在 Python 中如果把函数定义写在调用的下方可能会出错，例如下面的代码
foo()
def foo():
print("hello")
执行时会报出错误
NameError: name 'foo' is not defined
这时候要把 foo() 调用代码放到该函数的声明后面
def foo():
print("hello")foo()
这样执行就一切正常了。这仿佛像是 C 语言中的函数调用需要提前声明一般，例如在 C 语言中要调用后头的定义的函数要写成 阅读全文 >>
使用 Python 书写 AWS Lambda 的一个好处就是能够在控制台中直接编辑源代码，非常方便进行快速验证测试 AWS 环境相关的。这只限于使用 AWS 为 Python Lambda 运行时提供的默认组件(比如 boto3)，尚若需要在自己的 Python Lambda 中使用其他的组件(如 redis), 就不得不把自己的代码及依赖打成一个 zip 包再部署，这时候就无法在控制台直接编辑代码了，也只能坠入本地修改代码，重新打包上传测试的循环当中。
欲了解 Python Lambda 中除了 boto3 外还能直接使用别的什么组件，可点击此链接 https://gist.github.com/gene1wood/4a052f39490fae00e0c3 查看当前。该 gist 也还提供了代码 code to run in Lambda 来获得所有依赖。试了下在 Python Lambda 中，用通常的
help('modules') # 或
help('modules package')
竟然连大名鼎鼎的 boto3 都无法列出来。
回到正题来，如果既想用第三方的依赖，又想要在控制台中直接编辑代码进行测试，是否有他法呢？有，那就是 AWS 在 2018 年 11 月推出的 Lambda 层。见 AWS Lambda Now Supports Custom Runtimes and Enables Sharing Common Code Between Functions, 这里的层除了能用来提供 Python 依赖，还许自定义运行时，如 C++ 或 Rust 等写 Lambda 都不是梦。
AWS 的服务就像个大口袋，何时偷偷的加添了什么服务，或出了什么新的我，不时关注它的 What's New with AWS 必是个好习惯。 阅读全文 >>
在用 Python 编写 AWS 服务时，要用到 Boto 3 组件，而像 boto3.client('s3') 获得的对象只能被 IDE 识别为一个 BaseClient, 具体包含什么操作方法是在运行时由参数 s3 指示的基于 JSON 文件所描述的。因此 IDE 对 s3 = boto3.client('s3') 的 s3 对象无法提供有效的智能提示，每次用 Boto 3 时不得不打开 Boto 3 的在线 API 文档来对照。长此以往，总觉麻烦且效率低下，有种一直摸着石头过河的感觉。那么，是否有办法让 IDE 智能提示出各种 boto3.client('<service>') 的实际操作呢？网上找了找，确实有这个需求，解决办法有
本文重点推荐 botostubs, 下面会叙说具体理由，在进入正是之前，不妨来回顾一下直接使用 Boto 3 时没有好的智能提示的问题 阅读全文 >>
Java 中有关抽象的可遍历的对象有 Iterator, Iterable 和 Java 8 的 Stream, Iterable 可简单的用如下代码转换为 Stream
StreamSupport.stream(iterable.spliterator(), false)
再回过头来，为什么要把 Iterator 或 Iterable 转换为 Stream, 因为 Iterator 和 Iterable 只提供有限的遍历操作，如 Iterator 接口的全部四个方法
hasNext()
next()
forEachRemaining(consumer)
remove()
同样 Iterable 也只有 iterator(), forEach(consumer), 和 spliterator() 方法。而 Java 8 的 Stream 就大不一样的，带有大量的链式操作方法，如 filter, map, flatMap, collect 等。
因此如果我们已有一个 Iterator 类型，能够被转换为 Stream 类型的话将会大大简化后续的转换，处理操作。具体的从 Iterator 到 Stream 的转换方式有两种 阅读全文 >>