小能豆

Python 的 List 是如何实现的?

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它是链表还是数组?我搜索了一下,发现人们只是在猜测。我的 C 知识还不够好,无法查看源代码。


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2024-07-09

共1个答案

小能豆

在 Python 的 multiprocessing 模块中,当你使用 multiprocessing.Queue 时,其内部实现涉及到队列和管道(pipes)。这些是底层的操作系统机制,用于在进程之间传递数据。然而,要明确地说,multiprocessing.Queue 既不是一个链表,也不是一个数组。它是一个更高层次的抽象,背后可能结合了多种数据结构和操作系统特性。

multiprocessing.Queue 的内部机制

  1. 管道(Pipes):
  2. multiprocessing.Queue 使用了管道来在不同进程之间传递数据。管道可以看作是一种数据流机制,允许一个进程将数据写入管道,另一个进程从管道读取数据。

  3. 锁(Locks):

  4. 为了确保线程安全性,multiprocessing.Queue 使用了锁来防止多个进程同时操作队列导致数据竞争问题。

  5. 队列(Queue):

  6. 虽然它的名字叫做 Queue,但这只是一个抽象。其内部可能使用了数组来存储数据项,但这些细节对用户来说是透明的。

数据存储和访问

multiprocessing.Queue 中,数据被序列化(通常使用 Python 的 pickle 模块)并通过管道传输。这意味着即使内部存储使用了数组或链表,这些实现细节对于使用者是不可见的。

实现细节

如果你对 multiprocessing.Queue 的实现细节感兴趣,可以查看 Python 源代码。以下是一些核心文件和类:

  • multiprocessing/queues.py:定义了 Queue 类。
  • multiprocessing/connection.py:定义了管道和连接的实现。

示例代码

以下是一个简单的 multiprocessing.Queue 使用示例:

import multiprocessing

def worker(procnum, queue):
    '''worker function'''
    print(f'{procnum} represent!')
    queue.put(procnum)

if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()
    processes = []

    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, queue))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    results = [queue.get() for _ in range(len(processes))]
    print("Return values:", results)

在这个例子中,我们创建了一个 multiprocessing.Queue,然后每个进程将其结果放入队列中。最后,我们从队列中读取结果。

总结

  • multiprocessing.Queue 使用了管道和锁来实现跨进程通信。
  • 内部实现 细节对用户是透明的,用户无需关心它是用数组还是链表实现的。
  • 高层抽象 提供了易于使用的接口来进行进程间通信。

这意味着你可以放心使用 multiprocessing.Queue,而无需担心底层数据结构的具体实现。

2024-07-09