python 스레드 우선순위 대기열 지식점 총결산

파이썬의 Queue 모듈에는 FIFO(선입선출) 대기열Queue, LIFO(후입선출) 대기열LifoQueue, 우선순위 대기열PriorityQueue 등 동기화되고 안전한 대기열 클래스가 제공됩니다.

1. 설명

이 대기열들은 모두 원어를 잠그고 다중 노드에서 직접 사용할 수 있으며 대기열을 사용하여 노드 간의 동기화를 실현할 수 있다.
모듈에서 자주 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

Queue.qsize () 는 대기열의 크기를 되돌려줍니다

Queue.empty () 대기열이 비어 있으면 True로 돌아가고 False로 돌아갑니다

Queue.full () 대기열이 가득 차면 True, 반대로 False로 돌아갑니다

Queue.full는 maxsize 크기와 대응합니다

Queue.get ([block[,timeout]]]) 대기열, timeout 대기 시간을 가져옵니다

Queue.get_nowait()는 상당히 Queue입니다.get(False)

Queue.put (item) 대기열 쓰기,timeout 대기 시간

Queue.put_nowait(item)은 상당히 Queue입니다.put(item, False)

Queue.task_done () 작업을 완료한 후Queue.task_done () 함수는 작업이 끝난 대기열에 신호를 보냅니다

Queue.join () 은 사실상 대기열이 비어 있을 때까지 기다렸다가 다른 동작을 실행하는 것을 의미합니다

2. 인스턴스

#!/usr/bin/python3
import queue
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread):
  def __init__(self, threadID, name, q):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.threadID = threadID
    self.name = name
    self.q = q
  def run(self):
    print (" ：" + self.name)
    process_data(self.name, self.q)
    print (" ：" + self.name)
def process_data(threadName, q):
  while not exitFlag:
    queueLock.acquire()
    if not workQueue.empty():
      data = q.get()
      queueLock.release()
      print ("%s processing %s" % (threadName, data))
    else:
      queueLock.release()
    time.sleep(1)
threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1
#  
for tName in threadList:
  thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
  thread.start()
  threads.append(thread)
  threadID += 1
#  
queueLock.acquire()
for word in nameList:
  workQueue.put(word)
queueLock.release()
#  
while not workQueue.empty():
  pass
#  
exitFlag = 1
#  
for t in threads:
  t.join()
print (" ")

지식 포인트 확장:
문제
어떻게 우선순위에 따라 정렬된 대열을 실현합니까?그리고 이 대기열에서 매번 팝 작업이 우선순위가 가장 높은 요소를 되돌려줍니다.
솔루션
다음 클래스는 heapq 모듈을 이용하여 간단한 우선순위 대기열을 실현했다.

import heapq

class PriorityQueue:
 def __init__(self):
 self._queue = []
 self._index = 0

 def push(self, item, priority):
 heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
 self._index += 1

 def pop(self):
 return heapq.heappop(self._queue)[-1]

다음은 사용 방법입니다.

>>> class Item:
... def __init__(self, name):
...  self.name = name
... def __repr__(self):
...  return 'Item({!r})'.format(self.name)
...
>>> q = PriorityQueue()
>>> q.push(Item('foo'), 1)
>>> q.push(Item('bar'), 5)
>>> q.push(Item('spam'), 4)
>>> q.push(Item('grok'), 1)
>>> q.pop()
Item('bar')
>>> q.pop()
Item('spam')
>>> q.pop()
Item('foo')
>>> q.pop()
Item('grok')
>>>

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