什么是堆栈？
堆栈是一种先进后出（LIFO）的数据结构，类似于我们日常生活中的栈。在堆栈中，最后进入的元素首先被移除。这个数据结构可以在Python中轻松地使用列表来实现。
堆栈的应用
1. 浏览器的后退功能
当我们在浏览器中浏览网页时，浏览器会将我们访问的每个网页存储在堆栈中。当我们点击后退按钮时，浏览器会从堆栈中移除当前页面，并返回到上一个页面。
# 创建一个空的堆栈
history_stack = []
# 当用户访问新页面时，将其添加到堆栈中
def visit_page(page):
history_stack.append(page)
print("访问页面:", page)
# 当用户点击后退按钮时，从堆栈中移除当前页面
def go_back():
if len(history_stack) > 1:
current_page = history_stack.pop()
previous_page = history_stack[-1]
print("从页面", current_page, "返回到页面", previous_page)
else:
print("无法后退")
# 测试代码
visit_page("https://www.example.com/page1")
visit_page("https://www.example.com/page2")
visit_page("https://www.example.com/page3")
go_back()
go_back()
go_back()
2. 函数调用的追踪
当一个函数调用另一个函数时，Python使用堆栈来跟踪函数的调用顺序。这对于调试和追踪代码中的错误非常有用。
def function_a():
print("调用函数A")
function_b()
print("从函数A返回")
def function_b():
print("调用函数B")
print("从函数B返回")
function_a()
运行上述代码将输出以下结果：
调用函数A
调用函数B
从函数B返回
从函数A返回
什么是队列？
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于我们日常生活中的排队。在队列中，最先进入的元素首先被移除。Python中，我们可以使用内置的collections模块中的deque对象实现队列。
队列的应用
1. 打印任务队列
当多个打印任务需要按顺序执行时，可以使用队列来管理这些任务。
from collections import deque
# 创建一个空的打印任务队列
print_queue = deque()
# 添加打印任务到队列中
def enqueue_print_job(job):
print_queue.append(job)
print("添加打印任务:", job)
# 执行打印队列中的任务
def process_print_queue():
while print_queue:
job = print_queue.popleft()
print("正在打印:", job)
# 测试代码
enqueue_print_job("文件1")
enqueue_print_job("文件2")
enqueue_print_job("文件3")
process_print_queue()
2. 网络请求队列
当多个HTTP请求需要按顺序执行时，可以使用队列来管理这些请求。
from collections import deque
import requests
# 创建一个空的网络请求队列
request_queue = deque()
# 添加网络请求到队列中
def enqueue_request(url):
request_queue.append(url)
print("添加请求:", url)
# 执行网络请求队列中的请求
def process_request_queue():
while request_queue:
url = request_queue.popleft()
response = requests.get(url)
print("请求", url, "完成，响应状态码:", response.status_code)
# 测试代码
enqueue_request("https://www.example.com/page1")
enqueue_request("https://www.example.com/page2")
enqueue_request("https://www.example.com/page3")
process_request_queue()
总结
在Python中，堆栈和队列是非常有用的数据结构，可以应用于各种场景。堆栈适用于需要按照先进后出的顺序处理元素的场景，例如浏览器的后退功能和函数调用的追踪。队列适用于需要按照先进先出的顺序处理元素的场景，例如打印任务队列和网络请求队列。在开发过程中，灵活运用这两种数据结构可以让代码更加高效和可维护。
本文来自极简博客，作者：奇迹创造者，转载请注明原文链接：Python中的数据结构堆栈与队列应用
