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队列判空函数python 队列的判空判满

IT技术队列

python3中如何用deque判断队列是否为空假设 deque 变量是 d, 可以直接用 if else 判断.
if d:
# 队列不为空
else:
# 队列为空
因为 python 的 if 会把表达式转化为 bool 值，队列不为 None 并且长度不是零的时候表达式的值为 True 。否则为 False. 同理的还有其他 List，Dict 类型等
PYTHON如何判断一个字典或者列表为空if py_obj:
print '非空'
if py_obj is None:
print '空'
if not py_obj:
非空
用单链表实现队列，并令front=rear=NULL表示队列为空 ， 编写实现队列的如下五种运算的函数 。#include "stdio.h"
#include "string.h"
#include "stdlib.h"
#define maxsize 64
typedef struct node
{
char data[maxsize];
int front,rear;
}squene,*sqlist;
/*将队列置空，把函数名改一下就行了*/
void ClearQueen(sqlist Q)
{
Q-front=0;Q-rear=-1;
}
/*判断队空*/
int Emptyquene(sqlist Q)
{
if(Q-rear==-1)return 1;
else if(Q-front==Q-rear 1)return 1;
else return 0;
}
/*进队*/
void Enquene(sqlist Q,char e)
{
if(Q-rear=maxsize-1)printf("Over flow!\n");
else Q-data[Q-rear]=e;
}
/*出队*/
void Dequene(sqlist Q)
{
if(Emptyquene(Q))printf("The quene is empty!\n");
else Q-front;
}
/*以后就是我们数据结构上机的内容了 ， 没用的话可以删掉*/
/*打印队中元素*/
void Printquene(sqlist Q)
{
if(Emptyquene(Q))printf("The quene is empty!");
while(!Emptyquene(Q))
{
printf("%c ",Q-data[Q-front]);
Q-front;
}
printf("\n");
}
main()
{
char c;
sqlist Q;
Q=(sqlist)malloc(sizeof(squene));
ClearQueen(Q);
while(1)
{
printf("Please enter a char:\n");
c=getchar();
getchar();
if(c=='@')break;
else if(c=='0')Dequene(Q);
else Enquene(Q,c);
}
Printquene(Q);
free(Q);
}
如何判断python函数返回的是否是空可以直接把函数放到if后面当作条件 ， 如果为空的话判断结果是false,例如：
def test():
return None
if test():
print True
else:
print False
python基?。?1）-线程通信到这里队列判空函数python，队列判空函数python我们要聊一下线程通信队列判空函数python的内容队列判空函数python；
首先，我们抛开语言不谈，先看看比较基础的东西 ， 线程间通信的方式；其实也就是哪几种（我这里说的，是我的所谓的知道的 。。。）事件，消息队列，信号量，条件变量（锁算不算？我只是认为是同步的一种）；所以我们也就是要把这些掌握了，因为各有各的好处嘛；
条件变量我放到了上面的线程同步里面讲了，我总感觉这算是同步的一种，没有很多具体信息的沟通；同时吧，我认为条件变量比较重要，因为这种可以应用于线程池的操作上；所以比较重要；这里 ， 抛开条件变量不谈，我们看看其他的东西；
1、消息队列：
queue 模块下提供了几个阻塞队列，这些队列主要用于实现线程通信 。在 queue 模块下主要提供了三个类，分别代表三种队列，它们的主要区别就在于进队列、出队列的不同 。
关于这三个队列类的简单介绍如下：
queue.Queue(maxsize=0)：代表 FIFO（先进先出）的常规队列，maxsize 可以限制队列的大小 。如果队列的大小达到队列的上限 ， 就会加锁 ， 再次加入元素时就会被阻塞，直到队列中的元素被消费 。如果将 maxsize 设置为 0 或负数，则该队列的大小就是无限制的 。
queue.LifoQueue(maxsize=0)：代表 LIFO（后进先出）的队列，与 Queue 的区别就是出队列的顺序不同 。
PriorityQueue(maxsize=0)：代表优先级队列，优先级最小的元素先出队列 。
这三个队列类的属性和方法基本相同 ， 它们都提供了如下属性和方法：
Queue.qsize()：返回队列的实际大?。?也就是该队列中包含几个元素 。
Queue.empty()：判断队列是否为空 。
Queue.full()：判断队列是否已满 。
Queue.put(item, block=True, timeout=None)：向队列中放入元素 。如果队列己满，且 block 参数为 True（阻塞），当前线程被阻塞，timeout 指定阻塞时间，如果将 timeout 设置为 None，则代表一直阻塞，直到该队列的元素被消费；如果队列己满，且 block 参数为 False（不阻塞），则直接引发 queue.FULL 异常 。
Queue.put_nowait(item)：向队列中放入元素，不阻塞 。相当于在上一个方法中将 block 参数设置为 False 。
Queue.get(item, block=True, timeout=None)：从队列中取出元素（消费元素） 。如果队列已满，且 block 参数为 True（阻塞），当前线程被阻塞，timeout 指定阻塞时间，如果将 timeout 设置为 None，则代表一直阻塞，直到有元素被放入队列中； 如果队列己空 ， 且 block 参数为 False（不阻塞），则直接引发 queue.EMPTY 异常 。
Queue.get_nowait(item)：从队列中取出元素，不阻塞 。相当于在上一个方法中将 block 参数设置为 False 。
其实我们想想，这个队列，是python进行封装的，那么我们可以用在线程间的通信；同时也是可以用做一个数据结构；先进先出就是队列 ， 后进先出就是栈；我们用这个栈写个十进制转二进制的例子：
没毛?。梢哉５拇蛴 。黄渲行枰⒁獾木褪?，maxsize在初始化的时候如果是0或者是个负数的话，那么就会是不限制大?。?
那么其实我们想想 ， 我们如果用做线程通信的话，我们两个线程，可以把队列设置为1的大?。绻?对多，比如是创建者和消费者的关系 ， 我们完全可以作为消息队列 ， 比如说创建者一直在创建一些东西，然后放入到消息队列里面，然后供消费着使用；就是一个很好的例子；所以，其实说是消息队列，也就是队列，没差；
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下面来看一下事件
Event 是一种非常简单的线程通信机制 ， 一个线程发出一个 Event，另一个线程可通过该 Event 被触发 。
Event 本身管理一个内部旗标，程序可以通过 Event 的 set() 方法将该旗标设置为 True ， 也可以调用 clear() 方法将该旗标设置为 False 。程序可以调用 wait() 方法来阻塞当前线程，直到 Event 的内部旗标被设置为 True 。
Event 提供了如下方法：
is_set()：该方法返回 Event 的内部旗标是否为True 。
set()：该方法将会把 Event 的内部旗标设置为 True，并唤醒所有处于等待状态的线程 。
clear()：该方法将 Event 的内部旗标设置为 False ， 通常接下来会调用 wait() 方法来阻塞当前线程 。
wait(timeout=None)：该方法会阻塞当前线程 。
这里我想解释一下；其实对于事件来说，事件可以看成和条件变量是一样的，只是我们说说不一样的地方；
1、对于事件来说 ， 一旦触发了事件，也就是说，一旦set为true了 ， 那么就会一直为true，需要clear调内部的标志，才能继续wait；但是conditon不是，他是一次性的唤醒其他线程；
2、conditon自己带锁；事件呢？不是的；没有自己的锁；比如说有一个存钱的线程，有一个是取钱的线程；那么存钱的线程要存钱；需要怎么办呢？1、发现银行没有钱了（is_set判断）；2、锁住银行；3、存钱；4、释放银行；5、唤醒事件；对于取钱的人；1、判断是否有钱；2、被唤醒了，然后锁住银行；3、开始取钱；4、清理告诉存钱的人，我没钱了（clear）；5、释放锁；6、等着钱存进去；
其实说白了 ， 就是记住一点；这个旗标需要自己clear就对了
写个例子，怕以后忘了怎么用；
其实时间和信号量比较像；但是信号量不用自己清除标志位；但是事件是需要的；
Python Queue 入门Queue 叫队列，是数据结构中的一种 ， 基本上所有成熟的编程语言都内置了对 Queue 的支持 。
Python 中的 Queue 模块实现了多生产者和多消费者模型，当需要在多线程编程中非常实用 。而且该模块中的 Queue 类实现了锁原语，不需要再考虑多线程安全问题 。
该模块内置了三种类型的 Queue，分别是class queue.Queue(maxsize=0)，class queue.LifoQueue(maxsize=0)和class queue.PriorityQueue(maxsize=0)。它们三个的区别仅仅是取出时的顺序不一致而已 。
Queue 是一个 FIFO 队列，任务按照添加的顺序被取出 。
LifoQueue 是一个 LIFO 队列 ， 类似堆栈，后添加的任务先被取出 。
PriorityQueue 是一个优先级队列，队列里面的任务按照优先级排序，优先级高的先被取出 。
如你所见，就是上面所说的三种不同类型的内置队列，其中 maxsize 是个整数，用于设置可以放入队列中的任务数的上限 。当达到这个大小的时候，插入操作将阻塞至队列中的任务被消费掉 。如果 maxsize 小于等于零 ， 则队列尺寸为无限大 。
向队列中添加任务，直接调用put()函数即可
put()函数完整的函数签名如下Queue.put(item, block=True, timeout=None)，如你所见，该函数有两个可选参数 。
默认情况下，在队列满时，该函数会一直阻塞，直到队列中有空余的位置可以添加任务为止 。如果 timeout 是正数 ， 则最多阻塞 timeout 秒，如果这段时间内还没有空余的位置出来，则会引发Full异常 。
当 block 为 false 时，timeout 参数将失效 。同时如果队列中没有空余的位置可添加任务则会引发Full异常 ， 否则会直接把任务放入队列并返回，不会阻塞 。
另外，还可以通过Queue.put_nowait(item)来添加任务 ， 相当于Queue.put(item, False)，不再赘述 。同样，在队列满时，该操作会引发Full异常 。
从队列中获取任务，直接调用get()函数即可 。
与put()函数一样，get()函数也有两个可选参数，完整签名如下Queue.get(block=True, timeout=None)。
默认情况下，当队列空时调用该函数会一直阻塞，直到队列中有任务可获取为止 。如果 timeout 是正数，则最多阻塞 timeout 秒，如果这段时间内还没有任务可获取 ， 则会引发Empty异常 。
当 block 为 false 时，timeout 参数将失效 。同时如果队列中没有任务可获取则会立刻引发Empty异常 ， 否则会直接获取一个任务并返回，不会阻塞 。
另外，还可以通过Queue.get_nowait()来获取任务，相当于Queue.get(False)，不再赘述 。同样 ， 在队列为空时，该操作会引发Empty异常 。
Queue.qsize()函数返回队列的大小 。注意这个大小不是精确的，qsize()0 不保证后续的 get() 不被阻塞，同样 qsize()maxsize 也不保证 put() 不被阻塞 。
如果队列为空，返回True，否则返回False。如果 empty() 返回True，不保证后续调用的 put() 不被阻塞 。类似的，如果 empty() 返回False，也不保证后续调用的 get() 不被阻塞 。
如果队列是满的返回True，否则返回False。如果 full() 返回True不保证后续调用的 get() 不被阻塞 。类似的 ， 如果 full() 返回False也不保证后续调用的 put() 不被阻塞 。
queue.Queue()是 FIFO 队列，出队顺序跟入队顺序是一致的 。
queue.LifoQueue()是 LIFO 队列，出队顺序跟入队顺序是完全相反的，类似于栈 。
优先级队列中的任务顺序跟放入时的顺序是无关的，而是按照任务的大小来排序，最小值先被取出 。那任务比较大小的规则是怎么样的呢 。
注意 ， 因为列表的比较对规则是按照下标顺序来比较的，所以在没有比较出大小之前，队列中所有列表对应下标位置的元素类型要一致 。
好比[2,1]和["1","b"]因为第一个位置的元素类型不一样 ， 所以是没有办法比较大小的，所以也就放入不了优先级队列 。
然而对于[2,1]和[1,"b"]来说即使第二个元素的类型不一致也是可以放入优先级队列的，因为只需要比较第一个位置元素的大小就可以比较出结果了，就不需要比较第二个位置元素的大小了 。
但是对于[2,1]和 1[2,"b"]来说，则同样不可以放入优先级队列，因为需要比较第二个位置的元素才可以比较出结果 ， 然而第二个位置的元素类型是不一致的，无法比较大小 。
综上 ， 也就是说，直到在比较出结果之前，对应下标位置的元素类型都是需要一致的。
下面我们自定义一个动物类型，希望按照年龄大小来做优先级排序 。年龄越小优先级越高 。
本章节介绍了队列以及其常用操作 。因为队列默认实现了锁原语 ， 因此在多线程编程中就不需要再考虑多线程安全问题了，对于程序员来说相当友好了 。
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