详解Python中 queue.queue 和 collections.deque 的区别

Python中queue.queue和collections.deque都是用于实现队列的数据结构,但是它们有一些不同之处。

  1. queue.Queue

queue.Queue是Python内置的线程安全的队列实现,它提供了一个简单的队列数据结构,支持多线程编程的功能。queue.Queue是作为一个先进先出的队列被设计的,也就是说说数据是按照被放入队列的先后顺序来执行的,即先放入的数据先被取出。

下面是一个简单的queue.Queue的示例代码:

import queue

q = queue.Queue()

q.put("hello")
q.put("world")

print(q.get()) # output: hello
print(q.get()) # output: world

在上面的代码中,我们首先创建了一个queue.Queue的实例“q”,然后通过q.put()方法向队列中添加了两个元素“hello”和“world”,接着通过q.get()方法取出了队列中的两个元素,其输出的顺序与插入的顺序一致。

  1. collections.deque

collections.deque是Python内置的双端队列,支持在两端进行添加或删除操作,所以其可以被用来作为栈或队列的替代方案。与queue.Queue不同的是,collections.deque是线程不安全的。

下面是一个简单的collections.deque示例代码:

from collections import deque

d = deque()

d.append("hello")
d.append("world")

print(d.pop()) # output: world
print(d.pop()) # output: hello

在上面的代码中,我们首先通过“from collections import deque”导入deque,然后创建一个deque实例“d”,接着通过d.append()方法向队列的右端添加了两个元素“hello”和“world”,最后通过d.pop()方法分别从队列的右端取出两个元素,与queue.Queue不同,输出的顺序与插入的顺序相反。

综上所述,queue.Queue是线程安全的,支持多线程操作,而collections.deque是线程不安全的,支持双端操作,在使用时需要按需选择。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:详解Python中 queue.queue 和 collections.deque 的区别 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月25日
下一篇 2023年3月25日

相关文章

  • python3.4中清屏的处理方法

    清屏指的是在终端或命令行窗口中清除当前显示的所有内容。在Python3.4中,清屏有多种实现方法。下面是两个示例: 方法1:使用标准库os模块的system函数 使用os模块的system函数可以执行系统命令,其中包括一些可以清屏的系统命令。在Windows系统下,可以使用cls命令清屏;在Linux或Unix系统下,可以使用clear命令清屏。下面是示例代…

    python 2023年6月2日
    00
  • 以911新闻为例演示Python实现数据可视化的教程

    数据可视化是一种将数据转换为图形或图表的技术,可以帮助我们更好地理解和分析数据。本文将以911新闻为例,演示如何使用Python实现数据可视化。 数据获取 首先,我们需要获取911新闻数据。我们可以从Kaggle网站下载911新闻数据集。下载完成后,我们可以使用pandas库读取数据集: import pandas as pd df = pd.read_cs…

    python 2023年5月15日
    00
  • python 如何读、写、解析CSV文件

    在Python中,可以使用内置的csv模块来读取、写入和解析CSV文件。以下是读取、写入和解析CSV文件的详细攻略: 读取CSV文件 要读取CSV文件,可以使用csv模块的reader()函数。以下是读取CSV文件的示例: import csv with open(‘data.csv’, newline=”) as f: reader = csv.read…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python数据分析之pandas读取数据

    下面就给您详细讲解“Python数据分析之pandas读取数据”的完整实例教程。 1. 简介 pandas是Python中一种非常流行的数据分析工具,支持读取多种数据格式,比如CSV、Excel、SQL、JSON等等。pandas读取数据的API非常简单,但对于初学者来说,也有一些需要注意的细节。在本文中,我们将演示如何使用pandas从各种数据源中加载数据…

    python 2023年5月13日
    00
  • 176万!GPT-4发布详解如何查看OpenAI的下载量

    我来给您详细讲解一下。 176万!GPT-4发布详解如何查看OpenAI的下载量 介绍 2021年7月,OpenAI发布了最新版本的GPT-4模型,该模型在自然语言生成和理解方面取得了新的突破。这次发布引起了广泛关注。而技术爱好者和开发者们都非常希望知道这个模型的具体下载量是多少。 方法 1.通过GitHub API查看下载量 OpenAI把GPT-4的源代…

    python 2023年6月5日
    00
  • 浅析Python数字类型和字符串类型的内置方法

    标题:浅析Python数字类型和字符串类型的内置方法 1. Python数字类型的内置方法 Python中数字类型包括:整数(int)、浮点数(float)、复数(complex)等。这些数字类型都有一些常用的内置方法。 1.1 整数类型(int) abs(x):返回一个数的绝对值; 示例: abs(-10) # 返回值为10 int(x):将x转换为一个整…

    python 2023年6月3日
    00
  • Python 3.3实现计算两个日期间隔秒数/天数的方法示例

    首先,我们需要了解Python 3.3提供的标准库datetime模块,这个模块提供了日期和时间处理的函数和类。下面是一个计算日期间隔天数和秒数的示例代码: import datetime date1 = datetime.datetime(2021, 10, 10) # 第一个日期 date2 = datetime.datetime(2021, 10, 1…

    python 2023年6月2日
    00
  • Python使用定时调度任务的方式

    Python使用定时调度任务,可以使用第三方模块schedule或者是系统原生的cron。 下面先介绍一下schedule模块的使用。 安装 在命令行中输入以下命令进行安装: pip install schedule 定时任务的基本用法 使用schedule模块,我们可以很方便地编写一些需要定时执行的任务。以下是一个简单的例子: import schedul…

    python 2023年5月19日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部