在测试中，发现 php-fpm reload 会强制 kill 掉正在处理的请求。网上查了一下，发现其他人也有这个问题并反馈给了官方：[链接] 和 [链接]，帖子是 2017 和 2012 年的，到现在还没解决。

文档中 [链接] 表示对于 x is y 当且仅当两个变量指向同一对象时才为真。对象可以通过 id() 函数来查看它的身份（id() 函数返回了对象在内存中的映射）。

正如 utcnow() 文档 所表明的那样，它返回的是 naive time ,Naive datetime 实例被认为为表示本地时间，因此它的时间戳会比使用 now(None) 相差的时间正好是该电脑所在时区。

namedtuple 是 collections 模块下的一个功能，它是类工厂函数，能返回 tuple 子类，允许通过字段名向元组中取值，性能上接近于元组。

文章 《Python中 property 的实现原理及实现纯 Python 版》 中探究了 property 的实现原理。如果能理解那边描述符的使用方式，那也能很快理解本篇中的 staticmethod 和 classmethod 。

为了能够实现访问属性就调用某个函数，这里将利用 描述符对象 作为本文的实现起点，当某个类定义了 __get__ 方法后，通过其方法名称可以直接调用 __get__ ，例如：

Python3 起，str 就采用了 Unicode 编码（注意这里并不是 utf8 编码，尽管 .py 文件默认编码是 utf8 ）。 每个标准 Unicode 字符占用 4 个字节。这对于内存来说，无疑是一种浪费。

年末时候往往可以总结下今年做了什么。我想说说一年来在开源软件的贡献。我的想法也比较简单，开源软件帮助我解决非常多的问题，如今我也有所成长，应该反馈于开源软件。

原文地址：[链接] 起步 在相当长的一段时间里，我认为 foreach 在循环期间使用的是原数组的副本。但最近经过一些实验后发现这并不是百分百正确。 比如副本的说法说得通的： {代码...} 这个例子在循环体中修改数组不影响循环过程，副本的说法说得通。 然而 {代码...} 对于不同的PHP版本输出会有差异，php7 提及 foreach ...

原文地址：[链接] 起步 表单提交到PHP脚本时，底层的PHP会做一层转换。将一些符号转成下划线 _ 。 实际上这层转换中会发生很多意想不到的情况。 列举这些情况 一个简单的测试就出现了意外，一个是单个 [ 也会被替换，对于 array 的输入， key 不会做转换。于是我多多测了一下，得出如下列表： {代码...} 这个转换机制十...

起步 Python 的成功一个原因是它的可读性，代码清晰易懂，更容易被人类所理解，但有时可读性会产生误解。 假如要判断一个变量是不是 17，那可以: {代码...} x 是 17 肯定是比 x == 17 更加口语化的。 is的误解 但是如果你尝试： {代码...} 这个判断不见得管用。is 用来检查左侧和右侧是否是完全相同的对象。如果有两个不...

从这初始化函数能得到哪些信息呢？首先，队列是可以设置其容量大小的，并且具体的底层存放元素的它使用了 collections.deque() 双端列表的数据结构，这使得能很方便的做先进先出操作。这里还特地抽象为 _init 函数是为了方便其子类进行覆盖，允许子类使用其他结构来存放元素（比如优先队列使用了 list）。

堆是一个树状的数据结构，其中的子节点都与父母排序顺序关系。因为堆排序中的树是满二叉树，因此可以用列表来表示树的结构，使得元素 N 的子元素位于 2N + 1 和 2N + 2 的位置（对于从零开始的索引）。

起步 Python 的 raise 和 raise from 之间的区别是什么？ {代码...} 输出： {代码...} 而 raise from ： {代码...} 输出： {代码...} 分析 不同之处在于，from 会为异常对象设置 __cause__ 属性表明异常的是由谁直接引起的。 处理异常时发生了新的异常，在不使用 from 时更倾向于新异常与正在处理的异常没有关联。而 fro...

这部分我的第一个想法是去控制 __dict__ 中的 key 。但这样的方式并不好，__dict__ 范围大，它包含该类的所有属性和方法。而不单单是枚举的命名空间。我在源码中发现 enum 使用另一个方法。通过 __prepare__ 魔术方法可以返回一个类字典实例，在该实例使用 __prepare__ 魔术方法自定义命名空间，在该空间内限定成员名不...

枚举类型可以看作是一种标签或是一系列常量的集合，通常用于表示某些特定的有限集合，例如星期、月份、状态等。在没有专门提供枚举类型的时候我们是怎么做呢，一般就通过字典或类来实现：

python的提供一系列和属性访问有关的特殊方法：__get__, __getattr__, __getattribute__, __getitem__ 。本文阐述它们的区别和用法。

Python 提供的多线程模型中并没有提供读写锁，读写锁相对于单纯的互斥锁，适用性更高，可以多个线程同时占用读模式的读写锁，但是只能一个线程占用写模式的读写锁。

我们希望将一个只读的属性定义为 property 属性方法，只有在访问它时才进行计算，但是，又希望把计算出的值缓存起来，不要每次访问它时都重新计算。

在python2时代，整型有 int 类型和 long 长整型，长整型不存在溢出问题，即可以存放任意大小的整数。在python3后，统一使用了长整型。这也是吸引科研人员的一部分了，适合大数据运算，不会溢出，也不会有其他语言那样还分短整型，整型，长整型...因此python就降低其他行业的学习门槛了。

通过内建方法 isinstance(object, classinfo) 可以判断一个对象是否是某个类的实例。但你是否想过关于鸭子协议的对象是如何进行判断的呢？ 比如 list 类的父类是继 object 类的，但通过 isinstance([], typing.Iterable) 返回的却是真，难道 list 是可迭代的子类？学过Python的面向对象应该知道，list的基类是object的。

神经网络算法( Neural Network )是机器学习中非常非常重要的算法。这是整个深度学习的核心算法，深度学习就是根据神经网络算法进行的一个延伸。理解这个算法的是怎么工作也能为后续的学习打下一个很好的基础。

起步 本章介绍如何自行构造 KNN 分类器，这个分类器的实现上算是比较简单的了。不过这可能需要你之前阅读过这方面的知识。 前置阅读 分类算法之邻近算法:KNN（理论篇） 分类算法之邻近算法:KNN（应用篇） 欧拉公式衡量距离 关于距离的测量方式有多种，这边采用欧拉距离的测量方式: $$ d(x,y) = \sqrt{\sum_{i=0}^n(x_i-y...

它有四个特征，萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度 (sepal length, sepal width, petal length and petal width）。

起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。不过这可能需要你之前阅读过这方面的知识。 前置阅读 分类算法之决策树（理论篇） 分类算法之决策树（应用篇） 本文使用将使用《应用篇》中的训练集，向量特征仅有 0 和 1 两种情况。 关于熵(entropy)的一些计算 对于熵，根据前面提到的计算...

Cover 和 Hart 在 1968 年提出了最初的邻近算法，用于解决分类( classification )的问题。关于这个算法在维基百科中也有介绍:[链接] 。

起步 在理论篇我们介绍了决策树的构建和一些关于熵的计算方法，这篇文章将根据一个例子，用代码上来实现决策树。 实验环境 操作系统： win10 64 编程语言： Python3.6 用到的第三方模块有： {代码...} 数据源 为了方便理解和架设，我们用理论篇中买电脑的例子： 将这些记录保存成 csv 文件： {代码...} 这些数据就是这次...

决策树（decision tree）是一个树结构，可以是二叉树或非二叉树，也可以把他看作是 if-else 规则的集合，也可以认为是在特征空间上的条件概率分布。

python中整型不用担心溢出，因为python理论上可以表示无限大的整数，直到把内存挤爆。而无穷大在编程中常常需要的。比如，从一组数字中筛选出最小的数字。一般使用一个临时变量用于存储最后结果，变量去逐个比较和不断地更新。而这临时变量一般要初始无穷大或者去第一个元素的值。

起步 浮点数的一个普遍的问题是它们不能精确的表示十进制数。 {代码...} 这是由于底层 CPU 和 IEEE 754 标准通过自己的浮点单位去执行算术时的特征。看似有穷的小数, 在计算机的二进制表示里却是无穷的。 一般情况下，这一点点的小误差是允许存在的。如果不能容忍这种误差（比如金融领域），那么就要考虑用一些途径来解...