Python中队列

### Python 中队列的使用与实现 在 Python 中，可以通过多种方式实现队列的功能。以下是关于队列的主要实现方法及其基本操作。 #### 列表模拟队列 虽然列表不是专门设计用于队列的操作，但它仍然可以被用来存储队列中的数据[^1]。 通过定义一个队列类并封装其功能，能够更方便地管理队列的行为。例如： ```python class Queue: def __init__(self): self.queue = [] def enqueue(self, item): # 入队 self.queue.append(item) def dequeue(self): # 出队 if not self.is_empty(): return self.queue.pop(0) else: raise IndexError("Dequeue from empty queue") def is_empty(self): # 是否为空 return len(self.queue) == 0 def size(self): # 获取大小 return len(self.queue) ``` 上述代码展示了如何基于列表构建一个简单的队列类，并提供了 `enqueue` 和 `dequeue` 方法分别对应入队和出队操作。 --- #### 使用 `collections.deque` 为了提高性能，推荐使用 `collections.deque` 来代替普通的列表实现队列。`deque` 是双端队列，在两端执行插入和删除操作的时间复杂度均为 O(1)[^3]。 以下是一些常见的 deque 操作示例： - **入队** ```python import collections q = collections.deque() q.append(4) # 右端入队单个元素 q.appendleft(5) # 左端入队单个元素 q.extend([7, 8, 9]) # 右端批量入队多个元素 q.extendleft(['a', 'b']) # 左端批量入队多个元素 ``` - **出队** ```python right_element = q.pop() # 右端出队 left_element = q.popleft() # 左端出队 ``` - **其他常用方法** ```python q.clear() # 清空队列 max_capacity = q.maxlen # 查看最大容量（如果设置了） ``` 这些方法使得 `deque` 成为一种高效且灵活的选择。 --- #### 多线程环境下的队列 —— `Queue.Queue` 当涉及到多线程编程时，建议使用标准库中的 `Queue.Queue` 或其子类 `PriorityQueue` 和 `LifoQueue`。它们内置锁机制，适合于生产者/消费者模式的应用场景[^2]。下面是一个简单例子展示如何使用它： ```python import threading from queue import Queue def producer(q): for i in range(5): q.put(f"Item {i}") print(f"Produced Item {i}") def consumer(q): while True: try: item = q.get(timeout=2) print(f"Consumed {item}") q.task_done() except Exception as e: break if __name__ == "__main__": q = Queue(maxsize=10) t_producer = threading.Thread(target=producer, args=(q,)) t_consumer = threading.Thread(target=consumer, args=(q,)) t_producer.start() t_consumer.start() t_producer.join() t_consumer.join() ``` 此脚本演示了一个典型的生产者-消费者模型，其中 `put()` 将项目放入队列而 `get()` 移除并返回最前面的一项。 ---