python 中的queue, deque

標籤：二叉樹   except   指定   不能   port   pre   完成   拋出異常   最小   

建立雙向隊列

import collectionsd = collections.deque()

append(往右邊添加一個元素)

import collectionsd = collections.deque()d.append(1)d.append(2)print(d)#輸出：deque([1, 2])

appendleft（往左邊添加一個元素）

import collectionsd = collections.deque()d.append(1)d.appendleft(2)print(d)#輸出：deque([2, 1])

clear(清空隊列)

import collectionsd = collections.deque()d.append(1)d.clear()print(d)#輸出：deque([])

copy(淺拷貝)

import collectionsd = collections.deque()d.append(1)new_d = d.copy()print(new_d)#輸出：deque([1])

count(返回指定元素的出現次數)

import collectionsd = collections.deque()d.append(1)d.append(1)print(d.count(1))#輸出：2

extend(從隊列右邊擴充一個列表的元素)

import collectionsd = collections.deque()d.append(1)d.extend([3,4,5])print(d)#輸出：deque([1, 3, 4, 5])

extendleft(從隊列左邊擴充一個列表的元素)

import collectionsd = collections.deque()d.append(1)d.extendleft([3,4,5])print(d)## #輸出：deque([5, 4, 3, 1])

index（尋找某個元素的索引位置）

import collectionsd = collections.deque()d.extend([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])print(d)print(d.index(‘e‘))print(d.index(‘c‘,0,3))  #指定尋找區間#輸出：deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘])#     4#     2

insert（在指定位置插入元素）

import collectionsd = collections.deque()d.extend([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])d.insert(2,‘z‘)print(d)#輸出：deque([‘a‘, ‘b‘, ‘z‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘])

pop（擷取最右邊一個元素，並在隊列中刪除）

import collectionsd = collections.deque()d.extend([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])x = d.pop()print(x,d)#輸出：e deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])

popleft（擷取最左邊一個元素，並在隊列中刪除）

import collectionsd = collections.deque()d.extend([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])x = d.popleft()print(x,d)#輸出：a deque([‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘])

remove（刪除指定元素）

import collectionsd = collections.deque()d.extend([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])d.remove(‘c‘)print(d)#輸出：deque([‘a‘, ‘b‘, ‘d‘, ‘e‘])

reverse（隊列反轉）

import collectionsd = collections.deque()d.extend([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])d.reverse()print(d)#輸出：deque([‘e‘, ‘d‘, ‘c‘, ‘b‘, ‘a‘])

rotate（把右邊元素放到左邊）

import collectionsd = collections.deque()d.extend([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])d.rotate(2)   #指定次數，預設1次print(d)#輸出：deque([‘d‘, ‘e‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘])

 

queue模組介紹模組實現了3種類型的隊列，區別在於隊列中條目檢索的順序不同。在FIFO隊列中，按照先進先出的順序檢索條目。在LIFO隊列中，最後添加的條目最先檢索到（操作類似一個棧）。在優先順序隊列中，條目被儲存為有序的（使用heapq模組）並且最小值的條目被最先檢索。queue模組定義了下面的類和異常：class queue.Queue(maxsize=0)FIFO隊列的構造器。maxsize為一個整數，表示隊列的最大條目數。一旦隊列滿，插入將被阻塞直到隊列中存在空閑空間。如果maxsize小於等於0，隊列大小為無限。maxsize預設為0

import queueimport timeq = queue.Queue()#FIFO隊列先進先出q.put(2)q.put(1)q.put(3)while not q.empty():    next_item = q.get()    print(next_item)    time.sleep(1)執行結果：213

class queue.LifoQueue(maxsize=0)LIFO隊列的構造器。maxsize是一個整數，表示隊列的最大條目數。一旦隊列滿，插入將被阻塞直到隊列中存在空閑空間。如果maxsize小於等於0，隊列大小為無限。maxsize預設為0 

import queueimport timeq = queue.LifoQueue()#LIFO隊列後進先出q.put(2)q.put(1)q.put(3)while not q.empty():    next_item = q.get()    print(next_item)    time.sleep(1)執行結果：312

class queue.PriorityQueue(maxsize=0)優先隊列，有別於普通隊列的先入先出（雖然字面上還是隊列，但其實無論從含義還是實現上，和普通隊列都有很大的區別），也有別於棧的先入後出。在實現上，它一般通過堆這一資料結構，而堆其實是一種完全二叉樹，它會對進入容器的元素進行排序（根據事先指定的規則），出隊的順序則會是二叉樹的根結點代表的元素。

from queue import PriorityQueueimport timeq = PriorityQueue()q.put((2, ‘code‘))q.put((1, ‘eat‘))q.put((3, ‘sleep‘))while not q.empty():    next_item = q.get()    print(next_item)    time.sleep(3)執行結果：(1, ‘eat‘)(2, ‘code‘)(3, ‘sleep‘)

exception queue.Empty當Queue為空白時，非阻塞的get()或者get_nowait()被調用時，將拋出該異常。exception queue.Full當隊列滿時，非阻塞的put()或者put_nowait()被調用，將拋出該異常。Queue對象（Queue、LifoQueue或者PriorityQueue）提供了以下方法： Queue.qsize()返回隊列的近似大小。注意，qsize() > 0並不能保證接下來的get()方法不被阻塞；同樣，qsize() < maxsize也不能保證put()將不被阻塞。

import queueimport timeq = queue.Queue()q.put(2)q.put(1)q.put(3)q.put(‘python‘)print(‘queue long:%s‘%q.qsize())執行結果：queue long:4

Queue.empty()
如果隊列是空的，則返回True，否則False。如果empty()返回True，並不能保證接下來的put()調用將不被阻塞。類似的，empty()返回False也不能保證接下來的get()調用將不被阻塞。

import queueq = queue.Queue()que = queue.Queue()q.put(2)q.put(1)q.put(3)q.put(‘python‘)print(‘q is empty? :%s‘%q.empty())print(‘que is empty? :%s‘%que.empty())執行結果：q is empty? :False    #隊列不為空白則返回Falseque is empty? :True    #隊列未空則返回True

Queue.full()
如果隊列滿則返回True，否則返回False。如果full()返回True，並不能保證接下來的get()調用將不被阻塞。類似的，full()返回False也不能保證接下來的put()調用將不被阻塞。

import queueq = queue.Queue(maxsize=4)que = queue.Queue()q.put(2)q.put(1)q.put(3)q.put(‘python‘)print(‘q is full? :%s‘%q.full())print(‘que is full? :%s‘%que.full())執行結果：q is full? :Trueque is full? :False

Queue.put(item, block=True, timeout=None)
放item到隊列中。如果block是True，且timeout是None，該方法將一直等待直到有隊列有空餘空間(預設block=True,timeout=None)。如果timeout是一個正整數，該方法則最多阻塞timeout秒並拋出Full異常。如果block是False並且隊列滿，則直接拋出Full異常（這時timeout將被忽略）。

block為True

import queueimport timeq = queue.Queue(maxsize=2)#將q隊列填滿q.put(‘python‘)q.put(‘linux‘)print(time.ctime())    #列印目前時間try:    #捕獲queue.Full異常    #q.put(‘shell‘, timeout=3)    #預設block=True      #q.put(‘shell‘, True, timeout=3)    #可以省略block=；直接寫True；timeout=可以省略直接寫3    q.put(‘shell‘, block=True, timeout=3)    #q隊列已滿，再次將資料放入q中，將阻塞3s後拋出異常queue.Fullexcept queue.Full:    print(‘queue is full!‘)    print(time.ctime())    #列印目前時間，可看出q隊列阻塞時間長度執行結果：Fri Nov  3 15:06:43 2017queue is full!Fri Nov  3 15:06:46 2017

block為False

import queueimport timeq = queue.Queue(maxsize=2)#將q隊列填滿q.put(‘python‘)q.put(‘linux‘)print(time.ctime())    #列印目前時間try:    #捕獲queue.Full異常    q.put(‘shell‘, False, timeout=3)    #block為False時，timeout失效會立即拋出queue.Full異常；故timeout選項可以省略不寫except queue.Full:    print(‘queue is full!‘)    print(time.ctime())    #列印目前時間，可看出q隊列阻塞時間長度執行結果：

Queue.put_nowait(item)
等價於put(item, False)。

Queue.get(block=True, timeout=None)
從隊列中移除被返回一個條目。如果block是True並且timeout是None(預設block=True，timeout=None)，該方法將阻塞直到隊列中有條目可用。如果timeout是正整數，該方法將最多阻塞timeout秒並拋出Empty異常。如果block是False並且隊列為空白，則直接拋出Empty異常（這時timeout將被忽略）。

block為True

import queueimport timeq = queue.Queue(maxsize=2)#當前q隊列填為空白print(time.ctime())    #列印目前時間try:    #捕獲queue.Empty異常    q.get(True, 5)    #Queue.get()擷取資料阻塞5sexcept queue.Empty:    print(‘queue is empty!‘)    print(time.ctime())    #列印目前時間，可看出q隊列阻塞時間長度執行結果：

block為False

import queueimport timeq = queue.Queue(maxsize=2)#當前q隊列填為空白print(time.ctime())    #列印目前時間try:    #捕獲queue.Empty異常    #q.get(False, 5)    #Queue.get()擷取資料阻塞5s,block=/timeout=可以省略；block=False時timeout可以省略    q.get(False)except queue.Empty:    print(‘queue is empty!‘)    print(time.ctime())    #列印目前時間，可看出q隊列阻塞時間長度執行結果：Fri Nov  3 15:38:23 2017queue is empty!Fri Nov  3 15:38:23 2017

Queue.get_nowait()
等價於get(False)。

Queue.task_done()
表示一個先前的隊列中的任務完成了。被隊列消費者線程使用。對於每個get()擷取到的任務，接下來的task_done()的調用告訴隊列該任務的處理已經完成。
如果join()調用正在阻塞，當隊列中所有的條目被處理後它將恢複執行（意味著task_done()調用將被放入隊列中的每個條目接收到）。
如果調用次數超過了隊列中放置的條目數目，將拋出ValueError異常。

Queue.join() 阻塞直到隊列中所有條目都被擷取並處理。
當一個條目被增加到隊列時，未完成任務的計數將增加。當一個消費者線程調用task_done()時，未完成任務的計數將減少。當未完成任務的計數減少到0時，join()解鎖。

#!/usr/bin/env python3import queueimport timeimport subprocessimport threadingq = queue.Queue()hosts = [‘192.168.1.68‘, ‘192.168.1.118‘, ‘192.168.1.101‘, ‘192.168.1.250‘, ‘192.168.1.133‘]def run():    while True:    #防止線程少於len(hosts)時卡死，不用while迴圈線程數少時就會導致隊列資料無法全部取完，就會造成queue.join()一直阻塞狀態        host = q.get()        if host == ‘192.168.1.118‘:    #如果ip等於192.168.1.118就休眠10S，用於判讀queue.join()是否阻塞直到queue.task_doen()通知後接觸阻塞            time.sleep(10)        print(‘host ip is:%s‘% host)        q.task_done()    #當前線程任務完成def main():    for i in range(10):        t = threading.Thread(target=run)        t.setDaemon(True)        t.start()    for item in hosts:        q.put(item)    q.join()    #阻塞直至所有線程queue.task_done()返回  start = time.time()main()print("Elapsed Time: %s" % (time.time() - start))執行結果：host ip is:192.168.88.68host ip is:192.168.68.101host ip is:192.168.66.250host ip is:192.168.88.133host ip is:192.168.88.118Elapsed Time: 10.013836145401001    #由於192.168.1.118大約阻塞了10S

   

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