Python 的函数是一等对象
因为它符合编程语言理论家对 "一等对象 -- first-class object" 的定义- 运行时创建
- 可赋值给变量或数据结构的属性
- 能作为函数参数
- 能被函数返回
依据这种定义，还有我们最为熟悉的 JavaScript 的函数也是一等对象，Java 的函数都是依附于类或对象存在的，不是一等对象。
Python 的文档字符串(docstring) 是放在模块，函数，类中的第一个纯字符串。可用单个引号(单引号或双引)，通常因为有大段的文字会用三引号的字符串，比如def foo():
代码中用
'''doing nathing'''
passfoo.__doc__能查看到到 docstring，或用 help(foo), doc(foo) 都能输出包含 docstring 的信息 Read More- 书中的数据结构还差文本和字节序列那一章未阅读完。Python 的 str 是 unicode 类型，编码在应用方面基本上就是 .decode(), .encode() 方法的调用，默认编解码时用 UTF-8 就行，差不多就不用太深入了。
Python 的 bytes 和 bytearray 中的元素都是介于 0 ~ 255(含) 之间的整数，即一个字节，bytes 的切片是 bytes, bytearray 的切片还是 bytearray。bytes 和 bytearray 的输出(__repl__)- 可打印的 ASCII 码以 ASCII 字符贵
- 特殊字转义，如 \r, \n, \r, 和 \\
- 其他字符以十六进制转义输出，如 \xc3
像 endswith, replace, strip, translate, upper 等函数可以直接用来处理 bytes,如 Read More - 继续啃这本略微有些旧的书，《Fluent Python》第二版出版在即，预计今年四月份，它将会讲解到更新版本 Python 的特性，书中有提到 Python 3.10。第一版读下来也不会是浪费时间的。
还是数据结构，现在来到字典，dict 是 Python 语言的基石，在它内部也被广泛应用，比如 type(globals()) 是个 dict, globals() 的内容有我们能调用的全局函数。如果在编程中不想创建新对象的话，dict 几乎能表述需要的数据结构。
dict 就是一个 hash 表，它是 collections.abc 下 Mapping 和 MutableMapping 的子类。和其他语言中的字典一样，dict 的 key 必须实现了__hash__()和__qe__()方法，否则不能作为 key，比如 list 是不能作 key 的。两个key 的 hash() 相等的话，那么 key1 == key2, 反之不一定。所以当 __eq__ 依赖于可变状态就不要去实现 __hash__ 方法. Read More 
通常在 Python 应用中简单的配置使用内置的 logging 是这样的1import logging 2 3logging_format = '%(asctime)s - %(levelname)s - %(module)s(%(funcName)s:%(lineno)d) - %(message)s' 4logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=logging_format) 5 6logging.info('hello world')
假如文件名为 test.py, 用 python test.py 执行后输出2022-01-25 21:02:47,231 - INFO - test(<module>:6) - hello world
在 Lambda 中的现象
可是这同样的代码放到 AWS Lambda Python 代码中却不灵验了，logging.info()将得不到任何输出。 Read More- 用了一段时间的 Python, 觉得还是有必要读一下《流畅的Python》这本书，它虽然是基于 Python 3.4 的，但 Python 自身的很多特性希望了解的更多，更深，或巩固，或扫扫死角。
对于少量属性的对象可以用 collections.namedtuple 快速构建一个类 Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit']), 用 type(Card) 看到的就是一个 class, 第一个参数 Card 是类名，第二个参数列表里是属性名，然后用 card = Card('7', 'diamonds') 创建一个实例。PyCharm 也能正确识别出 Card 构建与使用对象时的属性 rank 和 suit.
现代从 Python 3.7 开始引入了 @dataclasses.dataclass 比 namedtuple 要方便些@dataclasses.dataclass
card = Card(rank='7', suit='diamonds')
class Card:
rank: str
suit: str = None
或者用 pydantic 的 BaseModel 都比先前的 namedtuple 好用 Read More 
在步入到 AWS 后，设计一个典型的分布式计算任务模式是
- 提交任务的客户端把一组组待计算任务的输入编制成消息发送到 SQS 或 SNS 队列中
- SQS 消息可被 ECS 或 Lambda 处理, SNS 消息还能触发 Lambda，ECS/Lambda 完成实际的计算任务
- 结果可以保存到 Redis, S3 或别处, 如果提交任务端想要获取计算结果，可用 ID 来追踪
用 ECS 的好处是可以基于 SQS 的消息数进行 AutoScaling 配置，决定 Worker 的规模; 用 Lambda 适当的用 Concurrency 数来限定 Lambda 的实例数。
而 Python 的 Celery 让这一切变得更简单，它其实就是以上设计的一个集成方案。它以配置的方式选择使用任务队列(Broker), 结果存储方式(Backend), 让任务提交与 Worker 的代码实现简单化。 Read More
之前工作中用过 JMS 的 IBM MQSeries, 自己试玩过 ActiveMQ, 再就是 Kafka, 再到 AWS 上的 SQS 等消息队列。打算调教一下 Python 的 Celery，它首推用 RabbitMQ 作为它的消息，当然也可选择 Redis 或 AWS 的 SQS，首先感觉有必要体验一下 RabbitMQ。
RabbitMQ 是一个 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 的开源实现, 相关的实现产品还有 OpenAMQ, StormMQ, Apache Qpid, Red Hat Enterprise MRG, Microsoft Azure Service Bus 等，AMQP 与 JMS 还存在一些交集。
本文不打算介绍太多的 RabbitMQ 的一些概念，主要是体验一下如何安装，怎么发送和接受消息，初次体验就不直接上 Docker 了，用 Docker 根本不知道 RabbitMQ 是个什么东西，所以用一个 Ubuntu 20.04 虚拟机来一步步安装。
先用 Vagrant 准备一个虚拟机，Vagrantfile文件内容如下 Read More- Python 的函数参数支持默认值，这是本人一直喜欢的特性，Python 不支持方法重载，但默认参数可起到类似的效果，还不用写多个函数。现在支持默认参数的语言普遍的，像 C++, C#, Ruby, Groovy, PHP, Scala, JavaScript 等，Java 还不行。
但是特别要小心，Python 的函数默认值与其他的语言是不同的，直接违反了最直观的常识 -- 默认参数应该是省略就每次用同样的默认值，传的话就用传入的值。
当我在 IntelliJ IDEA 中写类似如下的代码1def foo(a, b=[]): 2 b.append(1) 3 return b
我的 SonarLint 插件就要抱怨了
说是SonarLint: Change this default value to "None" and initialize this parameter inside the function/method
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Default argument value is mutable - 学习了函数实现的 Python 装饰器后，关于装饰器的内容还没完。Python 装饰器还是属于元编程的范畴，一谈到元(Meta), 元编程，往往能用简单的方式实现比较神奇的效果 -- 小渣男的非死不可除外。Python 还允许用类来实现装饰器，原理上就是能让 Python 对象函数用，见之前的一篇 Python 对象当函数使用及动态添加方法。关键就是类实现
__call__函数，对象就变成callable, 与函数的装饰器实现归纳起来就是：一个 Python 类型能不能用 @ 当作装饰器来用只需看它是否是callable。1class Duck: 2 def __call__(self): 3 print('quack') 4 5duck = Duck() 6print(callable(duck)) # True 7duck()
而且因为有了类，带属性的装饰器也会更简单，装饰器的属性就是构造函数的参数。还是来看怎么用类重新实现前面的my_decorator装饰器 Read More
