Python 在Web 2.0网站的应用
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洪大侠有些遗憾在QCon上面由于时间的限制没能将后面Python实际应用部分的例子讲解透彻。所以这次略微简化了些前面的介绍部分，直接引入那些讲述了Python语言最优秀部分的特性是如何在实战中得到应用的。不过需要注意的是，如果是对于这些特性没有简单了解的Python初学者，欣赏这部分的乐趣依然存在但是可能会降低。而鉴于洪教授的Slides上，这部分没有什么详尽的文字说明，所以自己的记录旨在能够帮助大家作为学习Slides部分的一些简单提示。欢迎大家与Slides一起来配合学习。
Python的介绍
- 目标：提高开发效率，降低开发成本
- 代码比例：Slides中给出的比例描述的是豆瓣所有项目中的比例，如果只计算网站前端部分的话，那么Python的比例大概有70%多。
为什么使用Python?
- 简单易学、开发迅速、易于协作。着重说了第三点”易于协作”。因为如果单独就开发效率来讲Perl的效率也很高，但是Python语言的特性可以避免强烈的个人风格，从而更适合团队开发。
- 部署方便：三条语句完成上线功能
- 适用面广：前台后台各种应用
- 资源丰富：内置电池，应有尽有的库可以选择
概述一下讲解的Python的一些优点以及相应的库或工具
- 简单的Web开发代码展示－Douban后台的WebService都是用Web.py开发的
- 使用更新颖的Flask框架，代码写起来甚至比Web.py更简单
- Python开发Web简单得益于WSGI，该标准将一个请求分解为不同的中间件来进行处理。当然造成 Python Web Framework众多的原因也是因为这个。
- nose-使单元测试变得简单
- numpy－用于数据分析
- iPython－好用的命令界面扩展，幻灯中演示了直接在iPython中通过数据来绘图
- virtualenv－方便部署和建立一个干净的Python环境
- Python的速度不快，基本和Perl一个量级－用C扩展：Douban用的多的是 PyRex/Cython，用类似于Python的语法去写C的扩展
- 哲学上和其他语言的差异：做一件事情只有一种方法(Py) vs 做一件事情可以有多种方法(Perl)
- Pythonic－http://bit.ly/pyzencn
利用Python的语言特性简化开发
案例零：本机和线上配置的不同，如何方便解决
- 使用.py文件作为配置文件，在使用时将该文件 import 进入程序。
案例一：网站页面权限控制的Pythonic解决方案
- 使用Decorator把权限处理的代码部分抽象出来
- Decorator和四人帮中的描述的装饰器模式并不完全对等
- Py中的函数可以当作对象使用
- 使用__call__来简化代码
案例二：从队列中提取信息调用相应的函数
- 原始的代码设计需要在代码中放入大段的If.Else来进行处理
- 被装饰的函数，先换个名字
- 将函数序列化后存入队列中，Work通过名称找到相应的模块和函数执行
- 现场观众提出的问题是，在get_attr这部分的性能损耗如何？答：可以忽略，Python内部有对这方面的考虑
- 在生产环境中，豆瓣使用RabbitMQ作为队列系统
案例三：Memcache
- 用的是Python-libmemcached(由豆瓣开源的），在这个页面http://code.google.com/p/memcached/wiki/Clients#Python 可以查到不同库的比较。
- 变化的key使用decorator如何处理？
- 传进去一个可以解释的表达式
- 使用inspect.getargspec
- get_key这个返回值，是一个函数，产生memcache的key时使用的
- hint中说的是生成KEY的方式：如果你有更好的方式，欢迎发给Douban，这个会为应聘豆瓣加很多分值
案例四：使用迭代器减少不必要的性能开销
- iterator和generator
- itertools供迭代器所使用的库
- 通过迭代器来减少遍历时数据库访问产生的性能开销
- imerge把一组迭代器按照顺序进行排序（不在标准库中）
- generator是简化代码的利器
案例五：序列化操作时间优化，元类操作
- 简单对象，需要处理的量太大（豆瓣的收藏对象）反序列化的速度太慢，造成瓶颈
- CPickle vs Marshal 性能对比，Marshal的性能大约提升7倍，同时空间还有43%的节省
- Marshal只能处理内部类型，怎么才能使用其来处理Python中的自定义对象呢？
- 从Python 2.6中增加的namedtuple得到启发，使用类似的方法来完成这个工作
- 首先要明确Python中类的观念，类也是从元类派生出来的
- 使用元类，在实例化这个类的过程中进行一个序列化该对象信息的操作，而这部分可以很方便地被Marshal所使用
- 需要注意的是：Meta操作如果处理不当，容易被滥用，从而导致很多可维护性上的问题。推荐只将其用于框架类的实现上，而避免在应用层运用此类实现。
案例六：Descriptor的简单讲解
- 使用 Descriptor
- 将对应变量名称作为类中的属性
案例七：让urllib库实现通过代理翻墙
- 使用 Monkey Patch 方法来解决这个问题
Python的一些实现：
- Stackless Python：微线程，类似Erlang，高效并行
- IronPython,PyPy：据说效率都已经超过CPython了
Q&A环节：
- 关于框架的选择问题：历史原因，如果现在从头开发新的网站，使用现代化框架
- 变量命名规范：遵守PEP8规范，尽管不是必须
- BeansDB应用于：图片、MP3、大文本字段
