Python collections.deque双边队列的原理

这篇文章将为大家详细讲解有关Python collections.deque双边队列的原理，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

队列是一种只允许在一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作的线性表。

在Python文档中搜索队列（queue）会发现，Python标准库中包含了四种队列，分别是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collections.deque。

collections.deque

deque是双端队列（double-ended queue）的缩写，由于两端都能编辑，deque既可以用来实现栈（stack）也可以用来实现队列（queue）。

deque支持丰富的操作方法，主要方法如图：

相比于list实现的队列，deque实现拥有更低的时间和空间复杂度。list实现在出队（pop）和插入（insert）时的空间复杂度大约为O(n)，deque在出队（pop）和入队（append）时的时间复杂度是O(1)。

deque也支持in操作符，可以使用如下写法：

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

deque还封装了顺逆时针的旋转的方法：rotate。

# 顺时针
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]

# 逆时针
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]

线程安全方面，通过查看collections.deque中的append()、pop()等方法的源码可以知道，他们都是原子操作，所以是GIL保护下的线程安全方法。

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;
}

通过dis方法可以看到，append是原子操作（一行字节码）。

综上，collections.deque是一个可以方便实现队列的数据结构，具有线程安全的特性，并且有很高的性能。

queue.Queue & asyncio.Queue

queue.Queue和asyncio.Queue都是支持多生产者、多消费者的队列，基于collections.deque，他们都提供了Queue（FIFO队列）、PriorityQueue（优先级队列）、LifoQueue（LIFO队列），接口方面也相同。

区别在于queue.Queue适用于多线程的场景，asyncio.Queue适用于协程场景下的通信，由于asyncio的加成，queue.Queue下的阻塞接口在asyncio.Queue中则是以返回协程对象的方式执行，具体差异如下表：

multiprocessing.Queue

multiprocessing提供了三种队列，分别是Queue、SimpleQueue、JoinableQueue。

multiprocessing.Queue既是线程安全也是进程安全的，相当于queue.Queue的多进程克隆版。和threading.Queue很像，multiprocessing.Queue支持put和get操作，底层结构是multiprocessing.Pipe。

multiprocessing.Queue底层是基于Pipe构建的，但是数据传递时并不是直接写入Pipe，而是写入进程本地buffer，通过一个feeder线程写入底层Pipe，这样做是为了实现超时控制和非阻塞put/get，所以Queue提供了join_thread、cancel_join_thread、close函数来控制feeder的行为，close函数用来关闭feeder线程、join_thread用来join feeder线程，cancel_join_thread用来在控制在进程退出时，不自动join feeder线程，使用cancel_join_thread有可能导致部分数据没有被feeder写入Pipe而导致的数据丢失。

和threading.Queue不同的是，multiprocessing.Queue默认不支持join()和task_done操作，这两个支持需要使用mp.JoinableQueue对象。

SimpleQueue是一个简化的队列，去掉了Queue中的buffer，没有了使用Queue可能出现的问题，但是put和get方法都是阻塞的并且没有超时控制。

关于Python collections.deque双边队列的原理就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。