简短而有效的python queue队列解释

简介: Queue.qsize() 返回队列的大小 Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False Queue.

Queue.qsize() 返回队列的大小 
Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False 
Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False
Queue.full 与 maxsize 大小对应 
Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间 
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间 
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作


目录
相关文章
|
2天前
|
算法 Python
请解释Python中的关联规则挖掘以及如何使用Sklearn库实现它。
使用Python的mlxtend库,可以通过Apriori算法进行关联规则挖掘。首先导入TransactionEncoder和apriori等模块,然后准备数据集(如购买行为列表)。对数据集编码并转换后,应用Apriori算法找到频繁项集(设置最小支持度)。最后,生成关联规则并计算置信度(设定最小置信度阈值)。通过调整这些参数可以优化结果。
50 9
|
2天前
|
存储 缓存 算法
Python中collections模块的deque双端队列:深入解析与应用
在Python的`collections`模块中,`deque`(双端队列)是一个线程安全、快速添加和删除元素的双端队列数据类型。它支持从队列的两端添加和弹出元素,提供了比列表更高的效率,特别是在处理大型数据集时。本文将详细解析`deque`的原理、使用方法以及它在各种场景中的应用。
|
2天前
|
Python
请解释Python中的主成分分析(PCA)以及如何使用Sklearn库实现它。
PCA是数据降维工具,Python中可通过Sklearn的PCA类实现。以下是一个简例:导入numpy、PCA和数据集;加载鸢尾花数据,标准化;创建PCA对象,指定降维数(如2);应用PCA转换;最后输出降维结果。此示例展示了如何将数据从高维降至二维。
22 4
|
2天前
|
存储 Python
【Python 基础】解释reduce函数的工作原理
【5月更文挑战第6天】【Python 基础】解释reduce函数的工作原理
|
2天前
|
Python
【Python 基础】解释map函数的工作原理
【5月更文挑战第6天】【Python 基础】解释map函数的工作原理
|
2天前
|
索引 Python
【Python 基础】解释Range函数
【5月更文挑战第6天】【Python 基础】解释Range函数
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【Python机器学习专栏】决策树算法的实现与解释
【4月更文挑战第30天】本文探讨了决策树算法,一种流行的监督学习方法,用于分类和回归。文章阐述了决策树的基本原理,其中内部节点代表特征判断,分支表示判断结果,叶节点代表类别。信息增益等标准用于衡量特征重要性。通过Python的scikit-learn库展示了构建鸢尾花数据集分类器的示例,包括训练、预测、评估和可视化决策树。最后,讨论了模型解释和特征重要性评估在优化中的作用。
|
2天前
|
数据可视化 Python
请解释Python中的线性回归分析以及如何使用Sklearn库实现它。
【4月更文挑战第22天】使用Python的Sklearn库进行线性回归分析,包括7个步骤:导入库、准备数据、划分训练测试集、创建模型、训练、预测和评估。示例代码创建了一个简单的数据集,应用线性回归模型,计算了Mean Squared Error和R² Score,并展示了预测结果与实际值的可视化对比。
21 11
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
请解释Python中的Sklearn库以及它的主要用途。
`Sklearn`是Python的顶级机器学习库,提供数据预处理、特征选择、分类回归、聚类、模型评估及参数调优等工具。它包含多种算法如SVM、决策树,并提供样例数据集便于实践。它是进行机器学习项目不可或缺的工具。
18 1
|
2天前
|
XML 数据采集 自然语言处理
请解释Python中的BeautifulSoup库以及它的主要用途。
BeautifulSoup是Python的HTML/XML解析库,用于数据提取和网页抓取。它简化了查找、访问和修改文档元素及属性的过程。主要用途包括Web Scraping、数据清洗、自动化测试、内容生成、网站开发和与其他库集成,如Requests和Scrapy,广泛应用于多个领域。
17 8