程是火车,线程是火车厢,车厢内人员可以流动(数据共享) 二.python中的多线程和多进程 当遇到大文件读写或处理计算时,需要加速,则用上多线程和多进程,最常见的例子是网页爬虫,每次访问后等待时间很长,所以用了异步访问. 先说结论,多线程适合IO密集型任务,多进程适合计算密集型任务. 在python中,遇到IO操作,GIL(全局解释锁)会被释放,执行下一个操作,此时用到线程即可,如果开辟进…

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…

转自:http://lesliezhu.github.io/public/2015-04-20-python-multi-process-thread.html 目录 1. GIL(Global Interpretor Lock,全局解释器锁) 2. threading 2.1. 创建线程 2.2. 使用线程队列 3. dummy_threading(threading的备用方案) 4. thread 5. dummy_thread(thead的备用方案) 6. multiprocessing(…

注意:多线程和多线程编程是不同的!!! 第一点:一个进程相当于一个要执行的程序,它会开启一个主线程,多线程的话就会再开启多个子线程:而多进程的话就是一个进程同时在多个核上进行: 第二点:多线程是一种并发操作(伪并行),它相当于把CPU的时间片分成一段一段很小的片段,然后分给各个线程交替进行,由于每个片段都很短,所以看上去像平行操作: (1)多线程操作案例: import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self ,…

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…

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…