还是在三年前记录的 Python 3.10 关键新特性，一晃 Python 3.13 都出来了。Python 遵循着主版本每 12 个一更新，并提供 5 年支持的节奏。所以自 Python 3.10 于 2021 年 10 月发布以来，又有了 3.11, 3.12, 3.13，还得紧紧跟一跟，踏实的了解每个版本新特性，总由着 AI 帮忙恐难得到自己想要的最优代码。学习必要实践，不然在 Google 或是 ChatGPT 中一问 "Python 3.11 key new features", 到的结果无疑是漂亮的，但只粗略一读，并无半点体会。
学习 Python 3.11 新特性的入口是官方的 What's New In Python 3.11. 同时结合 Google 的相关资料，拣些确实对自己有大益处的学。
官方说的 Python 3.11 比 Python 3.10 要快个 10-60% 估计不是我们升级 Python 的主要动力，一般来说语言或组件能升级的话尽量跟着形势跑，不然越是滞后便越难升级，最终只能原地等死。 Read More
不得不承认因为 ChatGPT 为代表的 AI 的出现，让许多技术博客的写作者积极性大大降低。但本着以学习掌握知识为目的，实战，写下来对加强学习仍然是非常有意义的。如果一直使用 AI 来解决技术问题，知识永远是 AI 的，至于说有了 AI 本应没有主动学习必要的性的话，永远保持像一张白纸，A4 大小，那真就无话可说了。
开发过程驱动有分 TDD(Test-Driven Development) 和 BDD(Behavior-Driven Development)，大致的理解是 TDD 更关注实现细节，BDD 更接近于 QA 的测试，对领域的测试。BDD 从抽象中来讲更适于做面向用户的集成测试。当然在 AI 生成代码的年代可能单玩测试反而不那么重要，因为更多是一次性代码。
BDD 给人最典型的印象是 Scenario/Given/When/Then, BDD 最流行的测试框架当属 Cucumber, 它以插件的方式支持众多编程语方，如官方支持的用 JavaScript, Java, Kotlin, Ruby, Lua, Scala, C++, Go, OCaml, 还有其他半官支持的 Python, Swift/ObjC, Perl, .NET(C#, F#, VB), 以及非官方支持的 Rust, D, Groovy 等。
另外还有一个专供 Java 的轻量级 JBehave, 不过个人更推荐用 Cucumber, 因为 Cucumber 得到更多 IDE 如 IntelliJ, Eclipse, VS Code 等的支持，并能与 JUnit 4, JUnit 5, TestNG, 以及 Spring Boot 项目集成，内置的测试报告插件，多语言当然是个亮点。
本文主要关注 Maven 项目中如何使用 Cucumber, 循序渐进的从简单的测试开始，然后跃进到与 JUnit 5/ JUnit 4 的结合，以及普通 Unit Test 和 BDD 测试如何并存且可区分的执行，或者在 Maven 中创建独立的 src/bdd 目录单独存放 BDD 测试用例。 Read More
FastAPI 比起 Flask 而言一个十分便利的功能是它内置对 Swagger UI 文档的支持，然而默认生成的 Swagger UI 也总不尽如人意，于是就有了如何通过引入自己的样式(或样式文件)对默认 Swagger UI 进行定制化的需求。在 ChatGPT 之前，Google 和阅读源代码是齐头并进的选择，自己有了 ChatGPT 之类的 AI, 人们一下就把身段放低了许多，再也不像使用 Google 那样的心态去使用 AI 了。所以呢，第一次支持付了 $8 问问当前号称最厉害的 Grok 3(也算是对 DOGE 的支持吧), 得到答案如下1app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")<br/><br/> 2app = FastAPI( 3 swagger_ui_parameters={ 4 "css_url": "/static/custom_swagger.css" 5 } 6)
在网站的 /static 目录下也创建了 custom_swagger.css 文件，然而根本就没有效果，Inspect 浏览器后发现 FastAPI 的 /docs 根本就有加载 /static/custom_swagger.css 文件。 Read More
研究过用同一个 CA 签发的服务端和客户端证书的 Nginx mTLS 配置，本文要试验一番服务端和客户端证书由不同 CA 机构签发的情形。这是常有事，比如与客户间采用 mTLS 加密方式，需要文件交付可能是- 客户端证书由甲方生成，发送客户端私钥和证书(或放在一起的 PKCS#12 格式证书)给乙方
- 或由乙方生成客户端私钥或证书，乙方把签发用的 CA 证书发给甲方已配置信任链
- 甚至服务端，客户端的证书都由甲方生成的情况下也可能使用不同的 CA 签发
下面来测试不同 CA 签发证书的 Nginx mTLS 配置。
今天升级了 ChatGPT 为 Plus 版本，可以用 ChatGPT 4o, 确实是比较强，输入 "mtls 不同 ca 签发的服务端客户端证书在 nginx 中的配置" 提示符产生的内容几乎可以直接作为博文。但本人必须遵循本博客非 AI 产生的原则，只参考 ChatGTP 的答案，关键是一个要自己亲自动手验证并理解每一项配置的功用。 Read More
这是近些天遇到的一个问题，因为早先使用 ECS 为求快速验证新的 Docker Image, 一直是用相同的 Tag 覆盖 ECR 中原有的 Docker Image，然后停掉 ECS 中相应的 Task, 新的 Task 起来，拉取最新 Docker Image，这样不用重新部署 Infrastructure, 以最小的改动就能达到偷梁换柱的效果。比如下面的情景：- ECS 任务定义中所用的 Image 是 123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/demo:1.10
- 构建新的 Docker Image, 然后再 docker push 123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/demo:1.10
- 覆盖后，在 ECR 中将有两个 Tag, 刚 push 的是
1.10, 被覆盖的变成-, 多次覆盖将会产生更多的- - 停掉 ECS 相应的 Task, 新的 Task 起来，拉取 123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/demo:1.10 代表的新镜像
这种做法在以前是灵验的，每次修改代码，覆盖现有 Tag, 重启 Task 就能快速测试, 不用重新创建 Task Definition 和别的 Infrastructure。
然而最近突然不起作用了，本地不断的修改代码，构建新的镜像，覆盖原有 Tag, 重启 Task, 可是依旧跑的是老代码。怀疑 ECR 中的 Image 有问题，用 docker pull 下来看确实是新代码，就差进到 ECS Task 实例中去找问题。而且即使是重新运行 Terraform 来部署整个 Infrastructure 都无济于事，就是 aws_ecs_service 中指定了 force_new_deployment = true 也没辙，因为只要 Docker Image 的 Tag 没变, Terraform 就认为是 no change。 Read More
看国内的一些项目时 Dubbo 这个词经常闪现，一直也不以为然，未作搜索，当然也不知道它是做什么用的。直到最近阅读关于大型网站架构相关的书中反复提到 Dubbo 后，觉得不能再对它视而不见。Google 了一下，它是在阿里巴巴创建贡献给了 Apache 的开源项目，在阿里巴巴的大型应用中久经考验过的。Dubbo 是什么呢？借用官方 Dubbo 介绍Apache Dubbo 是一款 RPC 服务开发框架，用于解决微服务架构下的服务治理与通信问题，官方提供了 Java、Golang 等多语言 SDK 实现。使用 Dubbo 开发的微服务原生具备相互之间的远程地址发现与通信能力， 利用 Dubbo 提供的丰富服务治理特性，可以实现诸如服务发现、负载均衡、流量调度等服务治理诉求。Dubbo 被设计为高度可扩展，用户可以方便的实现流量拦截、选址的各种定制逻辑。
Dubbo 是国内企业贡献的，所以官方有原生的中文文档，它某些时候与 Spring Cloud 齐名，又有些像 AWS 的 ECS Service Discovery, Service Connect 加上 ELB 的功能。 Read More- AWS 自 2014 年推出 Lambda 时仅支持 Node.js，而后添加了对 Python, Ruby, Java, C#, F#, PowerShell 的支持，再来到 2018 年可以自定义运行时了，比如用性能较好的 C, C++, Rust, Go 等语言。见 AWS Lambda Now Supports Custom Runtimes and Enables Sharing Common Code Between Functions.
如果使用 Python, Java 写 Lambda 时觉得还不得快，不想要明显的预热过程，也许 1000 毫秒的任务只想要 600 毫秒就能完成，内存还希望再压缩一些，那着实能在每月千百万次 Lambda 调用的情况下节省一笔可观的支出，那么可以试一试 C, C++, Rust, Go 等编译成了机器指令的语言，况且前三者没有 GC, 执行效率会更高。
本日志记录一下如何用 C++ 创建一个 AWS Lambda, 以及可如何应付 Lambda 的复用。本文主要参考自下面两处
自定义运行时可选择 X86_64 或 arm64 的 Amazon Linux 2023 或 Amazon Linux 2。部署时可选择的 runtime 相应有 provided.al2023, provided.al2, 推荐使用 provided.al2023。runtime provided 不被支持了。
C++ 代码可选择用 GCC 或 Clang 来编译，既然 AWS Lambda 实际的运行时会用到 Amazon Linux 2023，那我们就直接选择 Docker 镜像 amazonlinux:2023 作为我们的编译环境。 Read More 
有时候我们在 Mac OS X 或 Windows 平台下需要开发以 Linux 为运行时的应用，IDE 或可直接使用 Docker 容器，或 SSH 远程连接。本地命令行下操作虽然可以用docker exec连接正在运行的容器，但 IDE 远程连接的话 SSH 总是一种较为通用的连接方式，所以我们希望做一个能进行 SSH 连接的 Docker 容器。因为是本地运行的 Docker，我们想直接用 root 连接，以获得在容器中最大的运行权限。下面以 ubuntu:2004 基础镜像为例，看如何安装启用 ssh 服务以及允许 root 连接。创建允许 root + 密码登陆的镜像
我们创建一个基本的 Dockerfile 文件，内容为 Read More
在始终是 C/C++ 有着更优越性能的情况下，因而之前介绍过多种 其他不同的语言如何加载使用 C/C++ 写的动态库，有 Go, Python, Java 和 C#。在学习 Rust 之时也有类似的需求。本文的做法是要用到第三方库 libloading，这里将参考官方的例子。
先来创建一个动态库，使用和 Go 调用 C 写的动态库完整例子(Linux版) 一文中相同的例子，add.c 代码内容如下在 Linux 中使用如下命令编译出 libadd.so 动态库文件 Read More1#include <string.h> 2#include <stdio.h> 3#include <stdlib.h> 4char* add(char* src, int n) 5{ 6 char str[20]; 7 sprintf(str, "%d", n); 8 char *result = malloc(strlen(src)+strlen(str)+1); 9 strcpy(result, src); 10 strcat(result, str); 11 return result; 12}