python線程優先級隊列知識點總結

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Python 的 Queue 模塊中提供瞭同步的、線程安全的隊列類，包括FIFO（先入先出)隊列Queue，LIFO（後入先出）隊列LifoQueue，和優先級隊列 PriorityQueue。

1、說明

這些隊列都實現瞭鎖原語，能夠在多線程中直接使用，可以使用隊列來實現線程間的同步。

模塊中的常用方法如下:

  • Queue.qsize() 返回隊列的大小
  • Queue.empty() 如果隊列為空，返回True,反之False
  • Queue.full() 如果隊列滿瞭，返回True,反之False
  • Queue.full 與 maxsize 大小對應
  • Queue.get([block[, timeout]])獲取隊列，timeout等待時間
  • Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)
  • Queue.put(item) 寫入隊列，timeout等待時間
  • Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)
  • Queue.task_done() 在完成一項工作之後，Queue.task_done()函數向任務已經完成的隊列發送一個信號
  • Queue.join() 實際上意味著等到隊列為空，再執行別的操作

2、實例

#!/usr/bin/python3
import queue
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread):
  def __init__(self, threadID, name, q):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.threadID = threadID
    self.name = name
    self.q = q
  def run(self):
    print ("開啟線程：" + self.name)
    process_data(self.name, self.q)
    print ("退出線程：" + self.name)
def process_data(threadName, q):
  while not exitFlag:
    queueLock.acquire()
    if not workQueue.empty():
      data = q.get()
      queueLock.release()
      print ("%s processing %s" % (threadName, data))
    else:
      queueLock.release()
    time.sleep(1)
threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1
# 創建新線程
for tName in threadList:
  thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
  thread.start()
  threads.append(thread)
  threadID += 1
# 填充隊列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
  workQueue.put(word)
queueLock.release()
# 等待隊列清空
while not workQueue.empty():
  pass
# 通知線程是時候退出
exitFlag = 1
# 等待所有線程完成
for t in threads:
  t.join()
print ("退出主線程")

知識點擴展：

問題

怎樣實現一個按優先級排序的隊列？ 並且在這個隊列上面每次 pop 操作總是返回優先級最高的那個元素

解決方案

下面的類利用 heapq 模塊實現瞭一個簡單的優先級隊列：

import heapq

class PriorityQueue:
 def __init__(self):
 self._queue = []
 self._index = 0

 def push(self, item, priority):
 heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
 self._index += 1

 def pop(self):
 return heapq.heappop(self._queue)[-1]

下面是它的使用方式：

>>> class Item:
... def __init__(self, name):
...  self.name = name
... def __repr__(self):
...  return 'Item({!r})'.format(self.name)
...
>>> q = PriorityQueue()
>>> q.push(Item('foo'), 1)
>>> q.push(Item('bar'), 5)
>>> q.push(Item('spam'), 4)
>>> q.push(Item('grok'), 1)
>>> q.pop()
Item('bar')
>>> q.pop()
Item('spam')
>>> q.pop()
Item('foo')
>>> q.pop()
Item('grok')
>>>

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