1.2023年新版千月影视原生双端带H5端可域名打包苹果免签或安卓封装APK
2.一文详解 ArrayDeque 双端队列使用及实现原理
3.redis源码学习-quicklist篇
4.JDK源码分析-Queue,双端双端双端 Deque
5.死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
6.Python 爬虫进阶篇——diskcahce缓存(二)
2023年新版千月影视原生双端带H5端可域名打包苹果免签或安卓封装APK
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一文详解 ArrayDeque 双端队列使用及实现原理
在探索Okpress）、以及用于内存管理的bookmarks。节点结构包括双向链表的prev和next，ziplist的引用zl，ziplist的字节数sz、item数count、以及ziplist类型（raw或lzf压缩）和尝试压缩标志（attempted_compress）。
核心操作函数如create用于初始化节点，insert则根据需求执行头插法或尾插法。delete则简单地从链表中移除节点，释放相关内存。quicklist的优化重点在于ziplist，理解了ziplist的工作原理，quicklist的数据结构理解就相对容易了。
JDK源码分析-Queue, Deque
Queue 和 Deque 是 Java 中的两个接口，分别代表队列和双端队列。
Queue 接口提供了基本的编译安装python源码卡住队列操作：入队（enqueue）和出队（dequeue）。同时，Queue 接口有 6 个方法，分为入队、出队和遍历三类。与之不同的是，当队列为空时，element() 方法会抛出异常，而 peek() 方法则会返回 null。
Deque 接口继承自 Queue 接口，表示双端队列，具备「队列」和「栈」的特性。双端队列可以分别从两端插入和移除元素，而一般队列只能从尾部插入元素、头部移除元素。Deque 接口定义了入队、出队、遍历以及独有的一些操作方法。Deque 作为双端队列，不仅继承了 Queue 的方法，还提供了额外的双端操作。
综上，cas登录流程源码讲解Queue 提供了基本的队列功能，而 Deque 在 Queue 的基础上增加了双端操作，使其兼具队列和栈的特性。在实际应用中，根据需求选择合适的接口可以提高代码的灵活性和效率。
死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
双端队列是一种特殊的队列，两端皆可操作元素。ArrayDeque以数组方式实现，非线程安全。Deque接口继承自Queue，新增操作两端元素、类栈方法。
ArrayDeque属性使用数组存储，头尾指针标识，最小容量为8。默认初始容量，最小8。入队方法包括从头addFirst(e)和尾addLast(e)。容量不足直接扩容两倍，通过取模循环头尾指针。出队方法pollFirst()和pollLast()，预测最准的指标源码同样取模循环。ArrayDeque可直接作为栈使用，操作队列头即可实现。
总结：ArrayDeque采用数组实现双端队列，通过头尾指针循环数组操作。容量不足时扩容，每次增加一倍容量。作为栈使用，只需操作队列头。不支持线程安全。
Python 爬虫进阶篇——diskcahce缓存(二)
上一篇文章为大家介绍了diskcache的基础用法，本文将继续深入探讨diskcache的更多高级功能。
关于diskcache，它是一种基于SQLite数据库的缓存对象管理方式。SQLite是一个轻量级的基于磁盘的数据库，它不需要单独的服务器进程，并支持SQL查询。在上篇文章的源码截图上，你可以看到一些SQL语句的使用。
diskcache支持使用diskcache.FanoutCache自动分片基础数据库。分片是对数据进行水平分区，可以减少写入时的阻塞。尽管读和写不会互相阻碍，但写入会阻碍其他写入。分片的默认值为8。
以下是一个示例代码：
# 示例代码
在示例中，我们在diskcache_2文件夹中创建了一个具有四个分片和一秒超时的缓存。如果操作耗时超过一秒，它们将尝试中止操作。
那么每一个分片的大小是多少呢？分片的大小都是平均分配的，占总空间的四分之一。diskcache的默认大小为1GB。
diskcache提供了一个collections.deque兼容的双端队列diskcache.Deque。双端队列是堆栈和队列的一般化，可以在前后都可以进行快速访问和编辑，且可持久化，操作比较便捷。
以下是一个示例代码：
# 示例代码
运行结果如下：
Popleft 获取队列最前面的一个元素，pop获取末尾的一个元素；
Appendleft 在队列最开始添加一个元素，append 在末尾添加一个元素；
Extendleft 在队列最开始添加一个数组，extend在末尾添加一个数组；
那么deque的存储位置在哪里？可以使用以下命令查看队列的存储位置：
包括cache也是一个可以使用directory属性查看默认存储的位置；
那么如何指定directory呢？Deque的第二个参数指定存储位置，第一个参数为队列的初始值。或者可以直接指定参数名称，如下：
Index 类似于dict(字典)，可持久化，使用也比较便捷。以下是一个示例：
# 示例代码
popitem表示获取最后一个键对值，并且删除，结果如下：
peekitem() 可传递last 参数是否获取最后一个，不会删除原始值；
setdefault(key,default) 可以给指定的key值设置默认值，在查找时可以预先设置一个默认值，防止key值不存在而抛出异常。
keys()与values()可以查找所有Index中的key值与value值，然而没有提供判断key值是否存在的方法，但是可以使用setdefault的方法自行封装。
Lock还记得上篇文章中提到的Lock锁吗？先看一下源码：
可以看到这里的锁用的就是cache的add方法的特性，源码中也给出了使用的方式：
从源码上看有一个while 死循环，直到add成功时才会被释放，这里处理的方式不是很好，可能会造成死锁，所以一般情况下，都会添加一个过期的时间，如下：
RLock还有一种RLock锁，与Lock锁的区别是RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。以下是一个示例：
结果是执行成功。
看一下源码：
从源码中可以看出，判断锁的条件是os.getpid()（进程pid）与threading.get_ident()（线程标识符），如果每次acquire时的pid与ident都相同的时，即可成功。那么就可以在相同的进程中无限次数的acquire,但是多少次acquire就得多少次的release,防止死锁。
那么是使用Lock还是RLock呢？这个要具体的看实际情况，并不是谁就一定好。
总结本次推文中介绍了diskcache中FanoutCache缓存分片、双端队列deque、Index、Lock以及RLock。
大家可以在实际中灵活运用，diskcache缓存的优势还是很大的，无需安装其他的模块，并且在文件管理器中能直接查看，还可以利用缓存的一些特性使用多线程的去实现业务等。
但是也是有缺点的，即受制于本地文件系统的限制。每个磁盘每个目录下的文件数量是有限制的，所以需要结合实际情况使用。
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