這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Python collections.deque雙邊隊(duì)列的原理，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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隊(duì)列是一種只允許在一端進(jìn)行插入操作，而在另一端進(jìn)行刪除操作的線性表。

在Python文檔中搜索隊(duì)列（queue）會(huì)發(fā)現(xiàn)，Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中包含了四種隊(duì)列，分別是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collections.deque。

collections.deque

deque是雙端隊(duì)列（double-ended queue）的縮寫，由于兩端都能編輯，deque既可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)棧（stack）也可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)隊(duì)列（queue）。

deque支持豐富的操作方法，主要方法如圖：

相比于list實(shí)現(xiàn)的隊(duì)列，deque實(shí)現(xiàn)擁有更低的時(shí)間和空間復(fù)雜度。list實(shí)現(xiàn)在出隊(duì)（pop）和插入（insert）時(shí)的空間復(fù)雜度大約為O(n)，deque在出隊(duì)（pop）和入隊(duì)（append）時(shí)的時(shí)間復(fù)雜度是O(1)。

deque也支持in操作符，可以使用如下寫法：

q = collections.deque([1, 2, 3, 4])
print(5 in q) # False
print(1 in q) # True

deque還封裝了順逆時(shí)針的旋轉(zhuǎn)的方法：rotate。

# 順時(shí)針
q = collections.deque([1, 2, 3, 4])
q.rotate(1)
print(q) # [4, 1, 2, 3]
q.rotate(1)
print(q) # [3, 4, 1, 2]

# 逆時(shí)針
q = collections.deque([1, 2, 3, 4])
q.rotate(-1)
print(q) # [2, 3, 4, 1]
q.rotate(-1)
print(q) # [3, 4, 1, 2]

線程安全方面，通過(guò)查看collections.deque中的append()、pop()等方法的源碼可以知道，他們都是原子操作，所以是GIL保護(hù)下的線程安全方法。

static PyObject *
deque_append(dequeobject *deque, PyObject *item) {
Py_INCREF(item);
if (deque_append_internal(deque, item, deque->maxlen) < 0)
return NULL;
Py_RETURN_NONE;
}

通過(guò)dis方法可以看到，append是原子操作（一行字節(jié)碼）。

綜上，collections.deque是一個(gè)可以方便實(shí)現(xiàn)隊(duì)列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，具有線程安全的特性，并且有很高的性能。

queue.Queue & asyncio.Queue

queue.Queue和asyncio.Queue都是支持多生產(chǎn)者、多消費(fèi)者的隊(duì)列，基于collections.deque，他們都提供了Queue（FIFO隊(duì)列）、PriorityQueue（優(yōu)先級(jí)隊(duì)列）、LifoQueue（LIFO隊(duì)列），接口方面也相同。

區(qū)別在于queue.Queue適用于多線程的場(chǎng)景，asyncio.Queue適用于協(xié)程場(chǎng)景下的通信，由于asyncio的加成，queue.Queue下的阻塞接口在asyncio.Queue中則是以返回協(xié)程對(duì)象的方式執(zhí)行，具體差異如下表：

	queue.Queue	asyncio.Queue
介紹	同步隊(duì)列	asyncio隊(duì)列
線程安全	是	否
超時(shí)機(jī)制	通過(guò)timeout參數(shù)實(shí)現(xiàn)	通過(guò)asyncio.wait_for()方法實(shí)現(xiàn)
qsize()	預(yù)估的隊(duì)列長(zhǎng)度（獲取qsize到下一個(gè)操作之間，queue有可能被其它的線程修改，導(dǎo)致qsize大小發(fā)生變化）	準(zhǔn)確的隊(duì)列長(zhǎng)度（由于是單線程，所以queue不會(huì)被其它線程修改）
put() / set()	put(item, block=True, timeout=None)，可以通過(guò)設(shè)置block是否為True來(lái)配置put和set方法是否為阻塞，并且可以為阻塞操作設(shè)置大時(shí)長(zhǎng)timeout，block為False時(shí)行為和put_nowait()方法一致。	put()方法會(huì)返回一個(gè)協(xié)程對(duì)象，所以沒(méi)有block參數(shù)和timeout參數(shù)，如果需要非阻塞方法，可以使用put_nowait()，如果需要對(duì)阻塞方法應(yīng)用超時(shí)，可以使用coroutine asyncio.wait_for()。

multiprocessing.Queue

multiprocessing提供了三種隊(duì)列，分別是Queue、SimpleQueue、JoinableQueue。

multiprocessing.Queue既是線程安全也是進(jìn)程安全的，相當(dāng)于queue.Queue的多進(jìn)程克隆版。和threading.Queue很像，multiprocessing.Queue支持put和get操作，底層結(jié)構(gòu)是multiprocessing.Pipe。

multiprocessing.Queue底層是基于Pipe構(gòu)建的，但是數(shù)據(jù)傳遞時(shí)并不是直接寫入Pipe，而是寫入進(jìn)程本地buffer，通過(guò)一個(gè)feeder線程寫入底層Pipe，這樣做是為了實(shí)現(xiàn)超時(shí)控制和非阻塞put/get，所以Queue提供了join_thread、cancel_join_thread、close函數(shù)來(lái)控制feeder的行為，close函數(shù)用來(lái)關(guān)閉feeder線程、join_thread用來(lái)join feeder線程，cancel_join_thread用來(lái)在控制在進(jìn)程退出時(shí)，不自動(dòng)join feeder線程，使用cancel_join_thread有可能導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)沒(méi)有被feeder寫入Pipe而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失。

和threading.Queue不同的是，multiprocessing.Queue默認(rèn)不支持join()和task_done操作，這兩個(gè)支持需要使用mp.JoinableQueue對(duì)象。

SimpleQueue是一個(gè)簡(jiǎn)化的隊(duì)列，去掉了Queue中的buffer，沒(méi)有了使用Queue可能出現(xiàn)的問(wèn)題，但是put和get方法都是阻塞的并且沒(méi)有超時(shí)控制。

關(guān)于Python collections.deque雙邊隊(duì)列的原理就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

本文題目：Pythoncollections.deque雙邊隊(duì)列的原理-創(chuàng)新互聯(lián)
文章網(wǎng)址：http://aaarwkj.com/article44/ihghe.html

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