python3 deque（雙向隊列）

創建雙向隊列

import collections d = collections.deque()

append(往右邊添加一個元素)

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

clear(清空隊列)

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

copy(淺拷貝)

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

extend(從隊列右邊擴展一個列表的元素)

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

extendleft(從隊列左邊擴展一個列表的元素)

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

index（查找某個元素的索引位置）

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

insert（在指定位置插入元素）

import collections d = 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（獲取最右邊一個元素，并在隊列中刪除）

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

popleft（獲取最左邊一個元素，并在隊列中刪除）

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

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queue模塊介紹

模塊實現了3種類型的隊列，區別在于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，最后添加的條目最先檢索到（操作類似一個棧）。在優先級隊列中，條目被保存為有序的（使用heapq模塊）并且最小值的條目被最先檢索。

queue模塊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小于等于0，隊列大小為無限。maxsize默認為0 import queue import 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： 2 1 3

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小于等于0，隊列大小為無限。maxsize默認為0 import queue import timeq = queue.LifoQueue()#LIFO隊列后進先出 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： 3 1 2

class queue.PriorityQueue(maxsize=0)

優先隊列，有別于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），也有別于棧的先入后出。在實現上，它一般通過堆這一數據結構，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 PriorityQueue import 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并不能保證接下來的get()方法不被阻塞；同樣，qsize() < maxsize也不能保證put()將不被阻塞。 import queue import 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，并不能保證接下來的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 #隊列不為空則返回False que 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，并不能保證接下來的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? :True que 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余空間(默認block=True,timeout=None)。如果timeout是一個正整數，該方法則最多阻塞timeout秒并拋出Full異常。如果block是False并且隊列滿，則直接拋出Full異常（這時timeout將被忽略）。

block為True

import queue import timeq = queue.Queue(maxsize=2)#將q隊列填滿 q.put('python') q.put('linux')print(time.ctime()) #打印當前時間 try: #捕獲queue.Full異常#q.put('shell', timeout=3) #默認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3q.put('shell', block=True, timeout=3) #q隊列已滿，再次將數據放入q中，將阻塞3s后拋出異常queue.Full except queue.Full:print('queue is full!')print(time.ctime()) #打印當前時間，可看出q隊列阻塞時長 執行結果： Fri Nov 3 15:06:43 2017 queue is full! Fri Nov 3 15:06:46 2017

block為False

import queue import timeq = queue.Queue(maxsize=2)#將q隊列填滿 q.put('python') q.put('linux')print(time.ctime()) #打印當前時間 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()) #打印當前時間，可看出q隊列阻塞時長執行結果：

Queue.put_nowait(item)
等價于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并且timeout是None(默認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秒并拋出Empty異常。如果block是False并且隊列為空，則直接拋出Empty異常（這時timeout將被忽略）。

block為True

import queue import timeq = queue.Queue(maxsize=2)#當前q隊列填為空 print(time.ctime()) #打印當前時間 try: #捕獲queue.Empty異常q.get(True, 5) #Queue.get()獲取數據阻塞5s except queue.Empty:print('queue is empty!')print(time.ctime()) #打印當前時間，可看出q隊列阻塞時長 執行結果：

block為False

import queue import timeq = queue.Queue(maxsize=2)#當前q隊列填為空 print(time.ctime()) #打印當前時間 try: #捕獲queue.Empty異常#q.get(False, 5) #Queue.get()獲取數據阻塞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()) #打印當前時間，可看出q隊列阻塞時長 執行結果： Fri Nov 3 15:38:23 2017 queue is empty! Fri Nov 3 15:38:23 2017

Queue.get_nowait()
等價于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。對于每個get()獲取到的任務，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后它將恢復執行（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獲取并處理。
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 queue import time import subprocess import 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: #防止線程少于len(hosts)時卡死，不用while循環線程數少時就會導致隊列數據無法全部取完，就會造成queue.join()一直阻塞狀態host = q.get()if host == '192.168.1.118': #如果ip等于192.168.1.118就休眠10S，用于判讀queue.join()是否阻塞直到queue.task_doen()通知后接觸阻塞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:192.168.88.68 host ip is:192.168.68.101 host ip is:192.168.66.250 host ip is:192.168.88.133 host ip is:192.168.88.118 Elapsed Time: 10.013836145401001 #由于192.168.1.118大約阻塞了10S

轉載于:https://www.cnblogs.com/MY0213/p/8997461.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 中的queue, deque的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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