@jackrebel 它是一个月 1k 请求

@CasualYours 是用 fixer.io 的接口拿的

@airyland 感谢,做了调整

@YsHaNg powertoys 还不会-_-#

@airyland 修复了,3x

@minmini 符号小号的问题, fix 了

下了班还不玩,你要上天么

var c = document.getElementById("myCanvas");
var ctx = c.getContext("2d");
ctx.beginPath();
ctx.arc(100, 75, 50, 0.2, 1.9 * Math.PI);
ctx.stroke();


android 同理吧

@toooddchen sorry,光看标题了,上面说的都是错的

奇怪的问题, 为什么要用 str 的方法判断 unicode

用 unicode.isalpha()

py的多线程在cpu密集的应用中, 速度比单线程显著的慢.

现在看, 除了 1) 运行的任务线程需要被os感知到. 2) 任务中包含阻塞的调用. 这两种情况外,

线程没什么不能被协程替代的.

作死

用一个char字段, 用分隔符把推荐人串起来,

id1-id2-id3-id4

使用的时候把它取出来, 在应用里拆分查询就ok

@wintr 现在主要是实现表现内容的方式, 关系的建立方式这两点搞. 另外在写一个每日聚合数据的功能, 可以自定义聚合页. 这些页在平台上是统一表达的, 都是一个thing.

到了年底工作比较忙, 疼~

@jsPop 主要的困惑还是放什么数据, 硬知识现有的路径大厂做的很好了.

tornado和sqlalchemy的使用, 对你提到的非阻塞特性没有什么影响.
db访问层面阻塞了, 不会影响tornado对其它请求的处理.

影响单线程ioloop性能的, 是cpu密集的操作, db访问不属于这一类.

周末终于有时间推一下这个东西.

web端基本的结构搭起来了.

使用python开发, 一是比较熟, 二是开发快.

db用的是mysql. orm用的sqlalchemy, mapper的高级特性基本没有使用.

框架是flask, 每个模块定义一个blueprint. 模板用的jinja2, 文件集中放在一起, 使用它的继承和include机制拆成若干小文件.

session使用的flask-session扩展包, 它使用了py2.7中的一个新特性(datetime/timedelta/total_seconds), 在一个老vps的2.6上部署时会出问题.

当时写了一个monkey patch, 加了这个特性, 后面换到linode的vps后, 就没什么用了.

def patch_timedelta():
if not hasattr(datetime.timedelta, 'total_seconds'):
import ctypes as C
_get_dict = C.pythonapi._PyObject_GetDictPtr
_get_dict.restype = C.POINTER(C.py_object)
_get_dict.argtypes = [C.py_object]

total_seconds = lambda self: \
(self.microseconds + (self.seconds + self.days * 24 * 3600) * 10 ** 6) / 10**6
d = _get_dict(datetime.timedelta)[0]
d['total_seconds'] = total_seconds

session后端用的redis存储, 和cache混用, 用前缀区分.

db迁移使用的alembic, versions目录没有加入git库, 每个机子都有自己的versions目录.

部署使用的fabric, 还是比较方便的.

代码库现在sloccount的结果是:

Totals grouped by language (dominant language first):
python: 977 (95.69%)
sh: 44 (4.31%)


部署的路径是 http://humanqiu.com , 基本是三无状态, 但总算是向前走了一步~~

@xuwenmang 老实说我其实一直搞不清大数据是什么东西, 比如在单位, 海量数据主要是行为数据, 这种数据的使用在没有大数据概念前就一直在进行, 就和读书时流行的云计算一样, 都没摸着过~