Python 接触的晚，所以接着 体验一下 Python 3.8 带来的主要新特性 继续往前翻，体验一下 Python 3.7 曾经引入的新特性，爱一门语言就要了解她真正的历史。一步一步慢慢给 Python 来个起底。
先来看看 Python 网站的各版本使用情况 Usage statistics of Python Version 3 for websites, 这里统计的 Python 开发的网站的数据，应该有 Python 3 大规模的用于其他领域。单网站应用 Python 来说，Python 2 还有大量遗留代码，Python 3 还是 3.6 为主，Python 的升级还任重道远。本人也是谨慎的在从 3.7 迁移到 3.8 的过程中，AWS 的 Lambda 都支持 3.8，直接上 3.8 也没什么历史负担。以下是从网站使用 Python 统计情况中的两个截图
Python 3.7.0 发布于 2018-06-27, 这篇文章 Cool New Features in Python 3.7 详细介绍了 Python 3.7 的新特性，本文也是从其中挑几个来体验体验。 Read More
- 在去年的一篇 Python 多线程编程 中学习了 Python 中如何使用多线程来调度任务，工作中也不时从自己的博客中找来参考。在运用当中不时的碰到内存消耗殆尽情况，直接把命令行窗口打死，不得不强行关窗口或杀进程。之前一直未意识到问题所在，只知任务太多就必死无疑，现在要用 Python 来处理大量任务了，必须着手来解决一下它。其实原因很简单，和 Java 的 ThreadPoolExecutor 一样(看它们用的类名都是一样的)。Java 的 ThreadPoolExecutor 内部使用了一个
Integer.MAX_VALUE的 LinkedBlockingQueue 来存放提交的待处理的任务，所以基本上就是一个无底洞，自然解决办法也是类似的，需要一个 Bounded Queue 来存放任务列表。
在解决该问题之前自己也不妨来温习一下 Python 中使用线程池的基本模式，下面的模板代码曾经是我的最爱：1import time 2from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 3 4def perform(x): 5 time.sleep(2) 6 print(f'process {x}') 7 return x + 1 8 9with ThreadPoolExecutor(5) as executor: 10 for i in range(3): 11 executor.submit(perform, i) 12 13 executor.shutdown(wait=True) 14 15print('done')
在上面的with上下文中会进行以下几步 Read More 
想要配置好 Apache + mod_wsgi + Flask 问题真是太多了，随便换一个 Linux 发行版，或者不同的 Python 版本就得让 Google 排很多温室气体。Nginx 可以使用 uWSGI 和 Flask 串联起来，配置起来第一直觉好像也不容易，所以打算换一种方式，直接用一个 Python 的 WSGI HTTP Server, 必要的话再往前面加一个反向代理的 Nginx。这里就来试下 Nginx + Gunicorn + Flask 的完整配置。
在 Flask 的官方网站 Deployment Options 提到了各种生产环境下的部署办法，与 Gunicorn 类似的工具还有 uWSGI, Gevent, Twited Web, Hypercorn, Uvicorn, Daphne(来自于 django) Read More- 在 Flask 的官方文档 mod_wsgi(Apache), 说来倒是轻巧，实际操作起来不得不时刻要凝视眼前的无数大坑，或许 Linux, Apache 都用上比较新的版本会好一些。而我所用的环境是 AWS 上的 EC2, AMI 镜像发行版用 cat /proc/version 看到的是 Red Hat 7.2.1-2，内核为 4.14。照着 Flask 的官方文档是没做成功的，yum install mod_wsgi 只能安装到 Python2 的模块，pip install mod_wsgi 也不成功，所以只能使用 mod_wsgi 的源码来编译安装。
要能顺利编译过 mod_wsgi, 需要安装 Apache 2.2 和 Python 3.6 的 dev 版本。它的仓库里 Python3 最高版本只有 Python 3.6，要 Python 3.7, 3.8 可从源码编译安装。$ yum install gcc
Red Hat 7.2 下的 Apache 真心的难用，不叫 Apache2 也不叫 httpd2，不像 Debian 系统下的 Apache2 做了模块化，基本上 Red Hat 7.2 的 httpd 的配置全在一个文件中 /etc/httpd/conf/httpd.conf。 Read More
$ yum install httpd-devel
$ yum install python36-devel - 本来只是为了研究一下 Flask 怎么去支持早已在 Python 的支持的 coroutine 功能，没想步子越迈越大，直顶到 aiohttp Web 服务器和 Flask 的异步实现版本 Quart。Flask 得费了好一番功夫去获得
EventLoop，可知 aiohttp 和 Quart 的路由方法直接就允许async的，那个EventLoop自然就在其中。从async的路由方法出发去调用别的异步方法就是一件十分轻松的事情。
下面来稍稍体验一下用分别用 aiohttp 和 Quart 实现简单的异步服务器，我们的关注点在它的异步路由。
Read More - 源于自己折腾的一个小 Flask 项目中，后台需访问多个 HTTP 服务，目前采用 ThreadPoolExecutor 多线程的方式处理的。但因访问 HTTP 服务有前后关联关系，如得到请求 A 的结果后再访问 B，这似乎用 Promise.then().then() 编程方式更合适些。于是巡着这一路子，翻出 Python 的各种相关部件来，比如 Python 对 coroutine(协程) 的支持，asyncio, 及后面的 async/await 关键子，aiohttp 组件，requests 的 async 替代品有 aiohttp, grequests, 和 httpx，aiohttp 可替代 Flask, 最后竟然找到了一个更彻底的 Flask 的 Async 版本 Quart。
Python 3.4 引入了 asyncio 模块，基于生成器(yield 和 yield from) 和 @asyncio.coroutine 的方式来支持 coroutine(协程), 到 Python 3.5 后有了 async/await(@asyncio.corouting 替换为 async, yield from 替换为 await) 关键字，协程的实现变得更为简单。Python 3.4 使用 coroutine 的方式我们跳过，直接看
Read More - 在 Python 常用日期处理 -- 内置模块 datetime 探讨了 Python 如何使用 datetime, 如果是一个跨时区的应用(Web 应用都是)，就不能只存储一个时间而不带时区，如此，全球用户将会看到一个相同的时间字符串，白天黑夜就错乱了。比说用户信息的更新时间存储为 2020-07-07 13:46:08, 上海的用户和芝加哥的用户看到的是同一个时间字符串，实质上却相差好多个小时。
我们可以这么做，在服务端只存储一个 Timestamp 长整型值或 UTC 时间，Timestamp 是无关乎时区的，它总是相对于一个 UTC 时间的偏移值; 然后由客户端根据本地时区来显示当地时间。不过在服务端存储为 Timestamp 或 UTC 可读性就不强了，打开文件看到 Timestamp 整形值，大脑是无法直接转换为日期，UTC 时间略好一些。
另一种做法可在服务端存储为开发者便于理解的带时区的时间，如 2020-07-07T13:46:08.342+08:00, 客户获得该时间，因为带有时区信息也就能转换为客户端本地时间。
客户端请求时还可以把本地的时区信息传送给服务端，由服务端转换为相应的本地时间发送给客户端，但 HTTP 头信息默认不带时区信息，客户端必须主动发送它。 Read More 
紧接上一篇 Flask 和 Vue.js 开发及整合部署实例，来体验一下它们与 Bootstrap/BootstrapVue 的集成。漂亮的网站少不得一个好的 CSS 框架，现在有许许多的 CSS 框架可选，纯 CSS 的, 轻量级的, 含 JS 的 CSS 框架，如 Pure, Bulma, Spectre, 国产的 Element 等。而我总觉得 Bootstrap 更是五臟俱全，像 Element 专为 Vue.js 打造的一样，Bootstrap 也有 BootstrpVue 那样一个结晶品。
本文准确的内容应该是关于 Vue.js 与 Bootstrap/BootstrapVue 的话题，与 Flask 没什么事，不过这里呢，还是强拉上 Flask, 由 Flask 的 API 来产生一些数据。
同样是阅读 Flask和Vue.js构建全栈单页面web应用【通过Flask开发RESTful API】的一个实践品。本篇基于 Flask 和 Vue.js 开发及整合部署实例 中的步骤建立的项目 flask-vue-app，方便起见，用了一个新项目名称 flask-vue-bootstrap。记得我们为 Flask 和 Vue.js 分别建立了 backend 和 frontend 两个子项目。 Read More- 想做些简单的 Web 工具，首先想到的是 Flask + Vue.js, 当然可以完全用 Flask 自己的页面模板 Jinja2, 但一个网站项目不能享受到像 Vue.js, React 类似框架的灵活性真是太可惜了。于是 Flask 只专注于 API, 页面逻辑全用 Vue.js 的组合就成了我的首选，Flask 方面还能进一步选择 FlaskRESTful 框架。还需做得更漂亮的话，CSS 框架可选择 Bootstrap 或与 Vue 紧密集成的 BootstrapVue, 这是后话。
本文主要参考 Flask和Vue.js构建全栈单页面web应用【通过Flask开发RESTful API】的前部分，英文原文在这里 Developing a Single Page App with Flask and Vue.js。
开发过程中我们可以保持 Flask 和 Vue.js 为单独的两个项目，并启动各自的服务，比如 Flask 是 http://localhost:5000, Vue.js 项目通过npm run serve启动在 http://localhost:8080，借助于 node js 的功能，修改 Vue.js 项目的内容能够自动刷新网页。要是开发中把静态文件全放在 Flask 项目中，那么任何对静态文件的修改都必须重启 Flask 服务。虽然 Debug 模式启动的 Flask 在看到它的目录中有任何修改时也能自动重启，但对静态文件的修改重启 Flask 没这个必要性。
但部署时需进一步整合，最终只需要启动 Flask 服务，而无须两个，方便部署。如果是以 Docker 容器的方式发布，使用 docker-compose 来编排两个容器来发布也还算不错。更专业的部署方式应该是 Vue.js 的静态内容放到专门的 Web 服务器，如 Apache/Nginx 中，Flask 也通过 wsgi 与 Web 服务器集成起来。 Read More 
docker attach可以连接上 Docker 容器的标准输入，输出和错误输出。比如docker attach连接后就能显示容器中用 ENTRYPOINT/CMD 启动进程的输出内容内容。想要断开会话连接怎么做呢？ctrl - c, 控制台是不再显示了，可以容器也被终止了，显然这是一个危险的操作。ctrl - c不仅仅关闭了docker attach本身，因为它的默认参数--sig-proxy是true，所以SIGKILL信号同时传递到了 ENTRYPOINT/CMD 的 PID 1 的进程，所以形成了双杀的效果。我们来试一下
如果是在生产环境下，用 docker attach连接下控制台看下输出，然后不小心像终止tail -f命令一样用ctrl - c退出，结果服务断了。所以更为小心的操作还是用docker logs。docker attach的优势只是在于能查看实时的控制台输出。 Read More
