Курс Python → Работа с очередями в Python

Очереди — это структуры данных, которые работают по принципу «первым пришёл — первым ушёл» (FIFO). Это означает, что элементы извлекаются из очереди в том же порядке, в котором были добавлены. В Python для работы с очередями существует модуль queue, который предоставляет удобные классы для создания и управления очередями.

Для создания очереди в Python сначала необходимо импортировать модуль queue, а затем создать экземпляр класса Queue. Например:

import queue

q = queue.Queue()

После создания очереди можно добавлять элементы в нее с помощью метода put() и извлекать элементы из очереди с помощью метода get(). Например:

q.put(1)
q.put(2)
print(q.get())  # Вывод: 1

В Python также существуют другие типы очередей, такие как LifoQueue (для работы с LIFO-очередями) и PriorityQueue (для работы с приоритетными очередями). Принцип работы с ними аналогичен работе с обычной очередью, но с некоторыми особенностями в зависимости от типа очереди.

Пример работы с LifoQueue:

import queue

lifo = queue.LifoQueue()
lifo.put(1)
lifo.put(2)
print(lifo.get())  # Вывод: 2

Пример работы с PriorityQueue:

import queue

pq = queue.PriorityQueue()
pq.put((2, 'second'))
pq.put((1, 'first'))
print(pq.get())  # Вывод: (1, 'first')
Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Перевод текста с Python Translator
  2. Преобразование текста в речь с Python
  3. Возврат нескольких значений
  4. Метод splitlines() для разделения строк
  5. Работа с deque из collections
  6. Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
  7. Создание пользовательской коллекции в Python
  8. Зарезервированные слова в Python
  9. Экспорт внешнего файла с помощью writefile
  10. Работа с изображениями PIL
  11. Оптимизация строк в Python
  12. Progress с библиотекой tqdm
  13. Глобальные переменные в Python
  14. Применение функции к списку
  15. Генераторы в Python
  16. Функции классификации комплексных чисел
  17. Оператор in и not in в Python
  18. Оптимизация параметров в Python
  19. Анализ кода — Python
  20. PATCH-запрос с библиотекой requests
  21. Работа с путями в Python
  22. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  23. Анонимные функции в Python
  24. Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
  25. Модуль os: работа с файлами и папками
  26. Работа с Requests для HTTP-запросов
  27. Обработка ошибок в Python
  28. Избегание циклических зависимостей классов в Python
  29. Работа с асинхронными задачами в Python
  30. Метод ipow для возведения в степень
  31. Распаковка элементов последовательности
  32. Получение значений из словарей
  33. Метод Enumerate() для списков
  34. Форматирование вывода с F-строками
  35. Работа с классами данных
  36. Списковые включения в Python
  37. Оператор морж в Python 3.8
  38. Обновление и получение данных в SQLite
  39. Объединение коллекций в Python
  40. Генераторы данных
  41. Работа с словарями в Python
  42. Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
  43. Работа с кортежами в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию