流不是存储元素的数据结构;相反，它通过一个计算操作的管道，从一个数据源，如数据结构、数组、生成器函数或i/o通道中传递元素
Redis 是一个开源，高级的键值存储和一个适用的解决方案，用于构建高性能，可扩展的 Web 应用程序。Redis 也被作者戏称为 数据结构服务器 ，这意味着使用者可以通过一些命令，基于带有 TCP 套接字的简单 服务器-客户端 协议来访问一组 可变数据结构 。(在 Redis 中都采用键值对的方式，只不过对应的数据结构不一样罢了)
首先，网络释义：流是一个相对抽象的概念，所谓流就是一个传输数据的通道，这个通道可以传输相应类型的数据。进而完成数据的传输。这个通道被实现为一个具体的对象。
在分析Alink源码的时候，发现Alink使用了 Java Stream，又去Flink源码搜索，发现Flink也有大量使用。一时兴起，想看看 Java Stream 和 Flink 这种流处理框架的异同点。当然这种比较还是注重于理念和设计思路上的。因为就应用领域和复杂程度来说， Java Stream 和 Flink 属于数量级别的差距。
之前在网上看到很多师傅们总结的linux反弹shell的一些方法，为了更熟练的去运用这些技术，于是自己花精力查了很多资料去理解这些命令的含义，将研究的成果记录在这里，所谓的反弹shell，指的是我们在自己的机器上开启监听，然后在被攻击者的机器上发送连接请求去连接我们的机器，将被攻击者的shell反弹到我们的机器上，下面来介绍分析几种常用的方法。
字节管道流：PipedOutputStream 和 PipedInputStream。
对于List 集合类，我想大家肯定很了解了，那我想一定也知道集合的顶端接口 Collection。在 Java8 中，Collection 新增了两个流方法，分别是 Stream() 和 parallelStream()
Java从8开始，不但引入了Lambda表达式，还引入了一个全新的流式API：Stream API。它位于java.util.stream包中。
本文主要讲解了Java中的IO流及其分类，包括字节流和字符流，以及常用的输入输出流类。同时，还介绍了一些处理流的工具类，如FileInputStream、FileOutputStream、BufferedInputStream、BufferedOutputStream、DataInputStream、DataOutputStream等。此外，还讲解了Java中字符流和字节流在编码和解码字符串时的不同之处。
Lambada 简介： Lambda 表达式，也可称为闭包，它是推动 Java 8 发布的最重要新特性。
popen()函数通过创建一个管道，调用fork()产生一个子进程，执行一个shell以运行命令来开启一个进程。这个管道必须由pclose()函数关闭，而不是fclose()函数。pclose()函数关闭标准I/O流，等待命令执行结束，然后返回shell的终止状态。如果shell不能被执行，则pclose()返回的终止状态与shell已执行exit一样。
为什么要先从函数接口说起呢？因为我觉得这是 java8 函数式编程的入口呀！每个函数接口都带有 @FunctionalInterface 注释，有且仅有一个未实现的方法，表示接收 Lambda 表达式，它们存在的意义在于将代码块作为数据打包起来。
黑入服务器很少会是通过账号密码的方式进入，因为这很难破解密码和很多服务器都做了限制白名单。
通过以上图片可以发现，我们实现了不同进程间的通信，这样就可以方便一些同学在使用workman 、swoole 配合其他 fpm框架使用的时候，、拿到跨进程的数据，从而实现自己的业务逻辑
Stream是Java8的新特性，相当于是高级版的Iterator，可以通过Lambda表达式对集合进行各种非常便利、高效的聚合操作，或者大批量数据操作。Stream的聚合操作与数据库SQL的聚合操作类似。我们可以在应用层就可以实现类似数据库的聚合操作，在数据处理方面，Stream不仅支持串行的方式，还支持并行的方式，在大批量数据的情况下使用并行操作可以显著的提高效率。
反弹 SHELL 是什么？其实是建立一个控制目标的简易管道，可以通过这个管道执行系统命令，而建立这个管道有非常多种方式，可以使用多种语言和命令，比如 python、bash、php、ruby 等，然后这些命令又记不住，每次使用都要去搜索或者去看以前的笔记，那么我这么懒，有没有一键生成所需 payload 呢？
运行python的时候，我们都是在创建并运行一个进程。像Linux进程那样，一个进程可以fork一个子进程，并让这个子进程exec另外一个程序。在Python中，我们通过标准库中的subprocess包来fork一个子进程，并运行一个外部的程序。
大家好我是费老师，一些比较熟悉pandas的读者朋友应该经常会使用query()、eval()、pipe()、assign()等pandas的常用方法（相关知识详见我的pandas专题教程https://www.cnblogs.com/feffery/tag/pandas/），书写可读性很高的链式数据分析处理代码，从而更加丝滑流畅地组织代码逻辑。
Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。
每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换），这就允许对其操作可以像链条一样排列，变成一个管道
大家好，我是楠哥，今天给大家分享一下 Java 中的 Stream 流，关于这个技术点其实大家可能或多或少都了解过一些，毕竟你肯定背过面经，JDK 新特性你应该了解过。
本文来源：https://blog.csdn.net/get_set/article/details/79455258
通过Files.lines方法将文本文件转换为管道流，下图中的Paths.get()方法作用就是获取文件，是Java NIO的API！
之前做的一个项目，先开始用的是BIO（即阻塞式IO），然后因为一些性能问题，然后用NIO（即非阻塞式IO）替换了BIO。
之前我的Python教程中有人留言，表示只学Python没有用，必须学会一个框架(比如Django和web.py)才能找到工作。而我的想法是，掌握一个类似于框架的高级工具是有用的，但是基础的东西可以让你永远不被淘汰。不要被工具限制了自己的发展。今天，我在这里想要展示的，就是不使用框架，甚至不使用Python标准库中的高级包，只使用标准库中的socket接口(我不是很明白套接字这个翻译，所以使用socket的英文名字)，写一个Python服务器。 在当今Python服务器框架 (framework, 比如Dj
安装的软件可能很多，看的脑瓜疼。如果你知道你要查询软件的部分名字的话，可以借助 grep 这个工具和管道 ‘ | ’ 配合进行查找
相对于Java8之前的Java的相关操作简直是天差地别，Java8 的流式操作的出现，也很大程度上改变了开发者对于Java的繁琐的操作的印象，从此，Java也走向了函数式编程的道路！
Java Stream函数式编程接口最初是在Java 8中引入的，并且与lambda一起成为Java开发的里程碑式的功能特性，它极大的方便了开放人员处理集合类数据的效率。从笔者之前看过的调查文章显示，绝大部分的开发者使用的JDK版本是java 8，其中Java Stream和lambda功不可没。
public int add(int x, int y) { return x + y; }
在c#中，可能大多数人针对于多线程之间的通讯，是熟能生巧，对于AsyncLocal 和ThreadLocal以及各个静态类中支持线程之间传递的GetData和SetData方法都是信手拈来，那多进程通讯呢，实际上也是用的比较多的地方，但是能够熟能生巧的人和多线程的相比的话呢，那还是有些差距的，所以我昨天整理了一下我所认知的几个多进程之间的通讯方式，这其中是不包括各种消息中间件以及数据库方面的，还有Grpc，WebSocket或者Signalr等方式，仅仅是以c#代码为例，c#的多进程通讯呢，大致上是分为这几类的，共享内存，借助Windows的MSMQ消息队列服务，以及命名管道和匿名管道，以及IPC HTTP TCP的Channel的方式，还有常用的Socket，借助Win32的SendMessage的Api来实现多进程通讯，还有最后一种就是多进程之间的信号量相关的Mutex，代码我会放在文章的末尾，大家有需要的话可以去下载来看看，接下来就为大家一一奉上。
PyHero是用python编写的软件，可让您从命令行控制GoPro HERO，HERO2，HERO3和HERO4！
继续上一期的话题，介绍Scala有别于Java的特性。说些题外话，当我推荐Scala时，提出质疑最多的往往不是Java程序员，而是负责团队的管理者，尤其是略懂技术或者曾经做过技术的管理者。他们会表示这样那样的担心，例如Scala的编译速度慢，调试困难，学习曲线高，诸如此类。 编译速度一直是Scala之殇，由于它相当于做了两次翻译，且需要对代码做一些优化，这个问题一时很难彻底根治。 调试困难被吐槽得较激烈，这是因为Scala的调试信息总是让人难以定位。虽然在2.9之后，似乎已有不少改进，但由于类型推断等特性的
0x01 前奏说明 很多时候,不到万不得已的情况下,我们完全没必要非往目标机器里传一堆工具,先不说由于各种防护[不仅仅是杀软的问题],传工具困难重重,有时由于自己的粗心,走的时候很容易把各种工具落在目标机器上,万一哪天被人看见,一看工具就大概知道你上来都干了啥,尤其是很多小伙伴在用别人工具时候也不爱做点儿什么手脚,后果你自然是很懂的,嘿嘿…… 其实,个人一直觉得,如果能利用目标系统自身的环境或者工具帮我们搞定的,最好就直接用那个,也省去了不少的麻烦,比如,最简单的,利用目标系统中自带的各种工具及语言环境帮我
这两天一直在分析 Windows 下 WebRtc 的代码，所以有些日子没有写东西了。今天来聊聊Windows 下的视频采集。
此前我们介绍了 python 中的多进程包 multiprocessing 以及 signal 包提供的最基本的进程间通信方式 — 信号。 通过 multiprocessing 实现 python 多进程 python 进程间通信（一） — 信号的基本使用 python 进程间通信（二） — 定时信号 SIGALRM
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
这里的内容以Linux进程基础和Linux文本流为基础。subprocess包主要功能是执行外部的命令和程序。比如说，我需要使用wget下载文件。我在Python中调用wget程序。从这个意义上来说，subprocess的功能与shell类似。 subprocess以及常用的封装函数 当我们运行python的时候，我们都是在创建并运行一个进程。正如我们在Linux进程基础中介绍的那样，一个进程可以fork一个子进程，并让这个子进程exec另外一个程序。在Python中，我们通过标准库中的subprocess
下面介绍几个我们经常不经意就会用到的sys包的命令 stdout/stderr/stdin
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口，主要用到的是mongoDB和neo4j，今天先来总结一部分：mongoDB的使用。
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
在上一篇Python接口自动化测试系列文章：Python接口自动化之数据驱动，主要介绍openpyxl操作excel，结合ddt实现数据驱动。
Python里的多线程是假的多线程，不管有多少核，同一时间只能在一个核中进行操作！利用Python的多线程，只是利用CPU上下文切换的优势，看上去像是并发，其实只是个单线程，所以说他是假的单线程。
在本号之前写过的文章中，曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API。在使用的过程中分为三个阶段。在开始本文之前，我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段，如图：
为了支持函数式编程，Java 8引入了Lambda表达式. 在Java 8中采用的是内部类来实现Lambda表达式.具体实现代码,可以通过debug看, 同时通过字节码查看工具及反编译工具来验证.
例如，电商系统中的订单表，常常使用用户ID的Hash值来实现分表分库，这样是为了减少单个表的数据量，优化用户查询订单的速度。
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，stream是用于对集合迭代器的增强，使之能够更高效的完成聚合操作（筛选、排序、统计分组）或者大批量数据操作。 元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。
coconut是一个在python基础上开发的组件，它完美支持python3的所有语法。并且扩展改善了一些新的语法。使用coconut可以转化出可运行的python程序，这个python程序可运行于python的任何版本，包括python2。
Java Stream函数式编程接口最初是在Java 8中引入的，并且与lambda一起成为Java开发的里程碑式的功能特性，它极大的方便了开放人员处理集合类数据的效率。
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