1.python学习笔记之二--priority_queue
2.python queue(队列）
3.Python队列Queue详解，队列队列超详细
4.python 把列表当作队列使用方法？
5.python的源码4个quene们

python学习笔记之二--priority_queue

       在 Python 中，heapq 模块能实现优先队列功能，队列队列支持堆数据结构，源码优先队列中元素按优先级排序。队列队列高优先级元素先出队，源码抚州溯源码燕窝加盟低优先级元素后处理。队列队列

       实现如下：

       使用heapq 模块操作优先队列，源码元素以 (priority,队列队列 item) 形式加入，按 priority 排序。源码通过 heappush 添加元素，队列队列heappop 弹出最高优先级元素，源码heapify 将列表转为优先队列。队列队列

       注意，源码heapq 默认按元组第一个值排序，队列队列金沙江涛源码头相同值则按第二个值排序。实现最小堆（优先级越低越高），将 priority 取负数，优先级高者排前。

python queue(队列）

       队列（Queue）是Python中一个先进先出（FIFO）的数据结构，主要用于存储和检索元素。在多线程编程中，队列特别有用，因为它提供了一种安全的方式来存储和检索任务，以便多个线程可以协同工作。

       Python标准库中的queue模块提供了多种队列实现，包括Queue、LifoQueue和PriorityQueue。其中，支付源码安全性Queue是最常用的队列类型，它实现了先进先出的原则。

       队列（Queue）是Python标准库中的queue模块提供的一个类，用于实现先进先出（FIFO）的队列。以下是队列的基本使用方法：

       创建队列：

       使用queue.Queue()函数创建一个队列。

       添加元素：

       使用put()方法将元素添加到队列的末尾。如果队列已满，此操作会阻塞，直到队列不再满为止。

       取出元素：

       使用get()方法从队列的头部取出一个元素。如果队列为空，此操作会阻塞，直到队列不再为空为止。

       查看队列状态：

       使用empty()方法检查队列是源码保存在哪里否为空。

       设置队列容量：

       在创建队列对象时可以指定队列的容量。如果队列已满，再添加元素时，put()方法会阻塞，直到队列不再满为止。

       其他方法：

       使用q.full()方法检查队列是否已满。q.maxsize属性返回队列的最大容量，默认为无限。

       使用q.task_done()方法标记一个任务已完成，通常在调用get()方法后被调用。此方法用于协调任务完成通知和超时处理。

       put()方法是queue模块中Queue类的一个方法，用于将元素添加到队列中。如果队列已满，引导源码怎么找此方法会阻塞，直到队列不再满为止。

       以下是一个简单的示例，演示如何使用put()方法向队列中添加元素：

       示例代码：

       输出结果：

       在示例代码中，我们首先创建了一个队列对象q，然后使用put()方法向队列中添加了三个元素。最后，我们使用一个循环从队列中取出元素并打印它们。

       以下是使用Python的queue模块创建和使用队列的基本示例：

       示例代码：

       在这个示例中，我们首先导入了queue模块，并创建了一个队列对象q。然后，使用put()方法将三个元素添加到队列中。接下来，使用get()方法从队列中获取一个元素，并将其打印出来。最后，使用get_nowait()方法从队列中获取并移除一个元素，并将其打印出来。

Python队列Queue详解，超详细

       queue模块是Python内置的标准模块，提供了三种类型的队列：Queue、LifoQueue和PriorityQueue，它们的主要区别在于条目取回的顺序。

       使用queue.Queue(maxsize=0)创建一个先进先出队列。maxsize参数是一个整数，用于设置队列中可以容纳的项目数的上限。当队列达到这个大小，插入操作将会被阻塞，直到队列中的项目被消费。如果maxsize小于等于零，则队列的大小为无限大。

       输出

       继续

       输出

       继续

       输出

       继续

       重写优先级

python 把列表当作队列使用方法？

       5.1.2. 把列表当作队列使用

       你也可以把列表当作队列使用，队列作为特定的数据结构，最先进入的元素最先释放（先进先出）。不过，列表这样用效率不高。相对来说从列表末尾添加和弹出很快；在头部插入和弹出很慢（因为，为了一个元素，要移动整个列表中的所有元素）。

       要实现队列，使用 collections.deque，它为在首尾两端快速插入和删除而设计。例如:

       >>> from collections import deque

       >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])

       >>> queue.append("Terry") # Terry arrives

       >>> queue.append("Graham") # Graham arrives

       >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves

       'Eric'

       >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves

       'John'

       >>> queue # Remaining queue in order of arrival

       deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

python的4个quene们

       队列是只允许在一端插入，在另一端删除的线性表。Python标准库提供四种队列实现：collections.deque, queue.Queue, asyncio.Queue, multiprocessing.Queue。

       collections.deque是双端队列，两端可编辑，适用于栈和队列实现，具有丰富的操作方法，相比于list，deque在出队和入队时的时间复杂度为O(1)，空间复杂度低，且为线程安全。

       queue.Queue与asyncio.Queue支持多生产者、多消费者场景，基于deque，提供FIFO、优先级、LIFO队列接口，queue.Queue适于多线程，asyncio.Queue适于协程通信，后者通过返回协程对象执行阻塞接口。

       multiprocessing.Queue为多进程队列，线程安全，进程安全，支持put、get操作，底层基于Pipe，使用join_thread、cancel_join_thread、close控制feeder线程行为，适用于多生产者、多消费者进程场景。

       collections.deque是基础队列数据结构，queue.Queue面向多线程，asyncio.Queue面向协程，multiprocessing.Queue面向多进程。四种队列各有侧重，满足不同并发场景需求。