Mercurial开发人员写的一篇博客。在重写Mercurial的一些核心部分期间，他们必须为Python提供一个类似于类的接口来运行Rust代码（他们使用rust-cpython）。通常，该类实现了__iter__，这需要Python来保存对Rust迭代器的引用。每当遇到这个问题时，他们只是将整个结构复制到Python的数据类型，这是一种糟糕的方式。
项目地址：https://github.com/alexmojaki/heartrate
对于一些刚入门 Python 的朋友来说，代码稍微复杂些就难以搞懂代码内部到底是怎么运行的了，而且有时一运行就报错，难以一下发现错误，只会用 Print 去慢慢找异常的地方，效率很低下。
对于算法和数据结构应该大家都不陌生，在这门学科的语境里我们用 O(xxx) 来衡量算法的复杂度。但是实际的工作中性能工程师要回答的常常不是时间复杂度问题，而是 1、程序的哪个部分慢？ 2、慢的部分，单次执行的耗时是多少？
pdb 是 python 自带的一个包，为 python 程序提供了一种交互的源代码调试功能，主要特性包括设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代码、查看栈片段、动态改变变量的值等。pdb 提供了一些常用的调试命令，详情见表 1。
AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误 IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐 IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5] KeyError 试图访问字典里不存在的键 KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下 NameError 使用一个还未被赋予对象的变量 SyntaxError Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了） TypeError 传入对象类型与要求的不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量， 导致你以为正在访问它 ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的
我的应用场景是：使用shell执行python文件，并且通过调用的返回值获取python的标准输出流。 shell程序如下：
文章目录 1. 注释TODO 2. Debug工具 2.1 Debug操作流程 1. 注释TODO TODO:我们经常会使用TODO来标记我们的代码，一般是用来表示待完成，或者待解决的部分。 如：
在代码编写过程中，调试是一个不可避免的环节。Python拥有许多库来帮助开发者简化调试过程。
所有这一切都源自一个学生实验项目：CPU Experiment（CPU 实验）。首先说说这个 CPU 实验是什么。
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同，Tangent 是一个源到源（source-to-source）
Intel® Processor Trace (Intel® PT) 是在i5/i7 5000以上型号上加入的功能，由于它是硬件级的特性，相比Qemu或Boch，在性能上和代码工作量会占有一定优势。在Linux上可以通过perf来使用PT，可以先简单看是否支持PT：
以前我都是通过 MySQL 官方文档来学习 MySQL 的相关知识；入行久了之后发现有些问题在官方文档上是找不到答案的。如果想更进一步，就只能是学习源代码了。君子善假于物，有一些小工具可以让我们的整个学习过程平滑不少。下面我就来深入介绍一下。
是供程序员使用的程序调试工具，它可以用于查看程序的执行流程，也可以用于追踪程序执行过程来调试程序。
当代互联网服务，通常都是用复杂，大规模分布式集群来实现，微服务化，这些软件模块分布在不同的机器，不同的数据中心，由不同团队，语言开发而成。因此，需要工具帮助理解，分析这些系统、定位问题，做到追踪每一个请求的完整调用链路，收集性能数据，反馈到服务治理中，链路追踪系统应运而生。
结合eBPF监控关键性能指标，并使用strace追踪耗时的系统调用，从而定位和解决性能问题
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有
Debug：是供程序员使用的程序调试工具，它可以用于查看程序的执行流程，也可也用于追踪程序执行过程来调试程序。
在idea中，依次单击 File -> New -> Project -> New Project
Docker官方博客宣布，支持苹果M1芯片的Docker桌面正式版发布，版本号3.3.1。
相比perf -g而言，profile功能化更加细分，可以根据需要选择追踪层面，例如-U（用户要调用流程） -K （内核态调用流程）
在现代科技时代，我们对时间的感知与日俱增，而以创造性的方式展示时间则成为了技术和艺术的结合点。在这篇博客中，我们将通过 Python 的标准库展示一种别致而有趣的实时时间显示方式——数码管。数码管不仅仅是数字的呈现方式，更是一种简洁而直观的时间展示形式。通过简单的代码和标准库，我们将实现一个独特的数码管时钟，不仅提供时间信息，还为你的屏幕注入一份艺术的时光。
在python编码中for循环处理任务时，会将所有的待遍历参量加载到内存中。其实这本没有必要，因为这些参量很有可能是一次性使用的，甚至很多场景下这些参量是不需要同时存储在内存中的，这时候就会用到本文所介绍的迭代生成器yield。
Roslyn的PM（程序经理） Bill Chiles，Roslyn使用纯托管代码开发，但性能超过之前使用C++编写的原生实现，这有什么秘诀呢？他最近写了一篇文章叫做《Essential Performance Facts and .NET Framework Tips》里头推荐了一个性能分析工具《Improving Your App's Performance with PerfView》。PerfView能够收集Windows事件跟踪（ETW）数据来追踪程序的调用流向，这些程序通过调用哪个函数识别频率。
在resources目录创建一个 Spring 配置文件 bean.xml（配置文件名称可随意命名，如：springs.xml）
以前我只是知道系统调用开销大，耗时长，但是这个代价有多大一直没量化。前段时间处理一个问题让我对这个有了比较“理性”的认识，也就是说现在可以拿出相对量化的指标。
虽然很多人都认为Python是一个“慢”语言，但其实很多时候，导致程序慢的原因并不是语言的锅，而是代码写得不够好。所以在程序运行过程中，如果发现运行时间太长或者内存占用过大，就需要对程序的执行过程进行一些监测，找到有问题的地方，进行优化。今天我们就来分享一些平时能用上的Python性能分析工具。
大数据文摘出品 作者：Caleb 6月24日，美国最高法院正式推翻罗伊诉韦德案，取消宪法规定的堕胎权。 这一裁决颠覆了50年前具有里程碑意义的先例，挑战了美国的生殖自主权，在全球范围内都引起了对于堕胎及公共卫生问题的讨论。 当天在德克萨斯州奥斯汀，示威者开始游行并聚集议会大厦附近。 有人举着一个已逝大法官金斯伯格的巨大画像，画像上的金斯伯格流着两行眼泪，也难怪不少网友感叹，“在RBG去世后没多久，她毕生奋斗的成就就开始坍塌”。 医学杂志《柳叶刀》写到：“废除女性堕胎权不会让堕胎从此消失，只会让安全的堕
计算机的心脏是中央处理单元，简称“CPU” 。这篇文章就利用前几篇文章中提到过的ALU,RAM,寄存器组件做一个CPU。
断点：所谓断点（BreakPoint），可以理解为障碍物，人遇到障碍物不能行走，程序遇到断点就暂停执行。
为了能更好的分析程序，需要在我们的项目中加一行 agent 诊断分析代码，用于统计分析程序问题。
在 Linux 内核中工作是实现安全性、网络和可观察性特性的理想选择。然而，这并不是没有挑战。无论是修改内核源代码，还是添加模块，开发人员传统上发现他们要与难以调试的复杂基础设施和抽象层作斗争。Extended BPF[2]（eBPF）解决了这两个问题。
一般在程序上线之后，一旦发生异常，第一件事就是要弄清楚当时发生了什么。用户当时做了什么操作，环境有无影响，数据有什么变化，是不是反复发生等，然后再进一步的确定大致是哪个方面的问题。确定是程序的问题之后再交由开发人员去重现、研究、提出解决方案。这时，日志就给我们提供了第一手的资料。
在我们过往的测试及生产问题的分析中，常常可以发现应用执行数据库操作导致出现性能问题的情况。而这些情况中最常见的原因是SQL执行时，索引未能恰当的使用，例如未建索引、SQL条件没有利用索引、索引失效等。这些问题往往占据了性能问题的60%~80%原因。
Apache Log4j2 是 Log4j 的升级，对其前身 Log4j 1.x进行了重大改进，并提供了Logback 中可用的许多改进，同时修复了 Logback 架构中的一些固有问题。
这两行代码的作用是创建Spring容器，最终获取到对象，但是每次测试都需要重复编写。
计科专业已经在嵌入式领域混了十几年了，看这架设还要继续混迹下去，余生估计都是和代码作伴了，可能是孤陋寡闻了，现在行业内流行着一种新鲜名词，叫全栈工程师，这个词第一次接触是一个培训机构一个推广人员在qq里面发推广链接，好奇问了下什么叫全栈工程师，就是前后端都通的工程师，接着问需要掌握多少种编程语言才能有这种称号，学了前端和php就可以称之为全栈工程师了，好吧，全栈工程师原来这么来的，其实就是对相关领域的人都玩的转的人，这种更多出现在小公司里面，特别是在一些公司的起步阶段，为了节省人力一个人干多个人的事情，干的不仅仅是技术还有产品或者项目上的事情。
Fastify 3.0: A Fast 'Low-Overhead' Web Framework for Node
01 Jul 2017 coding感想（二） 继coding感想（一）之后，有了这篇coding感想（二），主要是因为最近几天接触了一些比较“生猛”的代码，所以想借助本文总结下，本次分享主要有以下4个方面： 代码中的空格和空行 代码中的注释 代码中的数字 代码中的日志 1）代码中的空格和空行 某天上班时，看了一些代码，我忍不住发了一条朋友圈，内容如下： 写代码时，空格和空行真的很重要。 真的没忍住，最基本的布局意识和美感都没有，函数定义之间一行挨着一
咱们以前单体应用里面有很多的应用和功能，依赖各个功能之间相互调用，使用公共的代码包等等，排查问题，使用类似于 gdb/dlv 工具或者直接查看代码日志，进行定位和分析
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章，结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得，希望结识更多的爬虫技术大佬，一起游弋在代码世界中。
我们已经做了一个算术逻辑单元（ALU）输入二进制，它会执行计算。我们还做了两种内存： 寄存器 - 很小的一块内存，能存一个值 ，之后我们增大做出了 ，RAM 是一大块内存，能在不同地址存大量数字，现在是时候把这些放在一起，组建计算机的 "心脏" 了。但这个 "心脏" 不会有任何包袱，比如人类情感.。计算机的心脏是"中央处理单元"，简称 "CPU" 。CPU 负责执行程序，比如 Office，Safari 浏览器。程序由一个个操作组成 ，这些操作叫"指令"(Instruction) ，因为它们"指示"计算机要做什么，如果是数学指令，比如加/减 ，CPU 会让 ALU 进行数学运算，也可能是内存指令，CPU 会和内存通信，然后读/写值，也可能是内存指令，CPU 会和内存通信，然后读/写值，CPU 里有很多组件。
汇总国外.NET社区相关文章，覆盖.NET ,ASP.NET等内容： .NET .NET Framework 4.7正式发布 链接： http://www.infoq.com/cn/news/2017/05/net47-released 点评： 当前.NET Framework 4.7已支持.NET Standard 1.6 ，今年稍后交付的版本将会支持.NET Standard 2.0 ，都是为了和.NET Core兼容 .NET Core and .NET Standard 2.0 链接：htt
本文介绍了.NET技术相关的文章，包括.NET Core, .NET Standard, ASP.NET, 性能分析等方面的内容。
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