无论在何处，有多重任务要处理时，并发编程总是要得到考虑的。比如有 IO 等待时的并发或 CPU 密集型时的并行计算，并发通常是指在同一个 CPU 上按时间片轮换执行，并行是任务在不同的 CPU 上执行。能有效使用 CPU 多核的语言可以让线程运行在不同的核上实现并行，如果是启动的子进程能由操作系统运行在其他 CPU 核上。
回到 AWS Lambda 中的 Python 代码，如果是处理 IO 等待，使用多线程并发就行，大致的代码如下：with ThreadPoolExecutor(10) as executor:
以上代码在 AWS Lambda 中是可以运行的。
result = executor.map(task_function, task_inputs)
如果是 CPU 密集型的任务，用 Python 的多线程就要歇菜了，因为存在著名的 Python's GIL 的约束。 这时候就必须要考虑多进程并行的方式，同时应知晓当前选择的 Lambda 运行环境有多少个 CPU 内核，因为如果是单核的话再多进程也无济于事，没必要启动多于核心数的进程。 底下是本人上篇博客测试收集的不同 AWS Lambda 内存选择对应的 CPU 核心数，以及实际可用内存大小的关系表 Read More
Python 是一个动态语言，可以动态的给实例或类增减属性或方法，给类添加的属性会影响到前后所有创建的实例。但是使用__slots__属性可以限定类或实例属性和方法，如果没有__slots__的话实例的属性和方法包含在实例的__dict__字典中，类的属性和方法包含在类的__dict__字典中。
在使用__slots__按常规写法可能会出现的问题大概有- AttributeError: 'Xxx' object has no attribute 'yyy'
- AttributeError: 'Xxx' object attribute 'yyy' is read-only
- ValueError: 'yyy' in __slots__ conflicts with class variable
我们来看下面的例子 Read More- 部署到不同环境的应用会使用到各自的配置，如 Dev, QA, Stg, Prod 有自己的数据库等资源。Spring Boot 可采用 Profile 对应不同的环境，不同 Profile 选择自己的配置文件
application-${profile}.properties。本人还是偏爱在同一个文件中分组配置，容易查错与编辑，类如在 application.properties 文件中以下面的方式1db.host=aaa 2%dev.db.host=bbb 3%prod.db.host=ccc
那么在 Python 的项目中应该如何针对不同环境进行配置呢？大概有以下几种- 不同环境的 Config 类
- YAML 文件
- TOML 文件
- JSON 文件
- INI 文件
- dotenv(.env) 文件
第一种方式是本人推荐的，其他的方式只是在不同格式的配置文件中，按环境组织不同的配置值，其他方式的不同配置读入内存中基本是体现为字典变量。在 Python 配置中要支持像配置的 placeholder(像 ${host} 还需自己实现。 Read More - [latexpage]计算距离的目的也是为了确定两个向量的相似度，这里的向量可以是纯数学的数组，或者是一系列带有某些可量化特征值的物件。写作本文的原由是需要用 Numpy 计算两个实际对象的相似度，实现代码非常简单，因此更不能满足于此，借此机会多多了解下向量之间距离和相似度的概念，还回顾下一些相关的数学知识。
计算两个向量的相似度有许多的方法，如- 欧氏距离(Euclidean Distance): 点间直线距离，数值越小越相似
- 夹角余弦(Cosine): 余弦相似度(Cosine Similarity)，计算两个向量之间的夹角，值在 -1 ～ 1 之间
- 曼哈顿距离(Manhattan Distance): 点间在坐标系上的绝对轴距总和
- 切比雪夫距离(Chebyshev Distance): 像国际象棋中的王从一格子到另一个格子间的距离
- 标准化欧氏距离(Standardized Euclidean distance): 先对各个分量进行标准化，再求欧氏距离
- 其他距离和相关系数，如马氏距离(Mahalanobis Distance), 兰氏距离(Lance Williams Distance); 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient), 杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)
本文主要关注到欧氏距离和余弦相似度这两个数值的求解上。 Read More - 在阅读《HTTP/2 in Action》的 HTTPS 一节后，不觉一脚踏入到非对称加密这一领地而不能自拔。与非对称加密相对应的是对称加密，有点像是由一把钥匙反锁的门，只能用同一把钥匙打开; 而非对称加密是用一把钥匙反锁门，但只能用另一把特定的钥匙才能打开它，锁门的叫做公钥，开门的叫做私钥。
在此之前我理解的非对称加密以为是像 MD5 那种摘要(Digest), 由明文生成的 MD5 摘要信息是无法还原出原始数据的，谬以为那就是所谓的非对称。
1976 年，两位美国计算机学家 Whitefield Diffie 和 Martin Hellman 提出了非对称加解密的的构思。1977 年三位数学家 Ron Rivest, Adi Shamir 和 Leonard Adleman 实现了非对称加密算法，即 RSA，取自这三个的姓的首字母
具体的 RSA 算法原理可参考阮一峰的两篇网络日志：RSA算法原理 (一) 和 RSA算法原理 (二), 大致就是通过互质的两个数，计算欧拉函数, 模反元素，最终算法公钥和私钥，公钥加密的数据只能用用私钥解密，以当前的算力，只要 RSA 的密钥足够长，如 1024 位以上，私钥是无法通过公钥推断出来的。 Read More 
最近注意到一个很有意思的项目 Diagrams, 用 Python 代码来绘制架构或流程图, 以前基本用 Gliffy 来画。继一系列 X as X, 如 PaaS, SaaS, IaaS, CaC(Configuration as Code), IaC(Infrastructure as Code) 等，Diagrams 喊出了 Diagram as Code 的口号。其实，在这之前, Markdown 就做了许多 Diagram as Code 的事情， 也许更准确说是 Diagram as Document。
熟练的程序员大概不喜欢用可视化设计器来生成 GUI 代码，那会让代码变得极不简洁，而是直接写，眼中看到的是代码，头脑中即时产生映像。
Diagrams 就是这样一款写 Python 代码产生架构或流程图的库，它绘制的架构图支持主要的云服务提供商，如- 知名的(本人认为的): AWS, Azure, GCP, IBM, DigitalOcean, AlibabaCloud, OCI(Oracle Cloud Infrastructure, 不是 Open Container Initiative), OpenStack
- 刚了解到的: Google 的 Firebase, Elastic(ElasticSearch 出品方也有自己的平台), Outscale
- 以及应用平台 K8S, Saas 和 OnPrem 中的元素
- 通用元素，编程语言及流程图，还能定制自己的节点图
Airflow 起初是由 Airbnb 开发的, 用于调度和监控工作流的平台，后来开源了, 并于 2019 年 1 月成为了 Apache 的顶级项目。它是用 Python 编写的，管理的工作流是有向无环图(DAG - Directed Acyclic Graph), 这能满足绝大多数情况下的需求。
顺带插一句，Airflow 用了与 Google Photos 极其相似的 Logo，不知算不算侵权。
说到工作调度，头脑中很快会掠过 Cron, 计划任务, Quartz, Spring Schedule, 和 Control-M。除了商业的 Control-M 有调度和监控工作流的功能外，其他的基本只用来调度任务，监控全靠自己的日志。
还有一个类似的工具是由易观贡献给 Apache 的 DolphinScheduler, 它处理的也是 DAG 工作流，用 Java 实现的，所以体量大，硬件要求会高些。它的工作流的创建是通过 Web UI 可视化界面完成的，对程序员来说不那么友好。奇怪的是, 作为 Apache 旗下的项目，项目首页面是中文的，启动后控制台默认界面也是中文的。
而 Airflow 功能就厉害了， 它可动态管理工作流，易于扩展，可集群化进行伸缩，更有一个漂亮的 UI 用于实时监控任务。基于以上特性 Airflow 是很适于执行数据的 ETL(Extract, Transform, Load) 操作的。
这么好的开源产品, 免不了又被 AWS 盯上了, 以 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(MWAA) 服务进行出售，费用还真不菲。AWS 创造性的以 vCPU 数量，DAG 数量限制进行分层次进行收费，远比自己启动一两个 EC2 实例部署 Airflow 贵的多。但 MWAA 有个方便的特性就是 DAG 文件可以放到 S3 中自动部署，相信自己部署的 Airflow 也能进行扩展而从 S3 加载 DAG。 Read More- Python 3.10 于 2021-10-04 发布，至今已大半年，目前 AWS 的 Lambda 尚未直接支持，但用 Docker 镜像的方式使用 AWS Lambda 是可以使用 Python 3.10。Python 一年一发布的节奏比 Java LTS 还紧密。下一个版本 Python 3.11 预计在 2022-10-03 发布。在学习 Python 3.10 之前先回顾一下 Python 3.7, 3.8, 3.9 的特性(不想关心之前版本的变迁可直接跳跃到下方的 Python 3.10 新特性去)
Python 3.7 所带来的新特性- breakpoint()
- 数据类(@dataclass)
- 类型提示强化和延迟注解求值
- 时间精度的提高
- 保证字典的顺序
- async 和 await 成为关键字
- asyncio.run() 简化事件循环
- 上下文变量(ContextVar) - 可实现 ThreadLocal 和 SLF4J 的 MDC 功能
- Python 不支持函数重载，在同一个模块中声明同名方法不会报错，只会不停的覆盖，无论参数个数是否不同，最终只会保留最后一个函数
1foo = 100 2 3def foo(a): 4 print('foo(a)') 5 6def foo(a, b): 7 print('foo(a, b)') 8 9def foo(a: str): 10 print('foo(a: str)') 11 12foo([8]) 13print(globals()['foo']) 14foo(3, 5)
输出 Read More