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半年前开始系统完整深入的了解学习 python
读书篇：
《python 核心编程2》 -- 系统全面了解python语法，基本对生成表达式，生成器，迭代器有了深入的了解，基本能灵活熟练使用；
《python cookbook》 -- 主要了解python语言等独有的动态特性，开始接触和使用动态编程+元编程；
《python 源码剖析》 -- 比较深入的了解了 python 对象内存布局，内存使用，以及动态功能的底层实现；
《python 参考手册4》 -- 这不是官方语言手册哦！这本书前面几张非常好，对“声明式”编程感触很深，非常喜欢；
btw：其实c++有范式编程，模版编程，等等；python也有各类编程，“声明式”编程和“元编程”令人着迷，特别是元编程威力极大；
语言库篇：
python 语言库非常之丰富，确实有必要了解一些公用的已经纳入到python安装程序的库，包括：
itertools，operator，map，[for...]，（for...)，aval，exec -- 函数式编程，声明式编程，元编程必备，语言极简表达能力极强悍的工具
collections，heapq -- 高效数据结构必备
cStringIo，cPickle, pickle, struct -- 网络交互，数据固化值利器
queue，threading -- 多线程库，见过的最简洁最已用的线程库
glob，os -- 本地文件系统查找之类，系统调用之类
distutils -- 库安装管理神奇，扩展库编写之管家
mysql-connector -- 其实我关心的不是用这玩意，而是主要为了学习怎么写扩展
profile，cProfile，timeit -- 性能分析器，研究了下，收获颇丰！
框架篇：
库上面是框架，每类框架都对应某一类实际应用，包括：
django -- 确实很强大，简单搭建一个网站入口如此简单，也正因为简单所以不怎么灵活，前期代价小，后期代价大；
用这玩意简单实现了一个小网站的入口，呃，确实很简单！用作小业务没啥问题，但如果面对大业务要慎重；
gevent -- 这个库比较裸，即这个框架其实很业务关系不大，只是提供了一个功能强大异常灵活的协程库，如果要应用需要
在上面加上自己的业务代码；继续研究中，以后重点关注对象，期望能替代部分压力不大的c++写的辅助性svr；
扩展篇：
因为是做后台开发，而且有可能面对大业务svr，而且必须和其他svr交互，所以必要的扩展是必须的；关注了：
swig -- swig 非常强大，当然那个".i"文件写起来会有点小恶心；但还好，熟练了之后，把c或c++绑定到python都非常简单；
但越来越感觉swig不是做wrapper的最佳选择，最佳选择反而是 cPython
cPython -- 开始对cpython非常不感冒，因为感觉swig工作量最小，绑定的代价自然最小，但对比swig和cpython的绑定接口，
明显发现，swig虽然也达到了绑定的目的，但接口往往生硬，完全不符合python常用语法规则，即不pythonic，更像是包着python
外衣的c++；cpython在包装的效果性上要远胜swig，虽然需要写不少包装代码，但完全能把c和c++无痕的整合到python中去，最终
的效果是完全看不到底层库的踪影，即感觉不到c和c++的存在；-- 以后重点关注对象
setuptools -- 扩展整合利器，语法简单，但要真正写好，其实不简单，参考了 mysql-connector 和 gevent 的 setup.py，学到了不少东西；
实践篇：
xfrwk -- 用gevent写一个好用的易用的高效的内部svr框架及相关辅助工具，需要整合已有协议及相关流程，最后能按setup build install
标准安装使用；