kzjay的专栏

Python的Duck Typing 让我遇上麻烦了，要给一个新写的类做单元测试，驱动是用自带的unitest模块，桩对象呢？C＋＋/Java中可以按着接口写个桩对象，但是接口并不是Python风格中的一个东西，这一直在想怎么样来解决这个问题。我想这应该是强制类型和静态语法检查的问题。刚才和ZJB谈了这个问题，他理解我的意思，说明年项目组在考虑用JAVA。 刚才又看到一个用＿＿do

* PYTHON 趋向于将功能相近的对象放进一个MODULE（文件）里，不用担心对象会太大，因为如果对象太大了，那它可能是做的事性太多了   需要被重构、分解。 * 开发辅助工具是PYTHON的一个强项。如构建工具、统计工具等等，只要有需求，它一定办得到，因为这些应用对安全和性能要求不高，反   而对开发的简洁性有很高的乞求。 * 只把会发生意外的那一小部分放进try里，把

  ＊ java强制使用OO进行应用开发，Python可以用函数式编程。函数式有时显得非常简单，代码量巨减。回想起Java动不动的N层、还有一个个对象，真的有那种心要吗？而且Python本身语言风格就简洁，再加上简洁的函数，在开发效率、Debug、测试上似乎会有优势。 ＊ 大型复杂项目的性能更多地体现在架构、硬件拓扑结构上等。应对数量庞大的在线用户，APP服务器、数据库等都

 1、str类型可以理解为一个二进制block，或multibyte2、multibyte_str.decode("")  -> unicode3、unicode_str.encode("")  -> multibyte_str(binary block)4、unicode_str 的操作参数也应为unicode，如：unicode_str.find("样本".decode("ut

记忆力差，上次看了遍logger现在又忘了，不得不写笔记。logging 全局静态，可真接拿来用：import logginglogging.basicConfig(filename='/tmp/my_log_test.log', level=logging.INFO) # StreamHandlerlogging.debug('Debug message')logging.info('Info message')logging.error('Error message')###/>cat /tmp/my_

[ 编译 ]$ ./configure --prefix=/usr/local/python2.6.5$ make && make install[ 环境 ]$ wget http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py$ python2.6 ez_setup.py$ easy_install-2.6 django$ easy_install-2.6 mysql-python$ easy_install-2.6 pylzma$ easy_install-2.6 f

Embeded Python Interpreter To Your Application[ 引用记数 ］＊ Python对象都创建在堆上＊ 在进过函数时加引用记数，完成时减引用记数的原因是：在这个Scope锁住Python对象，以防它被析构＊ 内创建->外删除：一些创建对象的Py_* API 创建出来的对象记数为一，对象用完后调用Py_DECREF是使用者的责任＊ 删除函数：一些Py_* API当你把对象传进去后，就相当于把对象的生命周期托管给这些API了，你再也不管了。（the function st

gevent.get_hub().loop.async()新建一个slot，这个slot可以放入一个回调函数，同时可以由另外一个OS线程通知gevent的loop engine运行这个回调函数。 新建一个slot： gev_loop_async = gevent.get_hub().loop.async() 放入一个回调函数： gev_loop_async.start(__ca

入口文件为zip包根目录下名叫__main__.pyc的文件。 __main__.py import foo print "__main__.py" if __name__ == "__main__": print "__main__" foo.foo() foo.py def foo(): print "foo" $ ls myapp foo.