スタック：データが（LIFO）最初のうちで最初のうちの最後の最後であります
キュー：データFIFO（FIFO）先入れ先出しで
最初のリスト:(あるいずれかのアナログスタックをシミュレートすることができますキュー）貧しい人々に良いです。
コンテナは、配列表ですが、また、シミュレートされたスタック操作では、速度比較が可能です。
ときにシミュレーションスタック操作、ポップ追加する必要があります。（スタックシミュレーション時間、優れた性能）
IN [228]：LL =リスト（） の[229]：ll.append（ 'タスク1'） において、[230]：ll.append（ 'タスク2'） において、[231]：ll.append（「タスク3 '） において、[232]：ll.pop（0） OUT [232]：'タスク1 ' では[233]：ll.pop（0） OUT [233]：'タスク2」 において、[234]：ll.pop （0） OUT [234]： 'タスク3'
あなたが最初の要素のうちあるたびに、後者の要素のインデックスが変更されるため、このようなシミュレーション動作キューは非常に非効率的です
プロフェッショナル時に必要な引数は、O（n）があります
第二は、こと、collections.dequeでシミュレートスタックは、キューに優れているコンテナシーケンス。
オブジェクトのランダムアクセス中間要素のパフォーマンスの低下に加えて、時間のかかるO（N）とが、容器の操作のシーケンスの半分は、中間要素に少数のアクセスを取ります。
アナログスタック操作：
で[235]：コレクションから両端キューインポート Q =両端キュー：で[236]？ INIT署名：両端キュー（自己、/、*引数、** kwargsから） ドキュメンテーション文字列： 両端キュー（[MAXLEN]、[反復可能]） - >両端キューオブジェクト Aのリストのようなデータのために最適化された配列は、そのエンドポイントの近くにアクセスします。 ファイル：/usr/local/Cellar/python/3.7.4/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/collections/__init__.py タイプ：タイプ サブクラス： で[237]：Q =両端キュー（ ） で[238]：q.append（ '任务1'） q.append（ 'タスク2'）：[239]内 で[240]：q.append（ 'タスク3'） での[241]：q.pop（） OUT [241]： 'タスク3' における[242 ]：q.pop（） OUT [242]： 'タスク2' において、[243]：q.pop（） OUT [243]： 'タスク1' では[244]：Q OUT [244]：両端キュー（[] ）
アナログキュー操作：
q.append（ 'タスク1'）：[246]内 で[247]：q.append（ 'タスク2'） には、[248]：q.append（ 'タスク3'） における[249]：Q OUT [ 249]：両端キュー（[ 'タスク1'、 'タスク2'、 'タスク3']） で[250]：q.popleft（） OUT [250]： 'タスク1' の[251]：q.popleft（ ） OUT [251]： 'タスク2' において、[252]：Q. popleft（） OUT [252]： 'タスク3'
すなわち、以下に説明する単一のアナログ・スタックまたはキューであり、二つの上記スタックをシミュレートすることができ、コンテナ配列キューをシミュレートすることができています。
queue.LifoQueueは、シミュレーションから見ることができ、スタック、LIFOの外に文字通りです。キューモジュール内のコンテナの順序は、消費者に複数の同時生産者を支援するためのロックステートメントを提供します。以下のモジュールのクラスの多くの例は、典型的には、スレッド間の通信に使用されます。