python队列函数 python序列函数

python实现堆栈与队列的方法

python实现堆栈与队列的方法

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本文实例讲述了python实现堆栈与队列的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：

1、python实现堆栈，可先将Stack类写入文件stack.py，在其它程序文件中使用from stack import Stack，然后就可以使用堆栈了。

stack.py的程序:

代码如下:class Stack():

def __init__(self,size):

self.size=size;

self.stack=[];

self.top=-1;

def push(self,ele): #入栈之前检查栈是否已满

if self.isfull():

raise exception("out of range");

else:

self.stack.append(ele);

self.top=self.top+1;

def pop(self): # 出栈之前检查栈是否为空

if self.isempty():

raise exception("stack is empty");

else:

self.top=self.top-1;

return self.stack.pop();

def isfull(self):

return self.top+1==self.size;

def isempty(self):

return self.top==-1;

再写一个程序文件，stacktest.py,使用栈，内容如下:

代码如下:#!/usr/bin/python

from stack import Stack

s=Stack(20);

for i in range(3):

s.push(i);

s.pop()

print s.isempty();

2、python 实现队列:

复制代码代码如下:class Queue():

def __init__(self,size):

self.size=size;

self.front=-1;

self.rear=-1;

self.queue=[];

def enqueue(self,ele): #入队操作

if self.isfull():

raise exception("queue is full");

else:

self.queue.append(ele);

self.rear=self.rear+1;

def dequeue(self): #出队操作

if self.isempty():

raise exception("queue is empty");

else:

self.front=self.front+1;

return self.queue[self.front];

def isfull(self):

return self.rear-self.front+1==self.size;

def isempty(self):

return self.front==self.rear;

q=Queue(10);

for i in range(3):

q.enqueue(i);

print q.dequeue();

print q.isempty();

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

python中栈和队列在功能上的区别

“栈”

和

“队列”

是数据结构，与具体的语言无关。

1.队列先进先出，栈先进后出。

2.

对插入和删除操作的"限定"。

栈是限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表。

队列是限定只能在表的一端进行插入和在另一端进行删除操作的线性表。

从"数据结构"的角度看，它们都是线性结构，即数据元素之间的关系相同。但它们是完全不同的数据类型。除了它们各自的基本操作集不同外，主要区别是对插入和删除操作的"限定"。

栈和队列是在程序设计中被广泛使用的两种线性数据结构，它们的特点在于基本操作的特殊性，栈必须按"后进先出"的规则进行操作，而队列必须按"先进先出"

的规则进行操作。和线性表相比，它们的插入和删除操作受更多的约束和限定，故又称为限定性的线性表结构。

3.遍历数据速度不同。栈只能从头部取数据

也就最先放入的需要遍历整个栈最后才能取出来，而且在遍历数据的时候还得为数据开辟临时空间，保持数据在遍历前的一致性队列怎不同，他基于地址指针进行遍历，而且可以从头或尾部开始遍历，但不能同时遍历，无需开辟临时空间，因为在遍历的过程中不影像数据结构，速度要快的多

栈（stack）是限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表。

队列（queue）是限定只能在表的一端进行插入和在另一端进行删除操作的线性表。

从"数据结构"的角度看，它们都是线性结构，即数据元素之间的关系相同。但它们是完全不同的数据类型。除了它们各自的基本操作集不同外，主要区别是对插入和删除操作的"限定"。

栈和队列是在程序设计中被广泛使用的两种线性数据结构，它们的特点在于基本操作的特殊性，栈必须按"后进先出"的规则进行操作，而队列必须按"先进先出"的规则进行操作。和线性表相比，它们的插入和删除操作受更多的约束和限定，故又称为限定性的线性表结构。

Python Queue 入门

Queue 叫队列，是数据结构中的一种，基本上所有成熟的编程语言都内置了对 Queue 的支持。

Python 中的 Queue 模块实现了多生产者和多消费者模型，当需要在多线程编程中非常实用。而且该模块中的 Queue 类实现了锁原语，不需要再考虑多线程安全问题。

该模块内置了三种类型的 Queue，分别是 class queue.Queue(maxsize=0) ， class queue.LifoQueue(maxsize=0) 和 class queue.PriorityQueue(maxsize=0) 。它们三个的区别仅仅是取出时的顺序不一致而已。

Queue 是一个 FIFO 队列，任务按照添加的顺序被取出。

LifoQueue 是一个 LIFO 队列，类似堆栈，后添加的任务先被取出。

PriorityQueue 是一个优先级队列，队列里面的任务按照优先级排序，优先级高的先被取出。

如你所见，就是上面所说的三种不同类型的内置队列，其中 maxsize 是个整数，用于设置可以放入队列中的任务数的上限。当达到这个大小的时候，插入操作将阻塞至队列中的任务被消费掉。如果 maxsize 小于等于零，则队列尺寸为无限大。

向队列中添加任务，直接调用 put() 函数即可

put() 函数完整的函数签名如下 Queue.put(item, block=True, timeout=None) ，如你所见，该函数有两个可选参数。

默认情况下，在队列满时，该函数会一直阻塞，直到队列中有空余的位置可以添加任务为止。如果 timeout 是正数，则最多阻塞 timeout 秒，如果这段时间内还没有空余的位置出来，则会引发 Full 异常。

当 block 为 false 时，timeout 参数将失效。同时如果队列中没有空余的位置可添加任务则会引发 Full 异常，否则会直接把任务放入队列并返回，不会阻塞。

另外，还可以通过 Queue.put_nowait(item) 来添加任务，相当于 Queue.put(item, False) ，不再赘述。同样，在队列满时，该操作会引发 Full 异常。

从队列中获取任务，直接调用 get() 函数即可。

与 put() 函数一样， get() 函数也有两个可选参数，完整签名如下 Queue.get(block=True, timeout=None) 。

默认情况下，当队列空时调用该函数会一直阻塞，直到队列中有任务可获取为止。如果 timeout 是正数，则最多阻塞 timeout 秒，如果这段时间内还没有任务可获取，则会引发 Empty 异常。

当 block 为 false 时，timeout 参数将失效。同时如果队列中没有任务可获取则会立刻引发 Empty 异常，否则会直接获取一个任务并返回，不会阻塞。

另外，还可以通过 Queue.get_nowait() 来获取任务，相当于 Queue.get(False) ，不再赘述。同样，在队列为空时，该操作会引发 Empty 异常。

Queue.qsize() 函数返回队列的大小。注意这个大小不是精确的，qsize() 0 不保证后续的 get() 不被阻塞，同样 qsize() maxsize 也不保证 put() 不被阻塞。

如果队列为空，返回 True ，否则返回 False 。如果 empty() 返回 True ，不保证后续调用的 put() 不被阻塞。类似的，如果 empty() 返回 False ，也不保证后续调用的 get() 不被阻塞。

如果队列是满的返回 True ，否则返回 False 。如果 full() 返回 True 不保证后续调用的 get() 不被阻塞。类似的，如果 full() 返回 False 也不保证后续调用的 put() 不被阻塞。

queue.Queue() 是 FIFO 队列，出队顺序跟入队顺序是一致的。

queue.LifoQueue() 是 LIFO 队列，出队顺序跟入队顺序是完全相反的，类似于栈。

优先级队列中的任务顺序跟放入时的顺序是无关的，而是按照任务的大小来排序，最小值先被取出。那任务比较大小的规则是怎么样的呢。

注意，因为列表的比较对规则是按照下标顺序来比较的，所以在没有比较出大小之前 ，队列中所有列表对应下标位置的元素类型要一致。

好比 [2,1] 和 ["1","b"] 因为第一个位置的元素类型不一样，所以是没有办法比较大小的，所以也就放入不了优先级队列。

然而对于 [2,1] 和 [1,"b"] 来说即使第二个元素的类型不一致也是可以放入优先级队列的，因为只需要比较第一个位置元素的大小就可以比较出结果了，就不需要比较第二个位置元素的大小了。

但是对于 [2,1] 和 1 [2,"b"] 来说，则同样不可以放入优先级队列，因为需要比较第二个位置的元素才可以比较出结果，然而第二个位置的元素类型是不一致的，无法比较大小。

综上，也就是说， 直到在比较出结果之前，对应下标位置的元素类型都是需要一致的 。

下面我们自定义一个动物类型，希望按照年龄大小来做优先级排序。年龄越小优先级越高。

本章节介绍了队列以及其常用操作。因为队列默认实现了锁原语，因此在多线程编程中就不需要再考虑多线程安全问题了，对于程序员来说相当友好了。

Python 异步任务队列Celery 使用

在 Python 中定义 Celery 的时候，我们要引入 Broker，中文翻译过来就是“中间人”的意思。在工头(生产者)提出任务的时候，把所有的任务放到 Broker 里面，在 Broker 的另外一头，一群码农(消费者)等着取出一个个任务准备着手做。这种模式注定了整个系统会是个开环系统，工头对于码农们把任务做的怎样是不知情的。所以我们要引入 Backend 来保存每次任务的结果。这个 Backend 也是存储任务的信息用的，只不过这里存的是那些任务的返回结果。我们可以选择只让错误执行的任务返回结果到 Backend，这样我们取回结果，便可以知道有多少任务执行失败了。

其实现架构如下图所示：

可以看到，Celery 主要包含以下几个模块：

celery可以通过pip自动安装。

broker 可选择使用RabbitMQ/redis，backend可选择使用RabbitMQ/redis/MongoDB。RabbitMQ/redis/mongoDB的安装请参考对应的官方文档。

------------------------------rabbitmq相关----------------------------------------------------------

官网安装方法：

启动管理插件：sbin/rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management 启动rabbitmq：sbin/rabbitmq-server -detached

rabbitmq已经启动，可以打开页面来看看 地址：

用户名密码都是guest 。进入可以看到具体页面。 关于rabbitmq的配置，网上很多 自己去搜以下就ok了。

------------------------------rabbitmq相关--------------------------------------------------------

项目结构如下：

使用前，需要三个方面：celery配置，celery实例，需执行的任务函数，如下：

Celery 的配置比较多，可以在 官方配置文档： 查询每个配置项的含义。

当然，要保证上述异步任务and下述定时任务都能正常执行，就需要先启动celery worker，启动命令行如下:

需 启动beat ，执行定时任务时, Celery会通过celery beat进程来完成。Celery beat会保持运行, 一旦到了某一定时任务需要执行时, Celery beat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celery beat只需要一个即可。而且为了避免有重复的任务被发送出去，所以Celery beat仅能有一个。

命令行启动：

如果你想将celery worker/beat要放到后台运行，推荐可以扔给supervisor。

supervisor.conf如下：