Queue、 Deque接口(一)、Queue队列（Queue）是一种特殊的线性表，是一种先进先出（FIFO）的数据结构。它只允许在 表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。进行插入操作 的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。LinkedList是Queue接口的实现类public class LinkedList<E>
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2023-06-19 11:21:39
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一、队列
IPC(Inter-Process Communication)进程之间通信
队列先进先出
Queue()实例化是可以传一个参数代表队列上限，如果不传或传负数都表示队列没有限制。
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2023-08-01 17:01:26
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最近接触一个项目，要在多个虚拟机中运行任务，参考别人之前项目的代码，采用了多进程来处理，于是上网查了查python中的多进程一、先说说Queue(队列对象)Queue是python中的标准库，可以直接import 引用，之前学习的时候有听过著名的“先吃先拉”与“后吃先吐”，其实就是这里说的队列，队列的构造的时候可以定义它的容量，别吃撑了，吃多了，就会报错,构造的时候不写或者写个小于1的数则表示无限
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2024-06-28 10:31:14
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1、如何创建一个进程池Pool类描述了一个工作进程池，他有几种不同的方法让任务卸载工作进程。进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。我们可以用Pool类创建一个进程池， 展开提交的任务给进程池。 例：#apply (非阻塞，异步方式)
from multiprocessing impor
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2023-06-25 14:51:29
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参考链接: 莫烦多进程学习网站 参考链接: multiprocessing — 基于进程的并行 参考链接: class multiprocessing.Queue([maxsize]) 参考链接: multiprocessing.Pipe([duplex])test02_1.py# 第3集
import multiprocessing as mp
import multiprocessing
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2024-03-07 14:50:40
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我们知道进程之间的数据是互不影响的，但有时我们需要在进程之间通信，那怎么办呢？认识Queue可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理： put:from multiprocessing import Queue
# 创建一个实例，指定最大容量为3，若不指定则无限大(直到内存的尽头
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2023-09-01 17:24:59
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进程池Pool (1).当创建的任务不多时，可以利用multiprocessing中的Process动态生产多个进程， 但如果有上百或上千目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocess模块提供的Pool方法。(2). 在进程池中，可以指定一个最大进程数，如果有新的请求提交到进程池中，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程
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2023-07-06 01:02:31
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最近的部门RPA项目中，小爬为了提升爬虫性能，使用了Python中的多进程(multiprocessing)技术，里面需要用到进程锁Lock，用到进程池Pool，同时利用map方法一次构造多个process。Multiprocessing的使用确实能显著提升爬虫速度，不过程序交由用户使用时，缺乏一个好的GUI窗口来显示爬虫进度。之前的文章中使用了Chrome浏览器来渲染js脚本生成了进度条。但是鉴
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2023-08-17 16:38:27
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文章目录一、进程间通信-Queue(队列)1.1 Queue的使用1.2 Queue方法1.3 Queue实例1.3.1 示例11.3.2 示例2 一、进程间通信-Queue(队列)只能用于同一个程序的多个进程，而且是同一个电脑。队列：先进先出。Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。1.1 Queue的使用可以使用multiprocessing模块的Queue
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2023-07-27 20:23:02
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前言与多线程不同，多进程之间不会共享全局变量，所以多进程通信需要借助“外力”。在Python中，这些常用的外力有Queue，Pipe，Value/Array和Manager。Queue这里的Queue不是queue模块中的Queue——它在多进程中无法起到通信作用，我们需要multiprocessing模块下的。同时，由于Python的完美封装，它的实现原理可以说是对程序员完全透明，使用者把它当作
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2024-08-23 21:44:20
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前言：Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。本博文主要讲解：进程间通信的Queue。 文章目录一、Queue的使用二、Queue的实例三、进程池中的Queue 一、Queue的使用我们可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：from mult
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2023-08-30 14:22:14
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GIL 与 Python 线程的纠葛GIL 是什么？它对 python 程序会产生怎样的影响？我们先来看一个问题。运行下面这段 python 代码，CPU 占用率是多少？ # 请勿在工作中模仿，危险:)
def dead_loop():
while True:
pass
dead_loop() 答案是什么呢，占用 100％ CPU？那是单核！还得是没有超线程的古董 C
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2024-06-21 09:22:50
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目录1、什么是多进程1.2 进程的状态2、进程的创建-multiprocessing2.1 Process类语法说明2.2 进程pid2.3 给子进程指定的函数传递参数2.4 进程间不同享全局变量3、 进程间同步-Queue3.1 Queue类语法说明3.2 Queue的使用3.3 Queue实例4、进程间同步-Lock5、进程池Pool5.2 Pool实例5.3 进程池中的Queue6、进程、线
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2024-03-31 20:57:45
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消息队列消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器消息队列最经典的用法就是消费者 和生产者之间通过消息管道传递消息，消费者和生成者是不同的进程。生产者往管道写消息，消费者从管道中读消息操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信，multiprocessing模块提供了Queue和Pipe两种方法来实现一、使用multiprocessing里面的Queue来实现消息队列q = Queue()
q.p
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2024-04-30 18:44:20
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1.Process之间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信.可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序:from multiprocessing import Queue
q=Queue(3) # 初始化一个Queue对象,最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
prin
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2024-03-03 19:55:51
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进程概念 一个运行起来的程序，就拥有了系统给分配的资源（例如内存、CPU、网卡、声卡等），所以说它是操作系统分配资源的基本单位，它给程序的运行(线程)提供了资源和环境对进程应用场景 Io密集型操作(cpu操作指令比较多、如科学计算、位数多的浮点运算) 特点： 进程是不共享资源的 进程切换需要的资源很大，效率很低 进程是并行 进程通讯 如Queue、Pipe、Manager、Event 这里只讲Q
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2024-02-22 22:54:05
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多线程的目的 - “最大限度地利用CPU资源”。每个程序执行时都会产生一个进程，而每一个进程至少要有一个主线程。对于单CPU来说(没有开启超线程)，在同一时间只能执行一个线程，所以如果想实现多任务，那么就只能每个进程或线程获得一个时间片，在某个时间片内，只能一个线程执行，然后按照某种策略换其他线程执行。由于时间片很短，这样给用户的感觉是同时有好多线程在执行。Python是运行在解释器中的语言，查找
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2023-08-15 16:19:38
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python多进程queue通信两个进程并行执行，一个进程负责搜索exe文件，另一个进程负责把大于40M的exe搬运到一个目标目录（多进程和队列应用）队列通信：在队列q末尾添加了一个结束标志，在‘移动进程’中以收到该标志作为判断进程是否结束的依据。以下是我对于多线程和多进程的理解：多个进程并行执行，进程之间独立执行，数据不共享，若要共享数据需要队列通信等方式；多个线程并发执行，每个线程都是交替执行
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2023-08-04 10:48:18
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Queue（结合例子一起看）一、先说说Queue（队列对象）队列queue 多应用在多线程应用中，多线程访问共享变量。对于多线程而言，访问共享变量时，队列queue是线程安全的。从queue队列的具体实现中，可以看出queue使用了1个线程互斥锁(pthread.Lock())，以及3个条件标量(pthread.condition()),来保证了线程安全。queue的用法如下：import Que
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2023-07-28 16:26:45
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Python多线程与Queue队列多线程在感官上类似于同时执行多个程序，虽然由于GIL的存在，在Python中无法实现线程的真正并行，但是对于某些场景，多线程仍不失为一个有效的处理方法：1，不紧急的，无需阻塞主线程的任务，此时可以利用多线程在后台慢慢处理；2，IO密集型操作，比如文件读写、用户输入和网络请求等，此时多线程可以近似达到甚至优于多进程的表现；多线程的基本使用不再赘述，以下语法便可轻松实
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2023-08-16 16:08:59
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