开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Queue.Queue与collections.deque

您好！您提到的 Queue.Queue 和 collections.deque 是 Python 中的两种不同类型的数据结构，用于处理队列和双端队列。

Queue.Queue 是 Python 标准库中的一个类，它提供了一个线程安全的队列，可以在多线程环境中安全地共享数据。Queue.Queue 提供了队列操作的基本方法，如入队（put）、出队（get）、获取队列大小（qsize）等。

collections.deque 是 Python 标准库中的一个类，它提供了一个双端队列，可以从两端添加或删除元素。collections.deque 提供了双端队列操作的基本方法，如添加元素（append、appendleft）、删除元素（pop、popleft）、获取队列大小（len）等。

由于 Queue.Queue 和 collections.deque 是 Python 中的两种不同类型的数据结构，它们的应用场景和优势也有所不同。Queue.Queue 更适合在多线程环境中共享数据，可以保证线程安全，但相对较慢。而 collections.deque 更适合需要快速访问和操作的场景，但不能保证线程安全。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云负载均衡（CLB）：https://cloud.tencent.com/product/clb
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/tencentdb
腾讯云内容分发网络（CDN）：https://cloud.tencent.com/product/cdn
腾讯云移动应用与游戏解决方案（TMSS）：https://cloud.tencent.com/product/tms
腾讯云物联网通信（IoT Explorer）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云区块链服务（Tencent Chain）：https://cloud.tencent.com/product/chain
腾讯云元宇宙（WeGame）：https://cloud.tencent.com/product/wegame

希望这个答案能够帮助您更好地了解 Queue.Queue 和 collections.deque 的区别和应用场景。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

简析Python中的四种队列

在Python文档中搜索队列（queue）会发现，Python标准库中包含了四种队列，分别是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collections.deque...综上，collections.deque是一个可以方便实现队列的数据结构，具有线程安全的特性，并且有很高的性能。...02 — queue.Queue & asyncio.Queue queue.Queue和asyncio.Queue都是支持多生产者、多消费者的队列，基于collections.deque，他们都提供了...区别在于queue.Queue适用于多线程的场景，asyncio.Queue适用于协程场景下的通信，由于asyncio的加成，queue.Queue下的阻塞接口在asyncio.Queue中则是以返回协程对象的方式执行...multiprocessing.Queue既是线程安全也是进程安全的，相当于queue.Queue的多进程克隆版。

1.2K3 0

高性能Python之：Queue,deq

collections.deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈。 Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通过多进程实现多核任务。...For example: Queue是queue.Queue的近似克隆。 ?...worker(): whileTrue: item=q.get() ifitem is None: break do_work(item) q.task_done() q=queue.Queue...# stop workers foriinrange(num_worker_threads): q.put(None) fortinthreads: t.join() ---- collections.deque

1.7K1 0

数据类型(一)、collections模块

_qsize() 【示例】 >>> import queue >>> que=queue.Queue() # 表示队列的长度，即元素个数， >>> que.empty()..._qsize() 【示例】 >>> import queue >>> que=queue.Queue(2) # 表示队列的长度，即元素个数， >>> que.put('a')..._get() self.not_full.notify() return item 【示例】 >>> import queue >>> que=queue.Queue..._qsize() 【示例】 >>> import queue #导入queue模块 >>> que=queue.Queue() #创建队列 >>> que.put...# 往队列中添加元素 >>> que.qsize() # 统计元素个数 >>> 2 7.join：阻塞调用线程，直到队列中的所有任务都被处理完成，与task_done

2484 0

Python的数据结构整理

a.update({'a':1,'b':2}) a Out[45]: Counter({'a': 3, 'b': 2}) 四、Stacks 1.collections.deque 兼具效率和健壮性的栈 a=collections.deque...a.put('a') a.put('b') a.get('a') Out[54]: 'b' 五、Queues 1.queue.Queue 内置了锁功能的队列，可用于生产者消费者模式的并行 a=queue.Queue

3184 0

python3 deque 双向队列创建与使用方法分析

本文实例讲述了python3 deque 双向队列创建与使用方法。...分享给大家供大家参考，具体如下：创建双向队列 import collections d = collections.deque() append(往右边添加一个元素) import collections...d = collections.deque() d.append(1) d.append(2) print(d) #输出：deque([1, 2]) appendleft（往左边添加一个元素）...import collections d = collections.deque() d.append(1) d.appendleft(2) print(d) #输出：deque([2, 1])...clear(清空队列) import collections d = collections.deque() d.append(1) d.clear() print(d) #输出：deque([])

3171 0

Python多线程爬虫编程中queue.Queue和queue.SimpleQueue的区别和应用

其中，queue.Queue 和queue.SimpleQueue 是两个常用的先进先出（FIFO）的队列类，它们有以下区别和优缺点： queue.Queue 是一个更复杂的队列类，它提供了一些方法和功能...queue.Queue 的缺点是它的实现涉及到多个锁和条件变量，因此可能会影响性能和内存效率。...如果需要这些功能，可以使用queue.Queue 或者queue.JoinableQueue。下面分别用Queue和queue.SimpleQueue，根据多线程网络请求的需求进行实现。...import queue import threading import requests # 定义一个队列对象，用于在多线程中传递数据 q = queue.Queue() # 定义一个函数，用于在子线程中发送请求

4312 0

Python 各显其能的列表

collections.deque 类（双向队列）是一个线程安全、可以快速从两端添加或者删除元素的数据类型。而且如果想要有一种数据类型来存放“最近用到的几个元素”，deque 也是一个很好的选择。...multiprocessing 这个包实现了自己的 Queue，它跟 queue.Queue 类似，是设计给进程间通信用的。

7932 0

tensorflow语法【tf.gather_nd、reduce_sum、collections.deque 、numpy.random.seed()、tf.gradients()】

print(sess.run(tf.reduce_max(x, 1))) 输出 ###############输出##########2 [2 3] [1 3] 4 [3 4] [2 4] collections.deque

3321 0

【说站】Python中deque的操作整理

1、deque也支持in操作符，可以使用如下写法： q = collections.deque([1, 2, 3, 4]) print(5 in q) # False print(1 in q) #...# 顺时针 q = collections.deque([1, 2, 3, 4]) q.rotate(1) print(q) # [4, 1, 2, 3] q.rotate(1) print(q) ...# [3, 4, 1, 2] # 逆时针 q = collections.deque([1, 2, 3, 4]) q.rotate(-1) print(q) # [2, 3, 4, 1] q.rotate

3122 0

Python 系列文章 —— queue

queue_common_function_demo import queue q = queue.Queue() q.put(100) q.put(200) q.qsize() # 获取队列大小，此处结果为...2 import queue q = queue.Queue(maxsize=1) q.empty() # 判断队列是否空，此处结果为 True q.full() # 判断队列是否满，此处结果为...=1) q.put(100) import queue q = queue.Queue(maxsize=1) q.put(100) q.put(100,True,2) # 创建一个容量为 1 的队列...(100,False,2) # 创建一个容量为 1 的队列，在第二次放入任务时指定为非阻塞模式，则会立刻引发 Full 异常 import queue q = queue.Queue() q.put...交互模式下才会有输出，如果用 idea 请使用 print(q.get()) 查看结果（下同） import queue q = queue.Queue() q.put(100) q.get() #

2711 0

学完数据结构，队列到底有什么用？

---- 什么数据结构与算法的概念、内容等基础性的内容网上太多了。为了让读者快速、深入理解Python常用数据结构作用及应用场景。今天的文章正式开始Python数据结构与算法相关内容啦！...队列是否为空是 [1, 2, 3, 4] 队列是否为空否 [2, 3, 4] [2, 3, 4, 5] [5] 2）、利用Python的自带的queue类模块实现队列操作 import queue q = queue.Queue...# 初始化队列：创建一个空队列 import queue q1 = queue.Queue(maxsize=2) #参数 maxsize 是一个整数，表示队列的最大长度;该参数默认为 0，即表示队列长度不限制...2）、用 collections.deque 来实现队列操作。两端都能编辑，deque既可以用来实现栈也可以用来实现队列。...或者原序列与排序不相等，表明存在递减。】这里仅结合业务背景简单演示队列应用。

1K2 0

优势洗牌

B.length <= 10000 0 <= A[i] <= 10^9 0 <= B[i] <= 10^9 2.双端队列1 思路将A进行排序，对B进行遍历，并获取kay与value...然后循环遍历A中的元素，将A中的list队头元素与C中的对头元素相比，如果比C中的大，则将C中的对头元组pop出去，否则pop对尾部元素，并A中的元素插入pop出去的index位置(结果list当中的index...简化版思路就是对A、B两个list进行排序，然后A中的元素比B中的元素大，则将A中的元素与B中的这个元素对应起来，否则就把A中的元素与B中的尾部元素对应起来，然后依此循环即可。...思路同上，实现如下： class Solution: def advantageCount(self, A, B): res = [-1] * len(A) A = collections.deque...(sorted(A)) B = collections.deque(sorted((b, i) for i, b in enumerate(B))) for i in range

8053 0

COMP7404 Topic 1 Solving Problems by Searching

) C*: cost of the optimal solution epsilon: smallest path cost Queue Use deque in Python3 class collections.deque...If iterable is not specified, the new deque is empty. >>> import collections >>> queue = collections.deque...bfsGsa.py DFS DFS explores the deepest node in the search tree Stack >>> import collections >>> queue = collections.deque...- DFS Version import collections def dfsTsa(stateSpaceGraph, startState, goalState): frontier = collections.deque...- DFS Version import collections def dfsGsa(stateSpaceGraph, startState, goalState): frontier = collections.deque

3222 0

python Queue模块

创建一个“队列”对象 import Queue myqueue = Queue.Queue(maxsize = 10) Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。...针对这三种队列分别有三个构造函数: 1、class Queue.Queue(maxsize) FIFO 2、class Queue.LifoQueue(maxsize) LIFO...返回队列的大小 Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False Queue.full 与...实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作附上一个例子: #coding:utf-8 import Queue import threading import time import random q = Queue.Queue

1.1K2 0

python网络爬虫（3）python爬虫遇到的各种问题（python版本、进程等）

multiprocessing.managers import BaseManager from multiprocessing import freeze_support task_number=1 task_queue=queue.Queue...(task_number) result_queue=queue.Queue(task_number) def win_run(): BaseManager.register('task',callable...multiprocessing.managers import BaseManager from multiprocessing import freeze_support task_number=1 task1=queue.Queue...(task_number) result1=queue.Queue(task_number) def task_queue(): return task1 def result_queue()...() result_q=queue.Queue() store_q=queue.Queue() conn_q=queue.Queue() def url_manager_proc(url_q,conn_q

1.3K2 0

python第三十二课——队列

【注意】对于队列而言：python中有为其封装特定的函数，在collections模块中的deque函数就可以获取一个队列对象; 操作步骤：步骤一：导入collections模块步骤二：collections.deque...) --> 返回队列对象步骤三：使用队列对象调用其存和取的函数，完成需求演示队列存取数据的特点：先进先出 import collections #获取队列对象：deque() queue=collections.deque...模拟使用队列结构实现遍历目录之广度遍历 ''' import collections,os #自定义函数：实现遍历多目录层级操作(广度遍历) def getAllFileQU(path): #获取一个队列 queue=collections.deque

4153 0

python自定义线程池控制线程数量

1.自定义线程池 import threading import Queue import time queue = Queue.Queue() def put_data_in_queue():...myThread.setDaemon(True) myThread.start() queue.join() time.sleep(60) 2.多线程与signal...信号的监控结合 import threading import Queue import time import signal queue = Queue.Queue() stop = False

8932 0

python:Queue模块

此模块一般用于和多线程配合先进先出 q = Queue.Queue(maxsize) 后进先出 a = Queue.LifoQueue(maxsize) 优先级 Queue.PriorityQueue...Queue.qsize() 返回队列的大小 Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False Queue.full 与...：实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作 #-*-coding:utf-8-*- import Queue #创建一个队列（容器）先进先出,设置容器大小为6 只能添加6个数据或者元素 q = Queue.Queue

6781 0

Python: collections模块实例透析Collections模块

d = collections.deque('abcdefg') print 'Deque:', d print 'Length:', len(d) print 'Left end:', d[0] print...deque(['a', 'b', 'd', 'e', 'f', 'g']) populating 往队列push元素 import collections # Add to the right d = collections.deque...from the iterable print 'extend :', d d.append('h') print 'append :', d # Add to the left d = collections.deque...print 'From the right:' d = collections.deque('abcdefg') while True: try: print d.pop(),...except IndexError: break From the right: g f e d c b a print '\nFrom the left:' d = collections.deque

7168 0

Python多线程通信queue队列用法实例分析

线程之间的通信可以使用队列queue来进行线程如何使用queue.Queue【还有其他类型的对象下面讲】来通信： 1.创建一个Queue对象：对象=queue.Queue(x)，x是队列容量，x可以不填...#recvder计算周长 while True: x=q.get() print("recv done:",x*3.14)#每隔一秒就取出一个元素，计算结果 time.sleep(1) q=queue.Queue...=q.get() print(threading.current_thread(),"recv done:",x*3.14)#每隔一秒就取出一个元素，计算结果 time.sleep(2) q=queue.Queue...老司机 while True: for i in range(3): print(q.get()) q.task_done() print("") time.sleep(2) q=queue.Queue...deque 是双端队列，允许先入先出和后入后出，即两端都可以出由于双端队列实用性不大，实际上与列表没什么区别，在此不做阐述，大家可以参考：//www.zalou.cn/article/183382.

4.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭