97 篇博文 含有标签「python」

最近项目中由于在python3中使用tornado,之前也有用过，是在python2中，由于对于协程理解不是很透彻，只是套用官方文档中的写法，最近比较细致的看了下协程的用法，也将tornado在python3中异步的实践了一下。

python操作mongo常用的增删改查看这一篇就够了Python操作MongoDB看这一篇就够了

最近在整理一些在pymongo中相对使用较少的查询。

元组(tuple)和列表(list)，每个写python的都知道，而且都知道，元组是不可变的，但是仅仅因为一个不可变就要创造出一个新的数据类型吗？ 答案肯定不是，那么我们来看看元组究竟有哪些用法

有一点python基础的朋友在看到一些老鸟写的一些函数的时候，他们会有意的写出一些高阶函数，要么带个map啊，要么带个lambda呀，再高一点的带个@装饰器啊，其它这些也没有什么难的，用法上高级一些，如果能捋顺它的逻辑，准确的在实际应用中使用，还是会给程序效率上带来一定的提高，至于可读性，当你习惯了这些用法时你就会觉得它的可读性也很好，之所以你不习惯，主要还是由于你不懂它的用法，说到可读性，这是另外的话题，以后再详细的聊聊，今天要说的主要是高阶函数与装饰器的使用。希望看完此篇文章的朋友有所收获。

列表list排序是一种非常常见的操作，里面有很多的方法也有很多的坑，这里简单的记录一下。

在运行web的python程序时,日志最好是使用按天的保存,这样查看起来会很方便,也不至于日志文件太大不好打开 python 自带的logging模块有着非常强大的作用

在开发过程中，如果程序运行出现了问题，我们是可以使用我们自己的 Debug 工具来检测到到底是哪一步出现了问题，如果出现了问题的话，是很容易排查的。但程序开发完成之后，我们会将它部署到生产环境中去，这时候代码相当于是在一个黑盒环境下运行的，我们只能看到其运行的效果，是不能直接看到代码运行过程中每一步的状态的。在这个环境下，运行过程中难免会在某个地方出现问题，甚至这个问题可能是我们开发过程中未曾遇到的问题，碰到这种情况应该怎么办？ 如果我们现在只能得知当前问题的现象，而没有其他任何信息的话，如果我们想要解决掉这个问题的话，那么只能根据问题的现象来试图复现一下，然后再一步步去调试，这恐怕是很难的，很大的概率上我们是无法精准地复现这个问题的，而且 Debug 的过程也会耗费巨多的时间，这样一旦生产环境上出现了问题，修复就会变得非常棘手。但这如果我们当时有做日志记录的话，不论是正常运行还是出现报错，都有相关的时间记录，状态记录，错误记录等，那么这样我们就可以方便地追踪到在当时的运行过程中出现了怎样的状况，从而可以快速排查问题。 因此，日志记录是非常有必要的，任何一款软件如果没有标准的日志记录，都不能算作一个合格的软件。作为开发者，我们需要重视并做好日志记录过程。

最近在测试一个项目，使用360浏览器来做一些操作 之前使用过selenium来操作chrome和FireFox，这里记录一下

写程序肯定要接触异常处理，还好python中的异常处理比较简单，但是有些细节还是需要好好看一下 这里记录一下try在python中的使用。

日常的工作中，经常会用到队列(Queue)，在python中有原生的队列，但是由于原生的队列是存在于内存当中，当系统重启后队列里的消息就没有，且无法进行分步式，Redis中的List数据有四种原语，LPUSH,LPOP,RPUSH,RPOP，配合使用可以实现简单的生产消费模型。