|
Классы LifoQueue и PriorityQueue модуля queueКурс по стандартной библиотеке: https://stepik.org/a/259466?utm_source=proproprogs На прошлом занятии мы с вами подробно разобрали работу класса queue.Queue, реализующий потокобезопасную очередь типа FIFO. Продолжим эту тему и рассмотрим еще два аналогичных класса:
Очередь queue.LifoQueue типа LIFOКласс LifoQueue работает по аналогии с классом Queue с тем же набором методов, отличаясь лишь порядком извлечения элементов: они выбираются в обратном порядке, то есть, последний добавленный удаляется первым. Простая визуализация этого типа очереди демонстрирует стопка тарелок, когда новая кладется сверху и берется тоже сверху:
Это принцип добавления/удаления элементов также известен под названием стек (stack). Давайте для примера реализуем стек с помощью класса LifoQueue. Вначале нужно создать объект этой очереди: import queue stack = queue.LifoQueue() # LIFO без ограничений длины Затем, добавим несколько элементов в этот стек так, как это мы делали на прошлом занятии: data = ['one', 2, 'three', 4, 5, 6] for d in data: try: stack.put(d, block=False) # в многопоточных приложениях block=True except queue.Full as e: print("Full: " + str(e)) break print("Число элементов в очереди:", stack.qsize()) И извлечем добавленные элементы: while not stack.empty(): try: d = stack.get(block=False) # в многопоточных приложениях block=True print(d) except queue.Empty as e: print("Empty: " + str(e)) break Обратите внимание, что данные извлекаются в обратном порядке: сначала значение 6, потом 5 и последним ‘one’. Очередь queue.PriorityQueueРассматриваемые до сих пор очереди имели жесткий приоритет (порядок) добавления/извлечения элементов. Однако на практике существуют задачи, когда элементы следует извлекать согласно их приоритетам. Причем, чем ниже значение, указанное в приоритете, тем раньше элемент должен быть извлечен из очереди. Примерами классических задач, где имеет смысл использовать очереди с приоритетами, являются следующие:
Работа с очередью PriorityQueue выполняется так же, как и с двумя другими классами: Queue и LifoQueue. Единственное ключевое отличие, что метод put() ожидает объект, который можно сравнивать на меньше/больше. В самом простом варианте можно использовать кортеж в формате: (приоритет, данные) Например, создадим очередь со следующими данными: import queue tasks = queue.PriorityQueue() lst_t = [(1, 'варим пельмешки'), (7, 'программируем'), (2, 'едим пельмешки'), (2, 'пьем кофе'), (4, 'принимаем лабы'), (3, 'читаем лекции')] for d in lst_t: tasks.put(d) print("Число элементов в очереди:", tasks.qsize()) Каждый элемент (задача) имеет свой числовой приоритет, причем приоритеты могут совпадать. В этом случае они будут извлекаться по порядку их записи в очередь. Извлечем элементы из этой очереди и посмотрим на порядок их следования: while not tasks.empty(): try: d = tasks.get(block=False) # в многопоточных приложениях block=True print(d) except queue.Empty as e: print("Empty: " + str(e)) break Увидим, что элементы с наименьшим значением приоритета выбираются в первую очередь: Число
элементов в очереди: 6
Пользовательский класс для объектов очереди queue.PriorityQueueКонечно, кортеж удобен для простых реализаций элементов очереди с приоритетом. Однако на практике не редко для этих целей объявляют свой собственный класс, в котором определяют операции сравнения: меньше, больше. Например, это можно сделать так: class Task: def __init__(self, data, priority): self.data = data self.priority = priority def __lt__(self, other): return self.priority < other.priority def __repr__(self): return f"Task: {self.data}, {self.priority}" Обратите внимание, в этом классе определен магический метод __lt__, который вызывается для операции сравнения на меньше. Соответственно, он возвращает булево значение при сравнении соответствующих приоритетов двух объектов класса Task. Например: a = Task('a', 1) b = Task('b', 2) a < b # True И, кроме того, автоматически реализуется метод сравнения на больше, как отрицание результата метода __lt__: a > b # False Те из вас, кто изучал курс по ООП Python, все это прекрасно уже знают. Итак, после объявления класса, можно создать список из этих объектов и добавить их в очередь: tasks = queue.PriorityQueue() lst_t = [Task('варим пельмешки', 1), Task('программируем', 7), Task('едим пельмешки', 2), Task('пьем кофе', 2), Task('принимаем лабы', 4), Task('читаем лекции', 3)] for d in lst_t: tasks.put(d) Программа здесь выглядит абсолютно также, только вместо кортежей появляются объекты класса Task. После выбора этих объектов из очереди, получим результат: Число
элементов в очереди: 6
Как видите, все работает прежним образом, элементы выбираются в порядке указанных приоритетов, начиная с наименьшего. Таким образом, класс PriorityQueue хорошо подходит для ситуаций, когда важно обрабатывать события или задачи в строго определенном порядке приоритетов. Это особенно полезно в потоковых сценариях и многозадачных системах, где важно гарантировать соблюдение строгого порядка обработки запросов. Курс по стандартной библиотеке: https://stepik.org/a/259466?utm_source=proproprogs Видео по теме |
