pythonqueue
㈠ python3没有queue模块吗
有的，直接使用就可以了。
import queue
lr = queue.Queue()
㈡ python queue中有几个元素
直接这样就可以看到了
>>> dir(queue)
['Empty', 'Full', 'LifoQueue', 'PriorityQueue', 'Queue', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'deque', 'heappop', 'heappush', 'threading', 'time']
>>> dir(queue.Queue)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__mole__', '__ne__', '__new__', '__rece__', '__rece_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_get', '_init', '_put', '_qsize', 'empty', 'full', 'get', 'get_nowait', 'join', 'put', 'put_nowait', 'qsize', 'task_done']
>>>
使用qsize这个函数就可以得到元素数
㈢ Python multiprocessing.Queue 和 Queue有区别吗
Queue是python中的标准库，可以直接import 引用，之前学习的时候有听过着名的“先吃先拉”与“后吃先吐”，其实就是这里说的队列，队列的构造的时候可以定义它的容量，别吃撑了，吃多了，就会报错,构造的时候不写或者写个小于1的数则表示无限多
import Queue
q = Queue.Queue(10)
向队列中放值(put)
q.put(‘yang’)
q.put(4)
q.put([‘yan’,’xing’])
在队列中取值get()
默认的队列是先进先出的
>>> q.get()
'yang'
>>> q.get()
4
>>> q.get()
['yan', 'xing']
>>>
㈣ python 怎么监听queue
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 Queue
q = Queue.Queue()
for i in range(5):
q.put(i)
while not q.empty():
print q.get()
输出：
0
1
2
㈤ python queue maxsize可以自己设定吗
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
fromqueueimportQueue
q1=Queue()#无穷大，除非内存不足，否则可以一直put
q2=Queue(5)#最多容纳5个，达到5个再put则阻塞
㈥ python中List，Queue等数据结构存储效率哪个更优
python中的数据结构有：set，list，Queue，dict，tuple等；
效率问题，主要看你使用场景：
比如要判断一个值是否存在，set肯定快，应为是使用hash,
如果保持数据的顺序性：当时list和Queue，但是list不是线程安全的，但是Queue是，
tuple是不可变的
dict是字典，和json差不多，使用于key-value类型，效率也比较高；
所以主要根据使用场景去选择合适的数据结构，每种数据结构的存在都是有他的应用空间，不然效率低的早就淘汰了。
㈦ python3.4 queue
我估计你当前文件所在目录下面有一个文件叫queue，或者当前文件名就是queue。
这样就无法导入正确的queue模块。
㈧ python 中的三种 Queue 有什么区别
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
㈨ Python multiprocessing.Queue() 和 Queue有区别吗
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
㈩ 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。