【python】多线程(3)queue队列之不同延时时长的参数调用问题

本文主要是介绍【python】多线程(3)queue队列之不同延时时长的参数调用问题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

链接1:【python】多线程(笔记)(1)
链接2:【python】多线程(笔记)(2)Queue队列

0.问题描述

两个线程,但是不同延时时长,导致数据输出频率不同,但是又想基于其中的最大频率实时输出数据(比如线程一与线程二均用来描述某个物体的运动,但是线程一每2秒输出数据,线程二每1秒输出数据,输出数据方式为[线程一数据,线程二数据],希望屏幕每1秒打印出该数据),但是队列中,以后进先出队列为例,数据每取出之后队列就少一个数据,这就需要用global全局变量作为中间值。

1.示例代码

两个线程,func1与func2,
func1的参数从0开始每2秒自增一次并输入到中间队列中,
func2每1秒从中间队列取出最新的参数并打印到屏幕上:如果队列不为空,则打印最新参数;如果为空,则打印历史参数

中间队列设为q
则逻辑如下:
在这里插入图片描述示例代码如下所示:
注意代码逻辑顺序,非常重要!!!

import threading
import time
import queueq=queue.LifoQueue()#后进先出队列,队列长度无限制global qqq
global ppp
ppp=-1#线程二的初始值,为了区别这里给ppp赋值-1
qqq=-2#线程一的初始值
#这两个参数赋值为负仅为了鉴别线程是否会被执行
#由于线程一在下面的threads中优先于线程二执行,屏幕上不会打印出-1与-2#线程一
def func1():#func1每2秒自增一次global qqqq1=0for i in range(5):q1=q1+1qqq=q1q.put(qqq)#最新的qqq值写入q队列中print ("线程一q1: %s, %s" %(qqq,time.ctime()))time.sleep(2)#每2秒向q线程中填入新值#线程二
def func2():#func2每1秒向线程中取值#global qqqglobal pppfor i in range(10):if q.qsize()==0:#如果q线程为空,赋历史值qqqqq=pppprint ("线程二q2: %s, %s" %(qqqqq,time.ctime()))else:#如果q线程不为空,赋新值q2=q.get([i])#func2获取q队列数据,因为后进先出,因此获取的都是最新数据ppp=q2print ("线程二q2: %s, %s" %(q2,time.ctime()))time.sleep(1)#每1秒向q线程中取值#定义线程
threads = []
t1 = threading.Thread(target=func1)#这里谁是t1谁先执行
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=func2)#这里谁是t2谁后执行
threads.append(t2)#主程序/主线程
if __name__ == '__main__':for t in threads:#按照顺序执行threads的内容t.setDaemon(True)t.start()t.join()#子线程优先print ("qqq %s" %qqq)#查看qqq的最新值print ("all over %s" %time.ctime())#查看结束时刻print("queue size= %s" %queue.Queue.qsize(q))#查看队列大小

输出结果:
在这里插入图片描述只看q1,每两秒自增并输出一次,正确
只看q2,每一秒输出一次,输出的都是q1的最新值,正确

错误情况一:给队列提前赋值

导致队列不为空,影响后续输出
错误代码:(第11行提前给队列赋值)

import threading
import time
import queueq=queue.LifoQueue()#后进先出队列,队列长度无限制global qqq
global ppp
ppp=-1#线程二的初始值为了区别这里给ppp赋值-1
qqq=-2#先给qqq赋值,然后写入队列中否则func2一开始无法获取数据
q.put(qqq)#提前给队列赋值#线程一
def func1():#func1每2秒自增一次global qqqq1=0for i in range(5):q1=q1+1qqq=q1q.put(qqq)#最新的qqq值写入q队列中print ("线程一q1: %s, %s" %(qqq,time.ctime()))time.sleep(2)#每2秒向q线程中填入新值#线程二
def func2():#func2每1秒向线程中取值#global qqqglobal pppfor i in range(10):if q.qsize()==0:#如果q线程为空,赋历史值qqqqq=pppprint ("线程二q2: %s, %s" %(qqqqq,time.ctime()))else:#如果q线程不为空,赋新值q2=q.get([i])#func2获取q队列数据,因为后进先出,因此获取的都是最新数据ppp=q2print ("线程二q2: %s, %s" %(q2,time.ctime()))time.sleep(1)#每1秒向q线程中取值#定义线程
threads = []
t1 = threading.Thread(target=func1)#, args=[qqq])
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=func2)#, args=[qqq])
threads.append(t2)#主程序/主线程
if __name__ == '__main__':for t in threads:#按照顺序执行threads的内容t.setDaemon(True)t.start()t.join()#子线程优先print ("qqq %s" %qqq)#查看qqq的最新值print ("all over %s" %time.ctime())#查看结束时刻print("queue size= %s" %queue.Queue.qsize(q))#查看队列大小

错误结果:
在这里插入图片描述由于队列被提前赋值,导致17:43:16秒时队列不为空,队列中最开始被赋值的-2被取出

错误情况二:线程逻辑顺序反了

正确的情况是func1先自增、将参数写入队列,func2再取数
反过来的话,func2先取数,此时若未提前定义队列,可能会引起错误

错误代码:

import threading
import time
import queueq=queue.LifoQueue()#后进先出队列,队列长度无限制global qqq
global ppp
ppp=-1#线程二的初始值为了区别这里给ppp赋值-1
qqq=-2#先给qqq赋值,然后写入队列中否则func2一开始无法获取数据
#q.put(qqq)#先给qqq赋值,然后写入队列中否则func2一开始无法获取数据#线程一
def func1():#func1每2秒自增一次global qqqq1=0for i in range(5):q1=q1+1qqq=q1q.put(qqq)#最新的qqq值写入q队列中print ("线程一q1: %s, %s" %(qqq,time.ctime()))time.sleep(2)#每2秒向q线程中填入新值#线程二
def func2():#func2每1秒向线程中取值#global qqqglobal pppfor i in range(10):if q.qsize()==0:#如果q线程为空,赋历史值qqqqq=pppprint ("线程二q2: %s, %s" %(qqqqq,time.ctime()))else:#如果q线程不为空,赋新值q2=q.get([i])#func2获取q队列数据,因为后进先出,因此获取的都是最新数据ppp=q2print ("线程二q2: %s, %s" %(q2,time.ctime()))time.sleep(1)#每1秒向q线程中取值#定义线程
threads = []
t1 = threading.Thread(target=func2)#, args=[qqq])
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=func1)#, args=[qqq])
threads.append(t2)#主程序/主线程
if __name__ == '__main__':for t in threads:#按照顺序执行threads的内容t.setDaemon(True)t.start()t.join()#子线程优先print ("qqq %s" %qqq)#查看qqq的最新值print ("all over %s" %time.ctime())#查看结束时刻print("queue size= %s" %queue.Queue.qsize(q))#查看队列大小

错误结果:线程二先被启动而且输出错误数据
在这里插入图片描述

这里

#定义线程
threads = []
t1 = threading.Thread(target=func2)#, args=[qqq])
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=func1)#, args=[qqq])
threads.append(t2)

导致func2先被执行,正确的应该是

#定义线程
threads = []
t1 = threading.Thread(target=func1)#, args=[qqq])
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=func2)#, args=[qqq])
threads.append(t2)

这篇关于【python】多线程(3)queue队列之不同延时时长的参数调用问题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1025120

相关文章

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

Python pandas库自学超详细教程

《Pythonpandas库自学超详细教程》文章介绍了Pandas库的基本功能、安装方法及核心操作,涵盖数据导入(CSV/Excel等)、数据结构(Series、DataFrame)、数据清洗、转换... 目录一、什么是Pandas库(1)、Pandas 应用(2)、Pandas 功能(3)、数据结构二、安

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

Python安装Pandas库的两种方法

《Python安装Pandas库的两种方法》本文介绍了三种安装PythonPandas库的方法,通过cmd命令行安装并解决版本冲突,手动下载whl文件安装,更换国内镜像源加速下载,最后建议用pipli... 目录方法一:cmd命令行执行pip install pandas方法二:找到pandas下载库,然后

Python实现网格交易策略的过程

《Python实现网格交易策略的过程》本文讲解Python网格交易策略,利用ccxt获取加密货币数据及backtrader回测,通过设定网格节点,低买高卖获利,适合震荡行情,下面跟我一起看看我们的第一... 网格交易是一种经典的量化交易策略,其核心思想是在价格上下预设多个“网格”,当价格触发特定网格时执行买

Python标准库之数据压缩和存档的应用详解

《Python标准库之数据压缩和存档的应用详解》在数据处理与存储领域,压缩和存档是提升效率的关键技术,Python标准库提供了一套完整的工具链,下面小编就来和大家简单介绍一下吧... 目录一、核心模块架构与设计哲学二、关键模块深度解析1.tarfile:专业级归档工具2.zipfile:跨平台归档首选3.

使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案

《使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用wxPython构建一个智能的BAT文件生成器,它不仅能够为Python脚本生成启动脚本,还提供了完整的文... 目录引言运行效果图项目背景与需求分析核心需求技术选型核心功能实现1. 数据库设计2. 界面布局设计3

解决pandas无法读取csv文件数据的问题

《解决pandas无法读取csv文件数据的问题》本文讲述作者用Pandas读取CSV文件时因参数设置不当导致数据错位,通过调整delimiter和on_bad_lines参数最终解决问题,并强调正确参... 目录一、前言二、问题复现1. 问题2. 通过 on_bad_lines=‘warn’ 跳过异常数据3

Python进行JSON和Excel文件转换处理指南

《Python进行JSON和Excel文件转换处理指南》在数据交换与系统集成中,JSON与Excel是两种极为常见的数据格式,本文将介绍如何使用Python实现将JSON转换为格式化的Excel文件,... 目录将 jsON 导入为格式化 Excel将 Excel 导出为结构化 JSON处理嵌套 JSON:

解决RocketMQ的幂等性问题

《解决RocketMQ的幂等性问题》重复消费因调用链路长、消息发送超时或消费者故障导致,通过生产者消息查询、Redis缓存及消费者唯一主键可以确保幂等性,避免重复处理,本文主要介绍了解决RocketM... 目录造成重复消费的原因解决方法生产者端消费者端代码实现造成重复消费的原因当系统的调用链路比较长的时