دليل وحدة queue في بايثون من الأساسيات إلى المتقدم

1. ما هو طابور Python؟

المفهوم الأساسي للطابور

• جدولة المهام: تنفيذ المهام التي بدأت أولاً بترتيب.
• التخزين المؤقت: تخزين كمية معينة من بيانات التدفق في الطابور ومعالجتها بالتتابع.
• الاتصال بين الخيوط المتعددة: عند معالجة البيانات بواسطة عدة خيوط في آنٍ واحد، يمكن استخدام الطابور لإدارة ترتيب البيانات.

2. استخدامات الطابور في بايثون

الاستخدامات العامة للطابور

• جدولة المهام: عند معالجة مهام متعددة بالتتابع، تُعد واحدة من أفضل الطرق. على سبيل المثال، عندما يتلقى خادم الويب عددًا كبيرًا من الطلبات، من خلال إضافة هذه الطلبات إلى الطابور بشكل متسلسل ومعالجتها بالترتيب، يتم استخدام الموارد بكفاءة.
• تخزين البيانات المؤقت: يعمل كذاكرة مؤقتة لتخزين البيانات مؤقتًا أثناء معالجة التدفق، مما يسمح بالانتظار حتى تلحق المعالجة بالبيانات. على سبيل المثال، يكون مفيدًا في بث الفيديو ومعالجة البيانات في الوقت الحقيقي.
• مشاركة البيانات بين الخيوط المتعددة: يمكن استخدام الطابور كأداة لتبادل البيانات بأمان بين الخيوط المختلفة. في برامج متعددة الخيوط، يمكن استخدام الطابور لتوزيع المهام بين الخيوط.

3. queue نظرة عامة على الوحدة

وصف الفئات

1. Queue (طابور FIFO)
   • هو أبسط طابور، حيث يتم استخراج العنصر الذي أُضيف أولاً أولاً. يستخدم طريقة FIFO (First In, First Out).
   • مثال على الاستخدام:
   import queue q = queue.Queue() q.put("task1") q.put("task2") print(q.get()) ## "task1" يتم طباعتها
2. LifoQueue (طابور LIFO)
   • مثل المكدس، يتم استخراج العنصر الذي أُضيف آخرًا أولاً. يستخدم طريقة LIFO (Last In, First Out).
   • مثال على الاستخدام:
   import queue q = queue.LifoQueue() q.put("task1") q.put("task2") print(q.get()) ## "task2" يتم طباعتها
3. PriorityQueue (طابور أولوية)
   • يتم استخراج العناصر بناءً على الأولوية. القيم الأقل تُعامل كأولوية أعلى.
   • مثال على الاستخدام: import queue q = queue.PriorityQueue() q.put((1, "task1")) q.put((3, "task3")) q.put((2, "task2")) print(q.get()) ## "(1, 'task1')" يتم طباعتها

4. طريقة تنفيذ طابور FIFO

طريقة الاستخدام الأساسية

import queue

## إنشاء طابور FIFO
q = queue.Queue()

## إضافة عناصر إلى الطابور
q.put("apple")
q.put("banana")
q.put("cherry")

## استخراج عناصر من الطابور
while not q.empty():
    print(q.get())

مثال على الاستخدام الفعلي

5. عمليات متقدمة على الطابور

دوال الطابور

1. qsize()
   • تُعيد عدد العناصر المخزنة في الطابور. مفيدة للتحقق مما إذا كان الطابور فارغاً.
   • مثال على الاستخدام:
   q = queue.Queue() q.put("task1") print(q.qsize()) ## يتم طباعة 1
2. empty()
   • تتحقق مما إذا كان الطابور فارغاً. تُعيد True أو False.
   • مثال على الاستخدام:
   q = queue.Queue() print(q.empty()) ## يتم طباعة True
3. full()
   • تتحقق مما إذا كان الطابور ممتلئاً. يكون ذلك فعالاً عندما يتم تعيين maxsize.
   • مثال على الاستخدام:
   q = queue.Queue(maxsize=2) q.put("task1") q.put("task2") print(q.full()) ## يتم طباعة True
4. put(item)
   • يضيف عنصرًا إلى الطابور. يتم تعيين block=True كقيمة افتراضية، وقد يحدث حجب. يمكن أيضًا تحديد مهلة لتقييد العملية.
   • مثال على الاستخدام:
   q = queue.Queue() q.put("task1")
5. get()
   • يستخرج عنصرًا من الطابور. إذا لم يكن هناك عنصر، وفي حالة block=True، ينتظر حتى يتم إضافة عنصر.
   • مثال على الاستخدام: q = queue.Queue() q.put("task1") task = q.get() print(task) ## يتم طباعة "task1"

6. معالجة الاستثناءات في الطابور

معالجة الاستثناءات في الطابور

1. queue.Full
   • يحدث عندما يتم استدعاء put() بينما يكون الطابور ممتلئًا.
   • مثال على معالجة الاستثناء:
   try: q.put("task", block=False) except queue.Full: print("الطابور ممتلئ")
2. queue.Empty
   • يحدث عندما يتم استدعاء get() بينما يكون الطابور فارغًا.
   • مثال على معالجة الاستثناء: try: task = q.get(block=False) except queue.Empty: print("الطابور فارغ")

7. استخدام الطابور في تعدد الخيوط في بايثون

إدارة المهام في تعدد الخيوط

import queue
import threading

## إنشاء الطابور
q = queue.Queue()

## تعريف خيط العامل
def worker():
    while True:
        item = q.get()
        print(f"معالجة: {item}")
        q.task_done()

## تشغيل الخيط
threading.Thread(target=worker, daemon=True).start()

## إضافة المهام إلى الطابور
for item in range(5):
    q.put(item)

## انتظار إكمال جميع المهام
q.join()
print("اكتملت جميع المهام")

8. استخدام قائمة انتظار محدودة (Bounded Queue)

ما هي قائمة الانتظار المحدودة؟

1. سلوك عندما لا يمكن إضافة عنصر عند محاولة إضافة عنصر جديد إلى قائمة الانتظار وهي ممتلئة، يتم تنفيذ سلوك وفقًا لسعة القائمة. السلوكان الشائعان هما التاليان.

• رفض العنصر الجديد：عندما تمتلئ القائمة، لا تقبل أي عناصر إضافية، ويتم رفض إضافة العنصر الجديد.
• استبدال العنصر القديم：يتم حذف أقدم عنصر في القائمة وإضافة العنصر الجديد في مكانه.

1. إدارة الموارد تُستخدم قوائم الانتظار المحدودة لإدارة الموارد (مثل الذاكرة أو وحدة المعالجة المركزية) بكفاءة. تساعد على تجنب إهدار الموارد وتكون مفيدة عند معالجة المهام ضمن نطاق محدود.

مثال على الاستخدام

import queue

## إنشاء قائمة انتظار محدودة
q = queue.Queue(maxsize=3)

## إضافة عناصر إلى القائمة
q.put("task1")
q.put("task2")
q.put("task3")

## محاولة إضافة عنصر آخر سيؤدي إلى حظر أو استثناء
try:
    q.put_nowait("task4")
except queue.Full:
    print("القائمة ممتلئة")

9. الخلاصة