什么是队列? 队列Queues,是一种遵循先进先出的原则的集合,在.netCore中微软给我们提供了很多个类,就目前本人所知的有三种,分别是标题提到的:Queue.ConcurrentQueue.BlockingCollection,下面分别介绍一下. 我想学习过数据结构应该很清楚,如果没有仔细了解,只要记住队列是一个先进先出的列表即可,列表中可以是线程,可以是预备执行的函数的入口,可以是地址,可以是数据,在C#中,Queue<T> 类可以实现队列,这一个类可以简单的让我们完成数据的插入和获取

C++多线程队列实现 C++多线程队列学习 介绍 在项目中,进行多线程队列实现是一个比较麻烦的事, 找到了一个实现比较好的多线程队列实现, 自己做了一点修改更加适应自己的项目, 记录下来, 有需要的自己进行修改使用. 代码写的并不是很好, 封装起来的实现也是并不是很好用, 个人水平的一个记录, 希望理解 多线程队列实现 初始化一定长度的空间存储数据 每次压入或者弹出操作的时候需要获取锁, 保证同时只有一个操作可以被执行, 压入或者弹出数据的时候, 如果队列已经满了或者空的, 另外一个线程可能需要

Ruby:多线程下载博客文章到本地的完整代码 #encoding:utf-8 require 'net/http' require 'thread' require 'open-uri' require 'nokogiri' require 'date' $queue = Queue.new #文章列表页数 page_nums = 8 page_nums.times do |num| $queue.push("http://www.cnblogs.com/hongfei/default.html

队列就是存东西取东西,多用于多线程中 按照顺序 对传入的数据按规定的顺序输出 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import queue #Py3中为queue,Py2中为Queue q = queue.Queue() #按照先进先出的顺序,默认参数为maxsize=0,即允许最大传入的个数 # q = queue.LifoQueue() #后进先出 q.put('a') #存数据 q.put('b') q.put('

最近用c语言写了个简单的队列服务,记录一下,文件结构为 main.c queue.c queue.h,代码如下: 主函数 #define NUM_THREADS 200 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <queue.h> #include <pthread.h> #include <sys/time.h> #include <

Python3,开一个线程,间隔1秒把一个递增的数字写入队列,再开一个线程,从队列中取出数字并打印到终端 #! /usr/bin/env python3 import time import threading import queue # 一个线程,间隔一定的时间,把一个递增的数字写入队列 # 生产者 class Producer(threading.Thread): def __init__(self, work_queue): super().__init__() # 必须调用 self.

# 一共有以下3种队列# 1.先进先出# 2.后进先出# 3.存储数据的时候可设置优先级的队列,设置不同的优先级,取的时候按照优先级的顺序来取 下面介绍一下队列的方法,如果要使用队列,则需要导入一个模块queue import queue q = queue.Queue(maxsize=3) #创建一个队列的实例,该是对象的size是3 # q.get() #从队列中获取值,如果队列中没有值,则会一直阻塞 # q.qsize() #获取队列的size # q.get(timeout=3) #c从

import tensorflow as tf #1. 定义队列及其操作. queue = tf.FIFOQueue(100,"float") enqueue_op = queue.enqueue([tf.random_normal([1])]) qr = tf.train.QueueRunner(queue, [enqueue_op] * 5) tf.train.add_queue_runner(qr) out_tensor = queue.dequeue() #2. 启动线程. w

##Using Queue with multiprocessing – Chapter : Process Based Parallelism import multiprocessing import random import time class producer(multiprocessing.Process): def __init__(self, queue): multiprocessing.Process.__init__(self) self.queue = queue de

import tensorflow as tf queue = tf.FIFOQueue(100,"float") enqueue_op = queue.enqueue([tf.random_normal([1])]) qr = tf.train.QueueRunner(queue, [enqueue_op] * 5) tf.train.add_queue_runner(qr) out_tensor = queue.dequeue() with tf.Session() as sess

TF数据读取队列机制详解 一.TFR文件多线程队列读写操作 TFRecod文件写入操作 import tensorflow as tf def _int64_feature(value): # value必须是可迭代对象 # 非int的数据使用bytes取代int64即可 return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) num_shards = 2 instance_perPshard = 2 for i

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 对于队列,修改队列状态的操作主要有Enqueue.EnqueueMany和Dequeue.以下程序展示了如何使用这些函数来操作一个队列. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm

多线程队列是装载线程任务的队形结构.(系统以先进先出的方式调度队列中的任务执行 FIFO).在GCD中有两种队列: 串行队列.并发队列. 队列 :串行队列.并发队列,全局主对列,全局并发队列 2.1.  串行队列:线程只能依次有序的执行. 2.1.1 串行方法 1 - (void)SerialQueueOne{ NSLog(@"串行1 start :::%@",[NSThread currentThread]); dispatch_queue_t queue = dispatch_qu

本文中的内容来自我的笔记.撰写过程中参考了胡俊峰老师<Python程序设计与数据科学导论>课程的内容. 并发处理:多进程和多线程 前置 概念: 并发:一段时间内同时推进多个任务,但不一定要在一个时刻同时进行多个任务. 并行:一段时间内同时推进多个任务,且在一个时刻要同时进行多个任务. 并行是并发的子集:单核CPU交替执行多个任务是并发但不是并行:多核CPU同时执行多个任务既是并发也是并行. 何时需要并发? 需要同时处理多个任务 经常需要等待资源 多个子过程互相协作 电脑执行任务的机制: 操作系

在前面的学习中,视频和音频的播放是分开进行的.这主要是为了学习的方便,经过一段时间的学习,对FFmpeg的也有了一定的了解,本文就介绍了 如何使用多线程同时播放音频和视频(未实现同步),并对前面的学习的代码进行了重构,便于后面的扩展. 本文主要有以下几个方面的内容: 多线程播放视音频的整体流程 多线程队列 音频播放 视频播放 总结以及后续的计划 1. 整体流程 FFmpeg和SDL的初始化过程这里不再赘述.整个流程如下: 对于一个打开的视频文件(也就是取得其AVFormatContext),创建

Thread:在使用多线程处理比较大的数据量的扫描,遇到读写文件可能死锁的问题. Perl 线程的生命周期 1.使用 threads 包的 create() 方法: use threads; sub say_hello { printf("Hello thread! @_.\n"); return( rand(10) ); } my $t1 = threads->create( \&say_hello, "param1", "param2&q

以常见的端口扫描器为实例 端口扫描器的原理很简单,操作socket来判断连接状态确定主机端口的开放情况. import socket def scan(port): s = socket.socket() if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __name__ == '__main__': map(scan,range(1,65536)) 这是一个socket扫描器的基本代码. 但是如

利用PHP操作Linux消息队列完成进程间通信 基于HTTP协议的轻量级开源简单队列服务:HTTPSQS[原创] Redis队列——PHP操作简单示例 入队操作 <?php $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); while(True){ try{ $value = 'value_'.date('Y-m-d H:i:s'); $redis->LPUSH('key1',$value); sleep(rand()%3)

port扫描仪的原理非常easy.没有什么比操作更socket,能够connect它认为,port打开. import socket def scan(port): s = socket.socket() if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __name__ == '__main__': map(scan,range(1,65536)) 这样一个最简单的端口扫描器出来了. 等等喂,半

最近的任务是写一个多线程的东西,就得接触多线程队列了,我反正是没学过分布式的,代码全凭感觉写出来的,不过运气好,代码能够work= = 话不多说,直接给代码吧,一个多消费者,多生产者的模式.假设我的任务是求队列的中位数是啥,每消费10000次的时候,我要知道中位数是什么. 至于加不加锁,这个看你了,我反正是加了,代码里面没写--我反正是把写的代码单独封装了一个函数,然后加了个锁 欢迎交流,这个代码已经在实际任务上面上线了,希望不会有bug. 用的是boost::lockfree::queue,官

本文希望达到的目标: 多线程同步原语:互斥锁 多线程队列queue 线程池threadpool 一.多线程同步原语:互斥锁 在多线程代码中,总有一些特定的函数或者代码块不应该被多个线程同时执行,通常包括修改数据库,更新文件或者其他会产生竞态的类似情况.当多个线程共享相同内存时,需要确保每个线程看到的数据是一致的,如果线程使用的变量是其他线程都不会去修改或读取的,那就不存在这个问题:或者数据变量只是只读的,那也不会出现数据不一致的问题:但是如果某个线程可以修改变量,其他线程也可以修改或者读取这个变