一谈到 Docker 容器，按照以往的惯性思维，那就是 Linux 容器(LXC)，和 Windows 没多大关系，顶多也就是在 Windows 的 Linux 虚拟机中跑 Docker 容器。
不过自从 Windows Server 2016 开始，出现了 Windows 原生的 Docker 容器，它再也不只是 Linux 下的专利了。Docker 容器中可以运行 Windows 系统了, 每个 Windows 容器共享宿主机的 Windows 内核(--isolation=process,)，或使用一个高度优化虚拟机中的 Windows 内核(--isolation=hyperv)。
我们说自 Windows Server 2016 开始，包括现在的 Windows Server 2019, Windows Server 2022, 还有桌面系统的 Windows 10 和 11 上 借助于 Docker Desktop 也能跑 Windows 容器。
原本在 Windows 桌面版上安装 Docker Desktop 就能用来运行 Linux 容器，由此可知在 Windows 桌面版上(如 Windows 7, 10, 11) 可运行两种类型的容器- Linux 容器: 每个容器运行的是 Linux 实例，用 cgcroups 命名空间隔离资源。默认的，使用 Docker Desktop 的 LinuxEngine
- Windows 容器：容器中运行的是 Windows 实例，进程隔离模式是容器共享主 机的 Windows 内核，Hyper-V 隔离模式是容器使用高度优化虚拟机的内核。需启用 Windows 的 Hyper-V 特性，并切换 Docker Desktop 使用 WindowsEngine
Read More
因为平常主要是使用 EC2 的 Linux 实例，所以之前写过的一篇关于 UserData 的日志 创建 AWS EC2 实例时 userdata 的一些知识 默认就是讲的有关 Linux 实例的 UserData。本文补充上 Windows 的 EC2 实例 UserData 的基本使用，参考自 AWS 官方文档 Run commands on your Windows instance at launch。
Windows 的 UserData 被谁执行，依据所选择 AMI 的不同有以下三种方式- EC2Launch v2: 最新方式，只是被当前预览版的 AMI 所支持，它支持 YAML 配置的脚本
- EC2Launch: 当前方式，Windows Server 2016 及更新版
- EC2Cofnig: 旧有方式， Windows Sever 2012 R2 及旧版本
Python 的函数是一等对象
因为它符合编程语言理论家对 "一等对象 -- first-class object" 的定义- 运行时创建
- 可赋值给变量或数据结构的属性
- 能作为函数参数
- 能被函数返回
依据这种定义，还有我们最为熟悉的 JavaScript 的函数也是一等对象，Java 的函数都是依附于类或对象存在的，不是一等对象。
Python 的文档字符串(docstring) 是放在模块，函数，类中的第一个纯字符串。可用单个引号(单引号或双引)，通常因为有大段的文字会用三引号的字符串，比如def foo():
代码中用
'''doing nathing'''
passfoo.__doc__能查看到到 docstring，或用 help(foo), doc(foo) 都能输出包含 docstring 的信息 Read More- 书中的数据结构还差文本和字节序列那一章未阅读完。Python 的 str 是 unicode 类型，编码在应用方面基本上就是 .decode(), .encode() 方法的调用，默认编解码时用 UTF-8 就行，差不多就不用太深入了。
Python 的 bytes 和 bytearray 中的元素都是介于 0 ~ 255(含) 之间的整数，即一个字节，bytes 的切片是 bytes, bytearray 的切片还是 bytearray。bytes 和 bytearray 的输出(__repl__)- 可打印的 ASCII 码以 ASCII 字符贵
- 特殊字转义，如 \r, \n, \r, 和 \\
- 其他字符以十六进制转义输出，如 \xc3
像 endswith, replace, strip, translate, upper 等函数可以直接用来处理 bytes,如 Read More - 继续啃这本略微有些旧的书，《Fluent Python》第二版出版在即，预计今年四月份，它将会讲解到更新版本 Python 的特性，书中有提到 Python 3.10。第一版读下来也不会是浪费时间的。
还是数据结构，现在来到字典，dict 是 Python 语言的基石，在它内部也被广泛应用，比如 type(globals()) 是个 dict, globals() 的内容有我们能调用的全局函数。如果在编程中不想创建新对象的话，dict 几乎能表述需要的数据结构。
dict 就是一个 hash 表，它是 collections.abc 下 Mapping 和 MutableMapping 的子类。和其他语言中的字典一样，dict 的 key 必须实现了__hash__()和__qe__()方法，否则不能作为 key，比如 list 是不能作 key 的。两个key 的 hash() 相等的话，那么 key1 == key2, 反之不一定。所以当 __eq__ 依赖于可变状态就不要去实现 __hash__ 方法. Read More - 通常在 Python 应用中简单的配置使用内置的 logging 是这样的
1import logging 2 3logging_format = '%(asctime)s - %(levelname)s - %(module)s(%(funcName)s:%(lineno)d) - %(message)s' 4logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=logging_format) 5 6logging.info('hello world')
假如文件名为 test.py, 用 python test.py 执行后输出2022-01-25 21:02:47,231 - INFO - test(<module>:6) - hello world
在 Lambda 中的现象
可是这同样的代码放到 AWS Lambda Python 代码中却不灵验了，logging.info()将得不到任何输出。 Read More