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NoSQL in Python

http://buzhug.sourceforge.net/ 是一個以 Python 建立的資料庫系統,採用剛剛興起的 NoSQL 資料結構.

經過 buzhug 作者的初步比較, 資料處理速度,比 KirbyBase(in pure Ruby) 快上10倍,而且比老牌 Python 內建的資料庫系統 Gadlfy,快上 275倍,與 SQLite 比?

應該說, buzhug 的資料處理速度直逼 SQLite.

UliWeb + buzhug 或許也是網際程式開發者的不錯選擇.

Google 的新程式語言

沒有錯,Google 在上個月底,正式公開近兩年所創建的新程式語言 - Go.

Go 所標榜的除了快,還是快,除了要有如 Python 的開發快速外,還要有比 C/C++ 更快的編譯時間,而編譯後的程式,執行速度直逼 C.

在這一波訊息發布當中,最令人高興與振奮的則是:-),在第一時間, Google 並沒有考慮到數以幾億計的 Windows 用戶權益,宣稱由於團隊資源有限,並沒有推出視窗版的 Go.

由於 Go 是一項開源計畫,照道理說,假如 Windows 環境的開發者對於這項新程式語言有需求,這項平台移轉的工作確實應該是要讓目前宣稱賣 Windows 7,生意好得快要冒煙的微軟公司來做才對.

自定 Python 3.0 的 cmp 函式

Python 3.0 的升級,去除了原先在 2.0 中的 __cmp__() 與 cmp(),使用者可以利用下列程式碼,讓 2.0 版的程式碼得以在 Python 3.0 以上的環境下正確執行:

1. (a > b) - (a < b) 等同 cmp(a, b)

2. 自行定義 __cmp__ 函式內容,並且輔以 __lt__, __le__, __gt__ 與 __ge__ 等函式.

def __cmp__(self, other):
自行定義如何進行比較
return 結果

def __lt__(self, other):
return self.__cmp__(other) < 0

def __le__(self, other):
return self.__cmp__(other) <= 0

def __gt__(self, other):
return self.__cmp__(other) > 0

def __ge__(self, other):
return self.__cmp__(other) >= 0

實際範例:

def __cmp__(self, other):
if self.optimization == MINIMIZE:
#return cmp(self.score, other.score)
return (self.score > other.score) - (self.score < other.score)
else: # MAXIMIZE
#return cmp(other.score, self.score)
return (other.score > self.score) - (other.score < self.score)

def __lt__(self, other):
return self.__cmp__(other) < 0

def __le__(self, other):
return self.__cmp__(other) <= 0

def __gt__(self, other):
return self.__cmp__(other) > 0

def __ge__(self, other):
return self.__cmp__(other) >= 0

Md5 與 Sha1 字詞轉換

利用 easygui, md5 與 hashlib 編寫的 Python 字詞轉換應用程式,此一基本流程可以用來建立各種簡單的跨平台視窗程式.

#coding=utf-8

import os, sys, md5, hashlib
import easygui

while(1):
keyword = easygui.enterbox(msg="請輸入您要轉換的關鍵字")
if(keyword !=None):
Md5 = hashlib.md5()
Md5.update(keyword)
Md5 = Md5.hexdigest()

Sha1 = hashlib.sha1()
Sha1.update(keyword)
Sha1 = Sha1.hexdigest()
printed_text = "Md5: "+Md5+"\nSha1: "+Sha1
easygui.textbox(msg=keyword+" 的 Md5 與 Sha1 為:",text=printed_text,codebox=0)
else:
easygui.msgbox("即將退出!", ok_button="退出!")
sys.exit(0)
#print 'md5:',Md5
#print 'sha1:',Sha1
else:
sys.exit(0)

假如是在 Python 3.0 以上的版本執行(最新版的 easygui 已經支援 Python 3.0 以上版本),則 keyword 必須先行 encode()才可以執行,修改為:

#coding=utf-8

import os, sys, md5, hashlib
import easygui

while(1):
keyword = easygui.enterbox(msg="請輸入您要轉換的關鍵字")
if(keyword !=None):
Md5 = hashlib.md5()
Md5.update(keyword.encode("utf-8"))
Md5 = Md5.hexdigest()

Sha1 = hashlib.sha1()
Sha1.update(keyword.encode("utf-8"))
Sha1 = Sha1.hexdigest()
printed_text = "Md5: "+Md5+"\nSha1: "+Sha1
easygui.textbox(msg=keyword+" 的 Md5 與 Sha1 為:",text=printed_text,codebox=0)
else:
easygui.msgbox("即將退出!", ok_button="退出!")
sys.exit(0)
#print 'md5:',Md5
#print 'sha1:',Sha1
else:
sys.exit(0)

開源社群的堅持與成功

許多人都知道,去年微軟除了資助 Apache 基金會美金 10萬元,也首度主動釋出連接 MS SQL 的驅動程式碼給 ADODB 社群,這種情形雖然不能視為開源社群的"成功",但至少,連全球市值最高的軟體公司,終於體認到,開源社群不容忽視.

儘管微軟近幾年來,對於開源社群所進行的諸多舉動,最終目的仍在於為自身產品的前途著想,但是無論如何,只要開源社群,堅持自由與永續發展的精神,微軟帝國的持續退守,只是時間問題.

過去,使用者利用 ASP+ODBC(或DSNless)+Access 的簡單網際程式,早就已經被 PHP+ADODB+SQLite3+SQLite Manager+Firefox 所取代,而 MS SQL 在 Windows 的地位,早就已經可以用 MySQL 加以取代,甚或可以轉而使用 PostgreSQL,功能不僅沒有較差,反而得到跨平台的好處,就連 Mac OS X 的主機,都能使用.

至於在單機執行的許多 C/C++ 程式開發, Windows 雖然掌握 .NET 發展的生殺大權,但是只要慎選圖形介面,無論是 Qt, wxWidget, FLTK 或者 GTK+(Glade2),都已經有專業系統的水準,而又可讓程式碼自由進出 Windows, Linux, Sloaris, OS X, 就連 IDE,無論是 CodeBlocks, Eclipse CDT,都能取代 Visual C++.

而 Java 陣營就更不在乎操作系統,可以完全無視 Windows 的存在,自由靠著 Eclipse, PostgreSQL,開發各種單機與網際服務程式.

總之,隨著網際網路將許許多多,屬於開源社群的正面且自由永續的資訊,不斷向全球放送,某一特定公司想要利用價值低,無法永續且毫不自由的開發方案,來操弄全球大多數的用戶,早已經是一件不可能的任務,未來幾年,微軟唯一止跌回升的機會,除了偶爾拿小錢資助自由開源社群外,最好的商業策略,就是逐步將各種手上的主力程式,一一開源出來,並且採用與其對手相同的自由永續授權方案,否則帝國的頹敗,一定指日可待.

後記:

其實 .NET 與 Windows 都是性能不錯的工具,只是眼看著在微軟的商業考量下,得吋進呎,百般愚弄電腦用戶,才會讓自由開源社群,視其為邪惡帝國,而最近幾年也陸續有以 .NET 開發的免費優質系統釋出, Paint.NET 就是其中之一,除了無法跨平台外,功能直逼 GIMP,但是速度明顯比 GIMP 快很多.

Unladen Swallow

Unladen Swallow (身輕如燕)是一個積極改進 Python 執行速度的系統.

根據 Pyevolve 的測試, 2009年Q2 釋出的系統,果然比其他 Python 解譯系統都快.

這個專案是由三位 Google 公司的員工所打造(後來又加入第四位),專案啟動的原因當然是因為 Google 在內部用了許多 Python 程式(之前發現 Google 也使用 ASP), 因此讓 Python 系統能夠提升運行速度,就可以增加工作效能,由於目前所使用的源碼仍以 Python 2.X 為主,因此與最新的 CPython 3.0 並不相容.