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。 **
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：
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
原理： 使用rabbitmqadmin这个python命令行去执行相关的命令获取mq的信息（建议在mq机器上执行）
依然是BFS，只是要多2个List去保存结果，还需要2个变量一个记录下一层的节点数目，另一个记录当前层没有打印的节点数目
有两个容量分别为x升和y升的水壶以及无限多的水。请判断能否通过使用这两个水壶，从而可以得到恰好 z升的水？
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！
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。
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。
一、threading模块介绍 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口，二者在使用层面，有很大的相似性，因而不再详细介绍 二、开启线程的两种方式 方式一： from threading import Thread import time import random def task(name): print('%s is running' %name) time.sleep(random.rand
遇到此问题后 设置r.encoding='gbk'或r.encoding='gb2312'后可以了
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
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。
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。
我们在上一篇 《浅析 JS 中的EventLoop 事件循环》 中提到一个 Event Queue，其实在事件循环中 queue 一共有两种，还有一种叫 Job Queue
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
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
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！
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:
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。
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。
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
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：
JS运行时包含了一个消息队列，每个消息队列关联着一个用于处理这个消息的回调函数。（队列的特点是先进先出）
在使用SVN（Subversion）进行版本控制时，有时会遇到无法从原始内容仓库中安装的问题。这种问题通常会导致无法拉取分支或更新代码，可能会给开发过程带来不便。本文将介绍一种解决这种问题的方法，即清空本地SQLite数据库中的工作队列表（WORK_QUEUE），以恢复SVN的正常功能。
本文实例为大家分享了python实现文字版扫雷的具体代码，供大家参考，具体内容如下
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。
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。
但这3部分抓取方法大同小异，都是通过选择器选择对应的元素，过滤掉不必要的元素，然后获取相对应的属性和文本，然后对文件进行缩进。替换等处理
爬取糗事百科段子，假设页面的URL是 http://www.qiushibaike.com/8hr/page/1
使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度 程序的运行速度可能加快 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。 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。
(x0, y0) 和 (x1, y1) 这两个单元格之间的距离是 |x0 - x1| + |y0 - y1| 。
简介 Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule)， 并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码， 将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。 参考Scrapy-Redis官方github地址 安装 pip3 install scrapy-redis 配置 连接redis REDIS_HOST = '250
传递一个函数到装饰器函数中，在装饰器函数中实现一个用于装饰的函数，该函数自己做一些操作，并调用传入的函数，最后返回自身。 实际上是一个闭包结构。
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)
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。
JavaScript 是单线程的，但提供了很多异步调用方式比如 setTimeout，setInterval，setImmediate，Promise.prototype.then，postMessage，requestAnimationFrame， I/O，DOM 事件等。 这些异步调用的实现都是事件循环，但根据插入的队列不同和取任务的时机不同他们的表现也不同。 尤其在涉及与页面渲染的关系时。
1946年第一台计算机诞生--20世纪50年代中期，还未出现操作系统，计算机工作采用手工操作方式。
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
实现思路 队列的核心思想是先进先出（FIFO），队列支持从前端（front）移除数据，从后端（rear）插入数据 实现一个队列需要具备以下方法 将元素加入到队列 删除队列前端元素 查看队列前端元素 查看队列是否为空 查看队列大小 查看队列内所有元素 清空队列 实现代码 /** * 基于数组实现队列 */ function Queue() { this.items = [] //将元素加入到队列 Queue.prototype.enqueue = function(elem) { t
如上图所示，在队列头部出队列，在对列尾部入队列。在队列的结构中，有四个要素：队列头、队列尾、队列长度、队列内容。
如果架构中有用到mq，那就不可避免会遇到消息堆积的问题，因为我们没办法保证自己生产和消费永远都是正确的。像我们系统就遇到过很多次消息堆积情况，最严重的一次直接导致mq内存溢出，服务宕机，导致所有的mq消费全部出现异常，下面我就这个问题和童靴们唠叨唠叨。
整体流程 - 引擎找到要执行的爬虫，并执行爬虫的 start_requests 方法，并的到一个 迭代器。 - 迭代器循环时会获取Request对象，而request对象中封装了要访问的URL和回调函数。 - 将所有的request对象(任务)放到调度器中，用于以后被下载器下载。 - 下载器去调度器中获取要下载任务（就是Request对象），下载完成后执行回调函数。 - 回到spider的回调函数中， yield Request() yield Item() 具体流程 1.
这些例子演示了基础队列方法的使用，包括添加元素、移除元素、获取队列头部元素以及检查队列是否为空。
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