02 Dec '09 -12:58
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. 企業電子化
29 Nov '09 -21:25
推薦 Uliweb
源自對於 Ulipad 的推崇,也相信假以時日, UliWeb 會是一套具有舉足輕重地位的 Python Framework.其他幾套值得關注的 Python Framework 則分別是 Eurasia3, Pylons, Django 與 Web2py. 程式設計
16 Nov '09 -00:54
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.
程式設計
15 Nov '09 -21:28
推薦 Ulipad
多年來在編輯 Python 與 PHP 程式大多使用 Vim 與 Scintilla,這兩個系統都是以 C 打造,功能雖然具有彈性,但是隨著整體程式環境變得多元複雜,編譯特性的編輯器開始出現瓶頸,這個時候,利用 Python 與 wxPython 打造的 Ulipad,就成為處理問題的一項利器.難能可貴的是,這個程式編輯器作者來自中國,是一群多年來默默為全球開源社群付出許多的中國Python社群中的一員(limodou).
在這裡,強力推薦 Ulipad.
目前唯一美中不足的是, wxPython 還沒能支援 Python 3.0 以上的版本,使用 Ulipad,必須暫時採用Python 2.6 以下的版本開啟. 程式設計
14 Nov '09 -01:35
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.
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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
10 Nov '09 -00:12
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.
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08 Nov '09 -22:17
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.
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16:55
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.
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