队列，和栈一样，也是一种对数据的"存"和"取"有严格要求的**线性存储结构。 **
字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号 {} 中
接下来，我们会利用Scrapy-Redis来实现分布式的对接。 一、准备工作 请确保已经成功实现了Scrapy新浪微博爬虫，Scrapy-Redis库已经正确安装。 二、搭建Redis服务器 要实现分布式部署，多台主机需要共享爬取队列和去重集合，而这两部分内容都是存于Redis数据库中的，我们需要搭建一个可公网访问的Redis服务器。 推荐使用Linux服务器，可以购买阿里云、腾讯云、Azure等提供的云主机，一般都会配有公网IP，具体的搭建方式可以参考第1章中Redis数据库的安装方式。 Redi
关于 RabbitMQ 的管理，我们可以通过网页来进行，在松哥前面的文章中也和小伙伴们做了相关的介绍了：
说到容器类型，大家第一时间想到的多半是list，而list确实也能解决大部分的需要，但碰到列表内的数据量相当大的时候，性能问题就显得尤为重要；再或者列表被恶意注入一个无穷大的数据量时，就可能会暴露出安全问题来。较好的替代方法是：collections.deque。获得性能或安全的同时，牺牲的是数据大小。
注意它是链表而不是数组。这意味着 list 的插入和删除操作非常快，时间复杂度为 O(1)，但是索引定位很慢，时间复杂度为 O(n)
Python的强大并不在于它的语法，而在于它的库，当你对各种数据结构感到苦恼时，Python提供了各种开箱即用的数据结构。
栈和队列，严格意义上来说，也属于线性表，因为它们也都用于存储逻辑关系为 “一对一” 的数据。使用栈结构存储数据，讲究“先进后出”，即最先进栈的数据，最后出栈；使用队列存储数据，讲究 “先进先出”，即最先进队列的数据，也最先出队列。既然栈和队列都属于线性表，根据线性表分为顺序表和链表的特点，栈也可分为顺序栈和链栈，队列也分为顺序队列和链队列，这些内容都会在本章做详细讲解。
deque 是Python标准库 collections 中的一个类，实现了两端都可以操作的队列，相当于双端队列，与Python的基本数据类型列表很相似。
在深度学习时代（这么说也不为过）的今天，我们做各种视觉任务时候都会想到使用深度学习，但是大家也都知道深度学习的模型如果想要使用的话，设备必须得有，虽然各种各样的量化策略和剪枝策略大大加速了模型的推理能力，但是实时的话在低配电脑还是不可用！ 但是实际中有些视觉任务不怎么依赖实时性，我们只需要保证1s处理一帧图片就可以了，或者几十秒处理一帧也可以。那么这种处理策略怎么处理呢？特别对于IP摄像头，它是以数据流的形式传输，因此当其帧率较高时，本地处理程序会处理不过来，导致卡帧（延时）和程序卡死！我们一起来看看吧！
题目： 给定2个数组（不是有序的），再给定一个目标值target,找到两个数组元素和小于等于目标值target的最大值的所有组合 示例一： 数组a 为[3, 8,5] 数组b 为[2, 1,4] 目标值10 输出：（8,2） 因为 8+2<=10 示例二 数组a为 [5, 7, 2] 数组b为[4, 2, 1] 目标值10 输出为(5, 4), (7,2)因为5+4=7+2<=10 代码参考 """ 作者：上海-悠悠 python QQ交流群：730246532 联系微信/QQ: 283340479 ""
Queue #1 环境 Python3.7.3 #2 开始 from queue import Queue,LifoQueue,PriorityQueue #2.1 队列种类 FIFO(先进先出) q = Queue(maxsize=0) LIFO(后进先出) q = LifoQueue(maxsize=0) priority(优先队列) q = PriorityQueue(maxsize=0) # 后面详细说 maxsize : maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限
对于习惯使用于C++的大佬来说， 容器的使用极大的方便了编程的需要，尤其对于参加算法竞赛的同学们，不必再自己去写类函数(当然了，类函数已经明明白白的)。作为python的使用者，开发者也为大家提供了已经打包好的函数库，import 即可。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HmAFvGY0-1591876971277)(https://raw.githubusercontent.com/Coxhuang/yosoro/master/20190406173617-image.png)]
Python多线程，thread标准库。都说Python的多线程是鸡肋，推荐使用多进程。
本文实例讲述了python3 deque 双向队列创建与使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
程序主要采用Python 爬虫+flask框架+html+javascript实现岗位推荐分析可视化系统，实现工作岗位的实时发现，推荐检索，快速更新以及工作类型的区域分布效果，关键词占比分析等。
二叉树是计算机科学中非常基础且重要的数据结构，它由节点和连接它们的边组成。其中一个节点为根节点，除此之外其他的节点都有唯一一个父节点。层序遍历是二叉树遍历的一种，也是最常见的一种遍历方法。它是按照二叉树的深度，从上到下一层一层地进行遍历的过程。下面，我们将通过Python代码来实现二叉树的层序遍历。
假设一个人站在 X 轴的正半轴上，起始点在 M 点（0 <= M <= 100000），他每次可以向左走一步，向右走一步，或者走到所在坐标乘以2的位置，最终来到 N 点（0 <= N <= 100000）。问：所需的最少步数是几步？（如果不能从 M 走到 N 点，则返回 -1）
这些基础的数据结构已经能够满足开发中的大多数需求，但是针对某些特殊场景，用基本的数据结构来实现，还是不够简便。为此，python内置了collections模块，在基本数据结构的基础上进行了扩展，提出了以下几种更具针对性的数据结构
刚刚做过栈与队列：我用栈来实现队列怎么样？的同学可能依然想着用一个输入队列，一个输出队列，就可以模拟栈的功能，仔细想一下还真不行！
以下全文7000字，请在你思路清晰、精力充沛的时刻观看。保证你理解后很长时间忘不掉。
队列是一种基本的数据结构，按照先进先出（FIFO）的原则组织元素。在队列中，新元素从队尾入队，而从队头出队，确保了先进入队列的元素首先被处理。这使得队列特别适合模拟排队、任务调度等场景。 在编程中，队列常用于异步任务处理、广度优先搜索等算法，以及处理需要按照顺序执行的任务。例如，在多线程环境下，队列可用于线程间安全地共享数据。在C#等编程语言中，通过内置的Queue类或其他队列实现，开发者能够方便地使用队列来解决各种问题，提高程序的效率和可读性。
首先我们来解释一下多线程：多线程我们可以理解为多个进程/多个程序同时运行，多线程最大的好处就是帮助我们提高效率，平常我们1小时完成的任务，通过多线程10分钟就可以完成，甚至更短，这个就取决于你的线程数啦。
IO多路复用中的 “多路” 指的是同时监听多个打开文件（socket或者其他文件设备），“复用” 指的是复用一个 进程/线程 去监听这些打开文件
我们前面讲过list、deque、堆、字典树等高性能计算的技巧，这一节我们来整理一下Python中常用操作的时间复杂度。本文中的N表示容器的元素数量，K表示参数中元素的数量或参数的值。
什么是线程（thread）？ 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。 一个线程是一个执行上下文，它是一个CPU需要执行一系列指令的所有信息。 假设你正在读一本书，你现在想休息一下，但是你希望能够回来，从你停止的地方继续阅读。实现这一目标的一种方法是记下页码、行号和字号。所以你读一本书的执行上下文是这三个数字。 如果你有一个室友，而且她使用的是同样的技术，她可以在你
什么数据结构与算法的概念、内容等基础性的内容网上太多了。为了让读者快速、深入理解Python常用数据结构作用及应用场景。
线程模块 Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。 _thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁，它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。 threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法： threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。 threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动
https://juejin.cn/post/6969028296893792286
这个是测试下视摄像头的一段代码，因为是有了'__main__'所以是可以作为一个可执行的脚本去运行的
这是一个简单的使用 LinkedList 实现的队列。示例中演示了常见的队列操作：
什么是队列？# 队列是一种遵循先进先出原则的有序集合，添加新元素的一端称为队尾，另一端称为队首。 实现功能 在 JavaScript 中没有队列，但是可以通过 Array 实现队列的所有功能 en
这篇文章主要整理和记录python中列表（list）的使用方法，适合像我一样初学python的朋友们哟！
本篇博客讲的东西偏底层，较难理解。虽然有的地方不够精准和全面，但是我觉得对于理解js中的异步来说已经够了，所以没有再深究一些概念（比如浏览器在这个过程中充当的角色）。
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。 每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。 指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程的上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。 线程可以被抢占（中断）。 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） – 这就是线程的退让。 线程可以分为:
函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:
背景：在系统性学习FFmpeg时，发现官方推荐教程还是15年的，不少接口已经弃用，大版本也升了一级，所以在这里记录下FFmpeg4.0+SDL2.0的学习过程。
在计算机科学领域，多线程编程是一种重要的技术，用于实现并发执行和提高程序性能。Python作为一门广泛使用的编程语言，在多线程编程方面也有着强大的支持。本文将详细介绍Python中多线程编程的原理和实践，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
对于初学者来说，在面试或者学习的过程中，几乎都能接触到事件循环 (Event Loop) 这个名词，但是对于一个刚入门的前端工程师来说大部分都不明白事件循环到底是什么东西，以及它的作用是什么。今天这篇文章就是以一段代码和图片的示例来展示一个简单的事件循环的过程，希望看完这篇文章，能够让你对 JavaScript 的事件循环有一个基本的概念。
队列，英文 First In First Out 简称 FIFO，遵从先进先出的原则，与 “栈” 相反，在队列的尾部添加元素，在队列的头部删除元素，如果队列中没有元素就称为空队列。
最近在培训压测平台中，因为需要使用到消息队列，考虑到很多同学的电脑windows不支持很多开源消息队列的原因，加上复杂繁重的那些中间件大家部署安装总是出错。所以自研了一个超轻量级的小工具：django-task-mq
队列是一种先进先出的数据模型，它的应用场景比较常见，比如日常生活中我们打10086的电话需要排队时、吃饭排号时的小票、Windows GUI程序的消息队列等等都是基于队列实现的。先进入队列的也是先从队列出去的。他的模型如下：
也许对于浏览器中的 EventLoop 大多数开发者已经耳熟能详了，掌握 EventLoop 它对于每一个前端开发者的重要性不言而言。
基于单片机实现的队列功能模块，主要用于8位、16位、32位非运行RTOS的单片机应用，兼容大多数单片机平台。
列表可以当作栈来使用（先进后出），利用append()和pop()方法。
那么再简单地回顾一下，链表是一种数据的存储方式，保存数据在内存中不连续，用指针进行访问。
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