python优先级队列如何最大值优先

一、python优先级队列如何最大值优先

Python中使用PriorityQueue实现最大值优先队列

在Python中，可以使用内置的`queue`模块中的`PriorityQueue`类来实现优先级队列。默认情况下，`PriorityQueue`是按照元素从小到大进行排序的，也就是最小值优先。如果想要实现最大值优先队列，可以通过对元素值取相反数的方式，将其转变为最小值优先，再将其加入队列。当需要获取最大值时，再对弹出的元素值取相反数。

1.导入`queue`模块中的`PriorityQueue`。

2.创建一个`PriorityQueue`对象。

3.将元素的相反数作为参数添加到队列中。

4.当需要获取最大值时，从队列中弹出元素，并取其相反数得到实际的最大值。

创建PriorityQueue对象：使用`queue.PriorityQueue`创建一个空的优先级队列对象。

元素相反数处理：由于Python的`PriorityQueue`默认是从小到大排序的，为了实现最大值优先，我们需要对元素值进行处理。将每个元素值取其相反数，这样最大的元素在取相反数后变成最小的，从而实现最大值优先。

添加元素到队列：使用`put`方法将元素的相反数添加到队列中。

获取最大值：当需要从队列中获取最大值时，使用`get`方法从队列中弹出一个元素，此时弹出的元素是处理过的相反数。为了得到实际的最大值，需要对其再次取相反数。

注意事项：在处理大量数据时，频繁地对数据进行相反数转换可能会影响效率。在实际应用中，可以根据具体情况考虑其他数据结构或算法来实现最大值优先队列。

这种方法的优点是简单直接，适用于数据量不大且对实时性要求不高的场景。对于更复杂或大规模数据处理，可能需要考虑其他更高效的优先级队列实现方式。

二、Python Queue 入门

1、 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。

2、 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。

3、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。

4、 Queue是一个 FIFO队列，任务按照添加的顺序被取出。

5、 LifoQueue是一个 LIFO队列，类似堆栈，后添加的任务先被取出。

6、 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。

7、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。

8、向队列中添加任务，直接调用 put()函数即可

9、 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。

10、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。

11、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。

12、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。

13、从队列中获取任务，直接调用 get()函数即可。

14、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)。

15、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。

16、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。

17、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。

18、 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。

19、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。

20、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。

21、 queue.Queue()是 FIFO队列，出队顺序跟入队顺序是一致的。

22、 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。

23、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。

24、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。

25、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。

26、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。

27、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。

28、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。

29、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。

30、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。

三、python高并发每秒多少请求

导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python高并发每秒多少请求的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

首先是无状态前端机器不足以承载请求流量，需要进行水平扩展，一般QPS是千级。然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值，需要数据库横向扩展或引入nosql，一般是千到万级。之后是单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般是十万到百万QPS。

最后是难以单纯横向扩展nosql，比如微博就引入多级缓存架构，这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。当然面向用户的接口请求一般到不了这个量级，QPS递增大多是由于读放大造成的压力，单也属于高并发架构考虑的范畴。

QPS（TPS）：每秒钟 request/事务数量，在互联网领域，指每秒响应请求数吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）；响应时间：系统对一个请求做出响应的平均时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间（我认为这里应该仅包含处理时间，网络传输时间忽略），这里一定要注意，QPS≠并发数。

高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时并行处理很多请求。并发是指，某个时刻有多少个访问同时到来。QPS是指秒钟响应的请求数量。那么这里就肯容易推算出一个公式：QPS=并发数/平均响应时间

如果你发现自己高并发，一定要及时就医，寻求正规医生的帮助。

我不知道你说的并发是指的单进程还是什么，如果不限定，前置用Nginx，后置N个web服务，连同一个数据库，那什么语言实现你这个级数的并发都是靠堆行硬件。如果是要单个进程达到3000，那么我的选择是用tornado，支持微线程，我做过实验静态网页可以做到3000并发

多线程高并发不容易。因为python的线程虽然是真线程，不过它有GIL。所以通常会使用twisted工具，高并发就不是难题了。在linux下更容易。

由于windows下不知道socket的复制。所以不能使用多进程管理多个python实例处理一个端口的请求。

所以建议你走另外一条路，使用nginx之类的代理，再通过wsgi连接。

另外一种办法是使用jython,这是没有GIL锁的。

不过话说回来，高并发并不取决于语言快慢。而在于处理请求的快慢。如果你的请求处理速度极快，即使10个线程也可以高并发到3000以上。甚至8000都可以做到。

高并发,用Python适合吗?

Python不太适合高并发，虽然可以做，但是问题还是比较大，特别如果是后端服务，需要很高的高并发的话，还是用其他语言。

Python不太适合高并发，虽然可以做，但是问题还是比较大，特别如果是后端服务，需要很高的高并发的话，还是用其他语言。

要高并发的话，多进程+协程的组合的并发性能远高于多线程。我在这篇文章中对python的并发方案有过比较。像是要发各种请求的，其实和爬虫类似，协程的方案比较合适，能达到很高的并发。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

某个时间段内，数据涌来，这就是并发。如果数据量很大，就是高并发

假设只有一个窗口，陆续涌入食堂的人，排队打菜是比较好的方式

所以，排队（队列）是一种天然解决并发的办法

排队就是把人排成队列，先进先出，解决了资源使用的问题

排成的队列，其实就是一个缓冲地带，就是缓冲区

假设女生优先，每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭，这就是优先队列

例如queue模块的类Queue、LifoQueue、PriorityQueue（小顶堆实现）

只开一个窗口，有可能没有秩序，也就是谁挤进去就给谁打饭

挤到窗口的人占据窗口，直到打到饭菜离开

其他人继续争抢，会有一个人占据着窗口，可以视为锁定窗口，窗口就不能为其他人提供服务了。

谁抢到资源就上锁，排他性的锁，其他人只能等候

争抢也是一种高并发解决方案，但是，这样可能不好，因为有可能有人很长时间抢不到

如果排长队的原因，是由于每个人打菜等候时间长，因为要吃的菜没有，需要现做，没打着饭不走开，锁定着窗口

食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品，将最爱吃的80%的热门菜，提前做好，保证供应，20%的冷门菜，现做

这样大多数人，就算锁定窗口，也很快打到饭菜走了，快速释放窗口

一种提前加载用户需要的数据的思路，预处理思想，缓存常用

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你要相信一点，现在服务器的瓶颈主要不在语言，而是磁盘IO，网络IO，业务逻辑等等。

对于几乎所有现代语言，对C10K问题都能比较好的解决。

HTTP/2、异步、协程、RESTful等等技术都在一定程度帮我们处理C10K问题，Python世界也有很多开源库帮我们解决这些问题（换成Java也差不多）。

我公司目前使用的方案有：使用Nginx支持HTTP/2，实现简单负载均衡，使用Python Tornado+ RabbitMQ异步处理耗时任务，但应用主体还是基于Python FlaskRESTful。

也许使用Java或Go可以提升性能，但我们看中的是Python的工程型、可读性、可维护性，适合快速迭代开发。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python高并发每秒多少请求的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～