广度优先搜索（BFS）是我们学的第一种图算法，它可以让你找出两样东西之间的最短距离。 这里提到了一个新的概念：图， 那什么是图呢？ 图简介 图用于模拟不同的东西是如何相连的： 图由节点（node）和边（edge）组成。一个节点可以与众多的节点直接相连。 再来看这个图： 从1到5的最短路径是怎样的呢？由于节点比较少，我们一眼就可看出这条路径是最短的： 其实这就是一个广度优先搜索的例子。解决最短路径问题的算法称之为广度优先搜索。 解决这种最短路径问题需要两个步骤： 使用图来建立问题
如上图所示，队列是典型的 FIFO 数据结构。插入（insert）操作也称作入队（enqueue），新元素始终被添加在队列的末尾。删除（delete）操作也被称为出队（dequeue)。你只能移除第一个元素。
二叉树的遍历和队列的相关概念前面已经介绍，忘记了的小伙伴复习后再看效果一定翻倍哟！
用Python也差不多一年多了，Python应用最多的场景还是Web快速开发、爬虫、自动化运维：写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。
用python也差不多一年多了，python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维：写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。 爬虫在开发过程中也有很多复用的过程，这里总结一下，以后也能省些事情。 1、基本抓取网页 get方法 import urllib2 url "http://www.baidu.com" respons = urllib2.urlopen(url) print response.read() post方法 import urllib
用python也差不多一年多了，python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维：写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。
每天使用Python是我内在工作的一部分。在这个过程中，我学会了一些有用的技巧和心得。
作者：刘晓明，互联网公司运维技术负责人，拥有10年的互联网开发和运维经验。一直致力于运维工具的开发和运维专家服务的推进，赋能开发，提高效能。
转自：开源中国 http://my.oschina.net/jhao104/blog/647308 用python也差不多一年多了，python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维：写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。 爬虫在开发过程中也有很多复用的过程，这里总结一下，以后也能省些事情。 1、基本抓取网页 get方法 import urllib2 url = "http://www.baidu.com" response = urllib2.urlo
众所周知，在编程的世界里，数据结构作为程序员的一把利剑，能够帮助我们高效地处理和组织数据。数据结构主要分为线性结构和非线性结构两类。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。每种数据结构都有其独特的特点和适用场景，正确选择和应用能够极大地提高程序的效率和性能。
二分图是一种图，其顶点可以分为两个独立的集合 U 和 V，使得每条边 (u, v) 要么连接从 U 到 V 的顶点，要么连接从 V 到 U 的顶点。换句话说，对于每个边 (u, v)，要么 u 属于 U，v 属于 V，要么 u 属于 V，v 属于 U。我们也可以说，不存在连接同一集合的顶点的边。
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。 **
在urllib2包中有ProxyHandler类，通过此类可以设置代理访问网页，如下代码片段：
堆和优先队列是常用的数据结构，它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍堆和优先队列的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。我们将使用 Python 来演示堆和优先队列的实现，并通过实例展示每一行代码的运行过程。
此时问题已经影响到整个网站的正常业务，我的那个心惊的呀，最主要报警系统没有任何报警，服务运行一切正常，瞬时背上的汗已经出来了。但还是要静心，来仔细寻找蛛丝马迹，来一步一步找问题。
最有用的基本数据结构之一。查找时间都为O(1)，O(1)被称为常量时间，即所需的时间都相同。
栈和队列是两种常用的数据结构，在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍栈和队列的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。我们将使用 Python 来演示栈和队列的实现，并通过实例展示每一行代码的运行过程。
图的遍历是计算机科学中的一项重要任务，用于查找和访问图中的所有节点。深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是两种常用的图遍历算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。
本文整理了 26 个 Python 有用的技巧，将按照首字母从 A~Z 的顺序分享其中一些内容。
队列（queue）又被称为队，也是一种保存数据元素的容器。队列时一种特殊的线性表，只允许在表的前端（front）进行删除操作，只允许在表的后端（rear）进行插入操作，进行删除操作的一端叫做对头，进行插入操作的一端称为队尾。
本文将从上层介绍Linux上的TCP/IP栈是如何工作的，特别是socket系统调用和内核数据结构的交互、内核和实际网络的交互。写这篇文章的部分原因是解释监听队列溢出(listen queue overflow)是如何工作的，因为它与我工作中一直在研究的一个问题相关。
程序设计基本元素 常见错误： Python2中默认的编码格式是 ASCII 格式，在没修改编码格式时无法正确打印汉字，所以在读取中文时会报错。 解决方法为只要在文件开头加入 # -- coding: UTF-8 -- 或者 #coding=utf-8 就行了 通过在命令行上提供参数来定制程序行为。如最小批次、周期数、学习率。 1.ImportError：No module name nltk常见错误： 解决办法：上Stack Overflow或github查询相关模块安装方法，在虚拟环境一般用pip 2.SyntaxError：invaild syntax 解决办法：程序中包含错误，查看参数设置或修改语法错误 3.版本冲突：keras会出现版本问题，老的代码需要降低keras版本，tensorflow与cudnn需对应 在python中，所有的数据都表示为对象及对象之间的关系，python对象是特定数据类型的值在内存中的表现方式。每个对象由其标志、类型和值三者标识。 数据类型是一系列值及定义在这些值上的一系列操作，python内置数据类型包括bool、str、int和float 布尔表达式可以用于控制程序的行为 使用数值类型、内置函数、python标准模块、扩展模块中的函数可实现python的超级数学计算器功能，如大数据分析。 python典型结构： 1.一系列import语句 2.一系列函数定义 3.任意数量的全局代码，即程序的主体 针对程序流程控制而言，函数的影响力与选择结构和循环结构一样深远。函数允许程序的控制在不同的代码片段之间切换。函数的意义在于可以在程序中清晰地分离不同的任务，而且还为代码复用提供了一个通用的机制。如果程序中包含多个函数，则可将这些函数分组包含在模块中，将计算任务分解为大小合理的子任务。 借助函数，我们可以实现如下功能： 1.把一长系列的语句分解为独立的部分 2.代码重用，而不需复制代码 3.在更高的概念层面上处理任务 模块化程序设计的优越性： 1.可编写合理规模或超大系统的程序 2.调试可限制在少量的代码范围 3.维护以及改进代码会更容易 递归：函数调用本身。证明技术：数学归纳法
Python 内置的四种常用数据结构：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）以及集合（set）。
The first step to accepting yourself is to stop comparing yourself to others.
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！
作为一个爬虫工程师，Kafka 对你而言就是一个消息队列，你只需要掌握如何向里面写入数据，以及如何读取数据就可以了。
点击上方“腾讯云TStack”关注我们 获取最in云端资讯和海量技术干货 本文作者：鹏 飞 专注于OpenStack计算、Python。 热爱大海、雪山。 以往介绍openstack的文章通常都是从各个组件的整体角度来进行介绍，并没有深入的介绍组件内部服务究竟是如何通信的。 本文这次将换一个角度，从消息队列的角度来看openstack。文章将以pike版本中的nova组件为例进行介绍，由于openstack中所有组件内部服务的通信方式都是一致的，因此下面的内容也同样适用于其它组件，如neutro
TensorFlow 估算器提供了一套中阶 API 用于编写、训练与使用机器学习模型，尤其是深度学习模型。在这篇博文中，我们描述了如何通过使用异步执行来避免每次调用预测方法时都需重载模型，从而让 TF 估算器的推断提速超过百倍。
python之所以如此受欢迎的原因之一是因为它可读性和表现力强。 人们经常开玩笑说Python是“可执行伪代码”。但是，当你可以编写这样的代码时，很难用其他方式反驳：
本章讨论的是在其他语言中不太常见的控制流特性，因此往往在 Python 中被忽视或未充分利用。它们包括：
假设 力扣（LeetCode）即将开始 IPO 。 为了以更高的价格将股票卖给风险投资公司，力扣 希望在 IPO 之前开展一些项目以增加其资本。 由于资源有限，它只能在 IPO 之前完成最多 k 个不同的项目。 帮助 力扣 设计完成最多 k 个不同项目后得到最大总资本的方式。
在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。产生数据的模块，就形象地称为生产者；而处理数据的模块，就称为消费者。
我们都知道 Python 中内置了许多标准的数据结构，比如列表，元组，字典等。与此同时标准库还提供了一些额外的数据结构，我们可以基于它们创建所需的新数据结构。
队列是一种线性数据结构，它遵循“先进先出”（First-In-First-Out，FIFO）的原则。这意味着最先进入队列的元素将首先被移出队列，而最后进入队列的元素将最后被移出。队列通常支持以下两个主要操作：
栈是有序集合，队列元素的增添和移除总是发生在同一端的，这一端我们称之为栈顶，另一端称之为栈底，栈中的元素离底端越近，代表其在栈中的时间越长，最新添加的元素将被最先移除。这种排序原则被称作 LIFO（last-in first-out），即后进先出。它提供了一种基于在集合中的时间来排序的方式。最近添加的元素靠近顶端，旧元素则靠近底端。
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务，该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素，该服务需要确保每个请求至少被处理一次，同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据，并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码，并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示，包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力，还实现了请求的幂等性。
我们在做网站后端程序开发时，会碰到这样的需求：用户需要在我们的网站填写注册信息，我们发给用户一封注册激活邮件到用户邮箱，如果由于各种原因，这封邮件发送所需时间较长，那么客户端将会等待很久，造成不好的用户体验.
Python 自带一个调度器模块 sched，它能为你实现优先级队列/延迟队列和定时队列。
介绍：python3-cookbook这本书是高级用法，不是小白使用书 目的：写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
因为线程池是在提交任务时根据情况执行拒绝策略的，而提交任务涉及两个方法：execute 和 sumbit。在说拒绝策略之前，先谈谈这两方法的区别。
本章，我们学习另一种部署分布式Python应用的的方法。即使用高性能计算机（HPC）群（也叫作超级计算机），它们通常价值数百万美元（或欧元），占地庞大。 真正的HPC群往往位于大学和国家实验室，创业公司和小公司因为资金难以运作。它们都是系统巨大，有上万颗CPU、数千台机器。 经常超算中心的集群规模通常取决于电量供应。使用几兆瓦的HPC系统很常见。例如，我使用过有160000核、7000节点的机群，它的功率是4兆瓦！ 想在HPC群运行Python的开发者和科学家可以在本章学到有用的东西。不使用HPC群的读者，
软件环境：Python 3.7.0b4 一、算法描述 假设你经营着一家芒果农场，需要寻找芒果销售商，以便将芒果卖给他。为此，我们可以通过广度优先搜索算法，在朋友中查找出符合条件的芒果销售商。 广度优先
分布式计划任务设计与实现 摘要 本文主要通过分布式计划任务软件设计讲述分布式软件开发。 我的系列文档 Netkiller Architect 手札 Netkiller Developer 手札 Netkiller PHP 手札 Netkiller Python 手札 Netkiller Testing 手札 Netkiller Cryptography 手札 Netkiller Linux 手札 Netkiller Debian 手札 Netkiller CentOS 手札
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