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如何理解生产决定分配
马克思所讲的生产要素的分配包括两层含义：
第一，
从分配过程
看，是指生产要素的分配方式，即资源配置方式；第二，从分配结果
看，
是指生产要素所有权的分配。
这两者共同决定了产品分配的关系，
第一个层次解释了具体的分配方式的决定因素，
第二个层次解释了分
配的性质的决定因素。
”
“生产决定分配，但生产又包括两个方面，即
生产要素的所有制结构和生产要素的配置方式，前者决定分配的性
质，说明要素所有者得到报酬的权利，后者决定分配的方式，说明要
素所有者得到报酬的权利所实现的程度。
”①对此，笔者认为，有几
点是需要提出来讨论的。
一、马克思的“生产要素分配”的含义究竟是什么？
崔向阳认为，
马克思所讲的生产要素分配的第一层含义是指
“生
产要素的分配方式，即资源配置方式”
。这里明显存在对马克思的误
解。
对于生产要素分配的含义以及生产要素分配对产品分配的决定作
用，马克思是这样论述的：
“消费资料的任何一种分配，都不过是生
产条件本身分配的结果。
而生产条件的分配，
则表现生产方式本身的
性质，例如，资本主义生产方式的基础就在于：物质的生产条件以资
本和地产的形式掌握在非劳动者的手中，
而人民大众则只有人身的生
产条件，即劳动力。既然生产的要素是这样分配的，那么自然而然地
就要产生消费资料的现在这样的分配。
”②这段论述再清楚不过地表
python自带的消息队列库Queue和多线程有什么关系？
前言：
我刚接触消息队列时，也是在网上百度搜索，发现好多博客写的有关消息队列Queue的时候，写的例子里都有多线程或者多进程的内容，把这些内容和Queue写在一起，我感觉如果是新手的话，是不太好理解的；因为从性能优化的角度来讲，消息队列也是为了分配任务，避免大量的并发请求过多过快的消耗服务器资源，从而优化产品的性能，这样的话，多线程或者多进程，又或者协程等等都是可以达到优化的目的，所以，我觉得在讲消息队列的内容时候，对于新手，还是不要涉及其他的内容比较好；
在练习Queue的知识点时，我也有犯过些错误，比如说看了别人的博客，最后也实现了自己想要的效果，但是最后才反应过来，我写的代码，其实没有Queue也可以的，完全可以用Thread多线程来实现，而Queue的知识可以说是没有练习到，这也是我说上面一段话的背景；
多线程和消息队列有什么相同和不同？
相同点：都可以作为优化系统性能的方案；
不同点：两者优化性能的方式不同，打个比方如下：
1.比如用户访问登录接口，那么很多个用户同时访问该接口时，后台可以同一时刻为每一个用户单独起一个线程，让用户在最短时间内拿到登录结果，这也叫用户并发登录，这样对用户来说体验会好些，但是对系统来说，就很消耗资源，容易崩溃，这种场景用多线程比较合适（实际企业这样用的不多）；
2.再比如，测试人员经常要运行自动化案例，有时运行几个小时都结束不了，而且测试化境很复杂不好搭建，不能提拱并发执行，这时，可以考虑用消息队列了，每个人都可以在下班前提交一个测试任务，先提交的任务先运行，按顺序执行任务，等上一个测试任务执行完，再执行下一个的任务，像这种不要求立刻得到结果的场景，就可以考虑用消息队列了，说到这里，如果有需要了解学习自动化测试平台开发的小伙伴，欢迎和我交流，可以搜索并关注公众号“测试运维”，一起进步！
3.最后，再打个比方来说明消息队列和多线程的区别，比如地铁站怎么处理客流高峰呢？一种方案是临时增加很多个刷卡通道并同时开放，使每个通道排队等候的人不多，这种方案可以让乘客很快进站，类似于多线程，这种方案对乘客来说是好事，减少了乘客的等待时间，但是对于地铁站来说就很难了，因为地铁站就那么大，不是想开几个通道就开几个，虽然技术上可以实现，但是不太现实；另一种方案，保持原有的刷卡通道个数不变，组织乘客排队刷卡进站，哪怕队已经排的很长很长，拐着弯排队，甚至是排到地铁站外面，只要大家都有序排队，最后都可以进站，这个方案就是类似消息队列，在队列管控上做改动，而不是在基础硬件设施上做改动，这种方案，对地铁站来说是好事，不用额外新建那么多通道，但是对乘客来说，等待的时间太长，体验不好；
一.先源码实现一下queue，参考网上的。
class Queue(object): def __init__(self, max_item): self.queue = [] self.max_item = max_item def enqueue(self, item): for i in item: if len(self.queue) >= self.max_item: print('队列已满') return self.queue else: self.queue.append(i) return self.queue def dequeue(self): return self.queue.pop(0) def is_empty(self): return self.queue == [] def is_full(self): return len(self.queue) >= self.max_item def size(self): return len(self.queue) if __name__ == '__main__': queue = Queue(3) print(queue.enqueue([1,2,3,4])) #队列已满，[1, 2, 3] # print(queue.dequeue()) print(queue.is_full())二，Python内置的四种队列的类型 (本次写的是LILO)
LILO 先进先出，只能在尾部插入元素，只能从头部取出元素 LIFO 先进后出，类似栈 优先队列 队列元素为元组类型，即(优先级，数据)。 双端队列三.常用的方法
q.task_done() 需要结合q.join来用，具体如下：
1.如果用了q.join(),那就一定要通过写q.task_done() ，来通知q.join当前事件已完成， 不写q.task_done()的话，q.join收不到当前事件完成时的信号，还会阻塞在q.join执行的地方等待接收信号，join后的代码得不到正常执行；
- 同时不写q.join，和q.task_done() ，也是可以的，可以正常执行；
- 只写q.task_done()不写q.join也是可以的，可以正常执行；
q.join()
直到queue队列中的所有事件都处理完毕,队列为空以后再执行q.join()之后的代码，如果用了q.join(),那就一定要写q.task_done()q.put(item[, block[, timeout]]) 向队列中增加事件， .可以利用put和get进行传参
q.get( block[, timeout]]) 执行队列中的事件，执行完后将该事件从队列中删除，也可以将该事件打印出来；q.qsize() 返回队列的大小q.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
q.full() 如果队列满了，返回True,反之False，Queue.full 与 maxsize 大小对应
q.get_nowait() 相当于Queue.get(False)，非阻塞方法 q.queue 返回当前队列中所有的任务四. 一些需要注意的细节
入队列时堵塞from queue import Queue #设置队列长度为1 que = Queue(maxsize=1) #此时如果入队列两次, put将会一直堵塞，等待前一个出队列 que.put(1) que.put(2)入队列非堵塞from queue import Queue que = Queue(maxsize=1) #设置block为False为非堵塞,默认block为True堵塞 try: que.put(1) #如果队列为满，非堵塞将会报异常 que.put(2,block=False) except Exception: pass出队列堵塞from queue import Queue que = Queue(maxsize=2) que.put(1) que.get() que.get() #如果队列为空，get会一直等待出队列非堵塞from queue import Queue que = Queue(maxsize=2) que.put(1) que.get() try: #如果设置为非堵塞，将会报异常 que.get(block=False) except Exception: pass设置超时from queue import Queue que = Queue(maxsize=1) que.put(1) try: #设置超时后，如果2秒后还不能进队列将会报异常 #在非堵塞的情况下，无需设置超时 que.put(2,timeout=2) except Exception: pass que.get() try: #设置超时后，如果2秒后队列仍是空将会报异常 #在非堵塞的情况下，无需设置超时 que.get(timeout=2) except Exception: pass
ArchiSurance - 业务层示例
在这个例子中，（1）客户和（2）ArchiSurance是业务主体，即执行行为的活动实体，如业务流程或功能。
业务角色分配给每个角色。（1）客户扮演（3）保险人的角色并使用损害保险产品。
（2）ArchiSurance具有（4）保险人的角色，并负责声明业务流程的损害，这由业务流程与角色之间的分配关系来表示。
（5）损害索赔过程由四个业务功能组成。
在这个例子中，区分了（2）ArchiSurance的“外部”和“内部”行为。
外部可见行为被建模为由内部业务功能实现的商业服务：（（6）理赔注册服务，（7）客户信息服务和（8）理赔服务）:(（A）注册，（B ）验收，（C）评估，（D）支付）。
这些商业服务和（9）合同一起被分为一个产品。
本例中产品的价值是“保险”或“安全”。
其他ArchiMate资源：
我们每天除了工作、偶尔外出旅行，大部分时间都是在房子中度过的。设想一下：如果有一天你的房子变得更懂你，当夜晚你起身去卫生间时，你经过的每一处夜灯都会自动亮起；当你想看电影时，轻轻敲一下沙发，电影就会立即播放；又或者当雾霾袭城时，家里的新风系统也会根据你的健康状况自动匹配室内空气含氧量；甚至是可以根据你和夫人家庭地位的高低，知道该如何分配资源。人和居所的关系，也从以前的人使用家居产品，变成家居产品适应人。
看到这里，你可能会忍不住说：鹅妹子嘤！这简直就是我对未来居家生活的全部追求！
事实上，这些人们一度以为只有在科幻电影里才会出现的场景，已经悄然来到了你我身边。
12月13日，清华大学（建筑学院）——旭辉控股（集团）股份有限公司可持续住区研究中心（以下简称CSC），就现场展示了以上生活场景的真实落地。
在这场科技感十足的“重构理想·家 CSC实验宅一号单品发布会”上，AI首次被引入到房地产当中，试图解决房子的负担和房子如何更懂住户的问题，也让人们开始深入思考人与房子之间的关系。
从本次活动的签到方式，也不难看出主办方的匠心独运——签到采用了人脸识别技术，嘉宾事先通过手机端录入面部信息进行报名登记，现场再通过电脑进行面部识别验证。自从iPhone X采用人脸识别技术解锁被大众所接受，相信今后更多的生活场景也将陆续跟进“刷脸”这一解决方案。
人脸识别系统签到
由来
作为此次“重构理想·家”主题发布会的门面担当，CSC副主任孔鹏首先对CSC的未来人居构想进行了深度的理念阐述：“CSC关注的是以人为核心的可持续发展的空间打造，建立以健康和效能为基础的CSC，并深入研究人类对于未来空间需求的终极理想模式。”
“如果说曾经的建筑使命和建筑表现有所偏移的话，那么今天的建筑应该从关注形式回归到关注建筑本身上来，不要忘记当初为什么而出发。CSC未来要做的就是这个事情：拨正建筑的方向，以人为基准，打造理想的未来人居。”孔鹏如是表示。
CSC副主任孔鹏
系统
如果说iPhone的精髓是iOS系统，那么实验宅的精髓就是“i享空间”。i享科技CEO王昊从学习性、决策性、迭代更新等多个纬度，为我们详细讲解了i享实验宅的操作系统。
i享科技CEO 王昊
王昊表示，“我们希望尊重个性，我们希望尊重人本真的需要，人不再适应系统，而让系统适应人，我们希望系统是柔软的，可以贴合每一个人的习惯。”
讲解的同时，王昊还与现场的观众进行了有趣的互动，用手机操作在场嘉宾手中的小月球，让全场的小月球发生亮度及色温的变化，以这种直观的方式传达实验宅i享系统的研发理念及实际感官体验。
一键点亮全场月球灯
启幕
如果像建筑大师柯布西耶所说的那样：建筑是居住的机器的话，那么在未来有科技加持的生活中，建筑将不再是没有感情冷冰冰的机器，而是让生活更懂你，让你更爱生活的机器人。
人和建筑的关系不再是控制和被控制，只需要你去干预；也无需操作，而是去培养。i享空间能做的，就是让有限的空间无限接近或超越你脑海中生活的样子。
为了满足大家对实验宅真实体验的好奇心，发布会上还正式开启了一号实验宅的入住仪式。CSC副主任孔鹏公布了实验宅的第一位入住者，并通过旭辉开发的手机APP为试住者进行面部识别信息验证，这意味着实验宅开放入住管理权限并诞生了首位入住者，重构理想·家的大幕也由此正式拉开。
首位实验宅入住者诞生
“未来已来”，虽然这句话已经被无数人反复提起，但是真正能体验到这句话精髓的，应该是那些守望初心，对未来不断探索的人。AI与未来人居的碰撞已经在催生巨变，积极拥抱这种变革，或许才是我们对未来理想家的一个不错选择。
