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quEuE 队列可以多长 python

没有试过,不过应该不过超过2GB大小.这是python在32位版本时就留下的一个内存管理缺陷.通常大小超过500MB,就会很慢.在实际应用环境中,queue最好不要超过几万条.通常保持在几百条以下更好. 单独的消息队列服务器,队列中缓存几百万条数据也是可以的.但是python的queue显然不是这样一个企业级应用.

队列的数据,是从web应用中添加过来的(上面省略了bottle的代码),开了一个进程,不断从queue中读取数据,并进行处理(省略了处理过程).逻辑是没错的,但是在实际测试的时候,发现一个问题.Queue.get()函数是个默认阻塞的函数,如果队列为空,会一直等待,类似于socket.recv.在测试的时候,程序一直卡在这里,也就是说read()函数并没有读到队列中的数据.

queue.queue 是进程内非阻塞队列 multiprocess.queue 是跨进程通信队列 前者是各自进程私有, 后者是各子进程共有.manager 是 multiprocessing 的封装 .manager.queue 和 queue, multiprocessing.queue 没有太大关系

Queue对象底层有一个数组,你若不指定大小,他会默认给定一个大校 若数据比这个数组的大小多,他会重新分配数组,大概是原来的一倍大,然后把旧有数据copy进去. 如果你反复大量添加数据,又没有指定足够大的初始大小,他会做很多次数组拷贝,消

IFO即First in First Out,先进先出.Queue提供了一个基本的FIFO容器,使用方法很简单,maxsize是个整数,指明了队列中能存放的数据个数的上限.一旦达到上限,插入会导致阻塞,直到队列中的数据被消费掉.如果maxsize小于或者等于0,队列大小没有限制.举个栗子:import Queueq = Queue.Queue()for i in range(5): q.put(i)while not q.empty(): print q.get()输出:012

1.from Queue import Queue这个是普通的队列模式,类似于普通列表,先进先出模式,get方法会阻塞请求,直到有数据get出来为止2.from multiprocessing.Queue import Queue这个是多进程并发的Queue队列,用于解决多进程间的通信问题.普通Queue实现不了.例如来跑多进程对一批IP列表进行运算,运算后的结果都存到Queue队列里面,这个就必须使用multiprocessing提供的Queue来实现

可以,直接传一个大于0的参数就行,不传或者传一个小于等于0的参数则为无穷大from queue import Queueq1 = Queue() # 无穷大,除非内存不足,否则可以一直 putq2 = Queue(5) # 最多容纳5个,达到5个再put则阻塞

python queue模块有三种队列百:1、python queue模块的FIFO队列先进度先出.问2、LIFO类似于堆.即先进后出.3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来.答 针对内这三种队列分别有三个构造函数容:1、class Queue.Queue(maxsize) FIFO 2、class Queue.LifoQueue(maxsize) LIFO 3、class Queue.PriorityQueue(maxsize) 优先级队列

理论上QUEUE不可能死锁,因为你读写的时候自动加Q锁,在占有Q锁的期间不可能再申请其它锁从这方面来讲,QUEUE对使用者来说是原子的.另外建议对QUEUE的get和put最好是非阻塞,或者设置一个超时,超时后可以打印异常信息,应该避免永久阻塞考虑一种可能的情况生产者A,消费者BA生产前先占用锁X,然后PUT(但是队列满了所以阻塞)B消费前申请锁X,然后GET但是X申请不到了!被A永久占用应该避免这种情况,方法是:1、队列操作不要长时间阻塞,(用非阻塞或设置短超时)2、避免队列操作时占用其它锁希望能帮到你!

你首先需要创建一个线程池,其次将数据压进线程池,然后读取线程池.import QueueThrQueue = Queue.Queue()ThrQueue.put('数据')ThrQueue.get()当然以上步骤需要一个class来支撑,那说起来就多了!

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