python中的队列

1.queue

    队列模块实现多生产者、多消费者队列。当信息必须在多个线程之间安全地交换时，它在线程编程中特别有用。这个模块中的队列类实现了所有必需的锁定语义。这取决于Python中线程支持的可用性;参见线程模块。

    模块实现了三种类型的队列，它们只在检索条目的顺序上有所不同。在FIFO队列中，添加的第一个任务是第一个检索到的任务。在LIFO队列中，最近添加的条目是第一个检索到的条目(操作起来像堆栈一样)。对于优先级队列，条目保持排序(使用heapq模块)，并首先检索值最低的条目。

queue模块定义了以下类和异常:

class Queue.Queue(maxsize=0)	FIFO队列的构造函数。maxsize是一个整数，它设置可放在队列中的项数的上限限制。一旦达到此大小，插入将阻塞，直到使用队列项为止(不会自动移除)。如果maxsize小于或等于0，则队列大小为无穷大。——先进先出
class Queue.LifoQueue(maxsize=0)	LIFO队列的构造函数。maxsize是一个整数，它设置可放在队列中的项数的上限限制。一旦达到此大小，插入将阻塞，直到使用队列项为止。如果maxsize小于或等于0，则队列大小为无穷大。——后进先出
class Queue.PriorityQueue(maxsize=0)	优先队列的构造函数。maxsize是一个整数，它设置可放在队列中的项数的上限限制。一旦达到此大小，插入将阻塞，直到使用队列项为止。如果maxsize小于或等于0，则队列大小为无穷大。——有优先级的队列      首先检索值最低的条目(值最低的条目是通过排序(list(entries))[0]返回的条目)。条目的典型模式是表单中的元组:(priority_number, data)。

  异常

exception Queue.Empty	当非阻塞的在queue的空对象调用 get() (or get_nowait())时抛出异常
exception Queue.Full	当对已满的队列对象调用非阻塞put()(或put_nowait())时引发的异常。

Queue.qsize()	返回队列的大致大小，所以，注意，qsize() > 0不能保证后续的get()不会阻塞，qsize() < maxsize也不能保证put()不会阻塞。
Queue.empty()	如果队列为空，返回True，否则返回False，如果empty()返回True，它不能保证后续的put()调用不会阻塞。类似地，如果empty()返回False，它不能保证后续的get()调用不会阻塞。
Queue.full()	如果队列已满，则返回True，否则返回False。如果full()返回True，它不能保证后续的get()调用不会阻塞。同样，如果full()返回False，则不能保证后续的put()调用不会阻塞。
Queue.put(item[, block[, timeout]])	往队列中添加项目的时候,如果可选的参数block = true，timeout=None(默认)，如果有必要，阻塞，直到在空闲插槽可用之前。如果timeout是正数，它会阻塞最多timeout设定的秒数，如果在此时间内没有可用的空闲时间，则会引发Full异常。否则(block为false)，如果一个空闲的插槽立即可用，就将一个item放到队列中，否则引发Full的异常(在这种情况下会忽略超时)。
Queue.put_nowait(item)	相当于put(item, False)
Queue.get([block[, timeout]])	从队列中移除item，如果可选参数block = True，timeout = None(default)，它会阻塞直到队列中有一个有效的项目，如果timeout >0,在达到设定的超时时间后还是没有有效的item，会抛出Empty exception 如果block = False,在队列中如果有项目立即可以用，则返回item，否则抛出Empty exception （这种情况下timeout时忽略的）
Queue.get_nowait()	等同于get(False).
Queue.task_done()	指示插入队列任务完成，由队列消费者线程使用。每次使用get()之后都调用一下task_done()，告诉任务已经完成。 如果一个join()正在阻塞，当所有项目处理完毕后，系统将恢复正常运行（意味着调用task_done()将会接收put()到队列中的每一项）。如果调用次数超过了队列中放置的项的次数，则抛出ValueError
Queue.join()	阻塞，直到获取和处理队列中的所有项。当一个item添加到队列中时，未完成的任务数将会上升。当消费者线程调用task_done()，未完成任务数将会减少，用来指示项目已经检索，并完成了对该项的所有工作。在未完成任务数减小到0，join()就会阻塞

2.deque——像列表一样的容器，但是可以高效的从两边快速的添加和弹出，在两端性能都是O(1).

虽然列表对象支持类似的操作，但是它们针对快速固定长度的操作进行了优化.

在没指定最大长度或者长度定义为None的时候，队列长度可以增长到任意长度，否则限定为指定的长度，在队列满的情况下，在一端添加新项，则旧的数据会从另一端丢弃

    

创建双向队列	构造函数参数可以指定一个可迭代对象，若是没指定则新建的队列是空的， 下面例子参数是一个列表（可迭代对象）
从右边添加一项
从左边添加一项
pop()——从队列右边移除并返回一个元素，队列为空则抛出异常IndexError.
从左边删除一项
反转双向队列
copy()——创建一个副本
clear()——清除所有数据	长度将变为0
count(x)——统计队列中元素=X的个数
extend() 一次性从右端添加多个元素	参数必须是可以迭代的，所以字符串拆开了
index(x[, start[, stop]])——元素X在队列中的序列，可以指定开始和结束的序列（可选的）
insert(i, x)——在序列i处插入元素x，之后x元素的序列为i
remove(value)——删除从左往右第一次出现的元素value
rotate(n=1)——当参数为正整数n时，rotate()将向右移动n位，并将队列右端的n个元素移到左端，当参数为负数-n是，rotate()将向左移动n位，并将队列左边的n个元素移动到右边。	等同于先弹出，再添加到左边d.appendleft(d.pop())
maxlen——有没有限定最大值边界

 

3.heapq——优先级队列

堆是二叉树每个父节点的值都小于或等于其子节点，这个实现使用数组

heap[k] <= heap[2*k+1] 和heap[k] <= heap[2*k+2]（K从0开始计数）

为了进行比较，不存在的元素被认为是无限的。堆的有趣特性是它的最小元素总是根heap[0]。

heap[0]是最小的项，而heap.sort（）维护堆不变式！

堆是一种特殊的树形数据结构，每个节点都有一个值，通常我们所说的堆的数据结构指的是二叉树。堆的特点是根节点的值最大（或者最小），而且根节点的两个孩子也能与孩子节点组成子树，亦然称之为堆。
堆分为两种，大根堆和小根堆是一颗每一个节点的键值都不小于（大于）其孩子节点的键值的树。无论是大根堆还是小根堆（前提是二叉堆）都可以看成是一颗完全二叉树。下面以图的形式直观感受一下:——这部分转载https://blog.youkuaiyun.com/minxihou/article/details/51857518

要创heap，请使用初始化的空列表——[]，或者您可以通过功能heapify（）将一个已填充的列表转换成堆。

heapq.heappush(heap, item)——把item添加到heap中（heap是一个列表）