queue python（python中List，Queue等数据结构存储效率哪个更优）
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python中List，Queue等数据结构存储效率哪个更优
python中的数据结构有：set，list，Queue，dict，tuple等；效率问题，主要看你使用场景：比如要判断一个值是否存在，set肯定快，应为是使用hash,如果保持数据的顺序性：当时list和Queue，但是list不是线程安全的，但是Queue是，tuple是不可变的dict是字典，和json差不多，使用于key-value类型，效率也比较高；所以主要根据使用场景去选择合适的数据结构，每种数据结构的存在都是有他的应用空间，不然效率低的早就淘汰了。
python的queue模块会不会被锁死
理论上QUEUE不可能死锁，因为你读写的时候自动加Q锁，在占有Q锁的期间不可能再申请其它锁从这方面来讲，QUEUE对使用者来说是原子的。另外建议对QUEUE的get和put最好是非阻塞，或者设置一个超时，超时后可以打印异常信息，应该避免永久阻塞考虑一种可能的情况生产者A，消费者BA生产前先占用锁X，然后PUT（但是队列满了所以阻塞）B消费前申请锁X，然后GET——但是X申请不到了！被A永久占用应该避免这种情况，方法是：1、队列操作不要长时间阻塞，（用非阻塞或设置短超时）2、避免队列操作时占用其它锁希望能帮到你！
queue 队列可以多长 python
没有试过，不过应该不过超过2GB大小。这是python在32位版本时就留下的一个内存管理缺陷。通常大小超过500MB，就会很慢。在实际应用环境中，queue最好不要超过几万条。通常保持在几百条以下更好。单独的消息队列服务器，队列中缓存几百万条数据也是可以的。但是python的queue显然不是这样一个企业级应用。
python 多queue有什么好处
死锁通常是因为你使用了锁。 在python里可以直接使用Queue，它自带了锁。你不需要自己设置一个锁。所以严格来说，在python中，不需要锁。如果用到了锁，特别是多线程处理。要采用队列方式去解决，就没有这个问题了。 如果一定要用锁就存在死锁的情形。比如一个锁依赖另一个锁，在某种情形下，两者都打不开。特别是多线程的时候。通常我们的办法是，在线程里设置一个心跳变量。在主线程里检查这个变量。如果一个线程长时间心跳停止 ，应该是死了。死锁也包括在内。
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