该用 deque 而不是 list 的情况是当操作集中在序列两端且需 O(1) 复杂度时，如实现队列、滑动窗口、BFS、命令栈；若频繁随机索引或切片，则应选 list。
什么时候该用 deque 而不是 list
当操作集中在序列两端（尤其是频繁 appendleft()、popleft() 或 pop() + append() 组合）时，deque 是更优选择。因为 list 在头部插入或删除是 O(n) 操作，而 deque 对两端所有操作都是 O(1)。
常见场景包括：实现队列（FIFO）、滑动窗口、BFS 遍历、需要快速回滚的命令栈。
- 用
list模拟队列（如queue.pop(0)）会导致每次删除头元素都触发整体前移，大数据量下明显卡顿 -
deque内部是双向链表+块状缓冲区结构，不保证内存连续，因此不支持高效的随机索引（d[5]是 O(n)） - 如果只是偶尔在末尾增删，且大量做索引访问或切片（如
my_list[100:200]），list仍是默认首选
list 和 deque 的切片行为差异
list 支持完整切片语法（my_list[1:5:2]），返回新 list；deque 不支持带步长的切片，且普通切片（d[1:5]）虽能运行，但底层会遍历构造新 deque，性能差、语义模糊，属于“能跑但不该用”的行为。
- 想从
deque中取一段连续元素？先转成list再切片：list(d)[1:5] - 需要频繁按索引查值（如
d[i]）？说明你其实更适合用list，别硬套deque -
deque的rotate()是高效替代部分切片需求的方式，比如右移 k 位：d.rotate(k)（O(k)，比切片拼接快）
初始化和内存开销的实际影响
deque 创建时可传 maxlen 参数实现自动截断，这是 list 完全没有的内置能力；但 deque 单个实例的内存占用比同等长度 list 高约 2–3 倍，因为它要维护指针和分块元信息。
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- 缓存最近 N 条日志？直接
deque(maxlen=N)，插入自动丢弃最老项，不用手动pop(0) - 只存几百个轻量对象（如
int、短字符串），内存差异可忽略；若存数万个大对象（如嵌套 dict），得权衡空间换时间是否值得 -
deque([])和deque([1,2,3])初始化无性能差别，但不要用deque(range(100000))——它会一次性展开迭代器，不如先建list再转
线程安全边界在哪里
deque.append()、deque.popleft() 等原子操作在 CPython 中是线程安全的（GIL 保证），但复合操作如 if d: d.pop() 不是原子的，可能引发 IndexError。
- 多线程下用
deque做任务队列？必须加锁，或改用queue.Queue -
list的任何操作都不保证线程安全，哪怕append()——文档明确写 “not thread-safe” - 不要依赖
len(d) > 0后再popleft()，竞态条件真实存在；用try/except IndexError更稳妥
d[i] 或 d.index(x)，基本就该回头检查是否误用了 deque。 
