读《利用Python进行数据分析》之全局解释锁、NumPy效率与Conda

“Python

当搭建高并发、多线程应用,尤其是多CPU绑定线程时,使用Python则会成为一项挑战。
原因在于Python拥有全局解释器锁(GIL),这是一种防止解释器同时执行多个Python指令的机制。

上面的内容引发一个思考:全局解释器锁(GIL)是什么情况?

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首个派上用场的Python脚本

Python

最初看到Python,是在七、八年前,当时它是跟着Linux一起来的,我跟它只是打了个照面,没有言语。后来,我又在一期《程序员》杂志上看到过它,我还记得当时的标题是《动态语言 隔岸观火》,也就是那一次,上下打量了Python/Ruby一番。

工作以后,整天的Java来Java去,虽然Linux还是时不时看到,shell也能说上话,就是不见Python。直到最近,决定要好好地认识认识它,从语法到API,从纸质图书到电子文档,自我感觉算是着了道,就是在工作上遇不到应用场景,这一番本领成了屠龙之技。

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del.icio.us, Yahoo! OAuth & python-oauth2 二三事

最近做两个事情:阅读《RESTful Web Services》和学习Python,正巧前者当中有需要动手写代码操练,干脆我就把书中原先用Ruby实现的代码重新用Python写一遍,一来加深对书中知识的理解,二来锻炼自己对Python的运用,一举两得。但是任何的学习都不会是轻而易举,对REST的理解和对Python的掌握还停留在初级水平,于是就出现下面这些波折。我把这些问题记录下来,方便自己以后回顾,也希望能够帮到其他人。

一事

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