如果旅游者回答是对的，按照法律，他就不应该被绞死；如果旅游者回答是错的，按照法律应被绞死，而他的“我是来被绞死的。”这句话显然又是回答对了，也不应该被绞死。最后，国王无可奈何，只得对旅游者放行。 这个悖论依欧几里得的叙述形式可以通俗表示为：“我现在所说的这句话是假话。”此话到底是真是假？如果此话为真，则“我现在所说的这句话是假话”为假了；如果此话为假，则“我现在所说的这句话是假话”为真了。 ”相矛盾。 此一理论在中国台湾教科书中常被称作，钻石与水的矛盾。 众所周知，钻石对于人类维持生存没有任何价值，然而其市场价值非常高。相反，水是人类生存的必需品，其市场价值却非常低。 这究竟是怎么回事?电梯明明在每层停留的时间都相同，可为什么会让接近顶楼和底层的人等得不耐烦? 9.
这意味着具有相同属性集的两个值对象应该被视为相同，而两个实体即使它们的属性匹配也不同。 值对象确实包含逻辑，通常它们不用于在应用程序边界之间传输数据。 执行环境根本不应该与领域建模有任何关系。 对于.NET中的JavaBeans没有直接的比喻，因为微软从未引入过相同的概念，但我们可以提出一些并行的方法来帮助表达这个概念。 它没有任何意义，因为这种方法带来了许多不必要的复杂性，因此与YAGNI原则相矛盾 。 另一个非POCO方法的好例子是4.0版之前的Entity Framework。 换句话说，Value Object和DTO不应该继承任何重量级的企业组件，因此它们是POCO。 这取决于天气与否POCO是DTO。 总结 以下内容总结这个主题： 1、DTO！=价值对象 2、DTO⊂POCO 3、值对象⊂POCO
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比如，对于Java应用程序而言，Jar包就是组件；Ruby中的组件则是Gem文件；Python中的Egg或Wheel文件以及.Net下的DLL文件。 上回我们说到，编程范式的本质是约束。 组件聚合张力图 组件的内容配比，最终反映在组件的实践上就是基本构件的拆与合。鲍勃大叔给出了三个拆合的指导原则：REP（复用/发布等同原则），CCP（共同闭包原则）和CRP（共同复用原则）。 ? 组件是否向后兼容？是否包含破坏性的变更？升级的注意事项？ CCP原则是指尽量把变更频率相同的模块和类放到同一个组件当中。 这看上去不太可能，但是有一点意义，它指导我们：不是紧密相连的模块和类不应该被放到同一个组件里。 小结 软件系统的生命周期里处处充斥着约束条件，每多一个环节往往就会多一种矛盾，进而衍生出多个方向的约束。
一句“PHP是世界上最好的语言”可能会引起一场又一场的激战，这句话仿佛成了一个“梗”，自己也无法免俗，忍不住写了一篇《PHP是最好的语言吗》，但编程语言鄙视链的存在令很多人无休止的追问，这不应该只是一种程序员间的乐此不疲吧 是否可以对编程语言进行抽象呢？ 而且抽象到3个维度呢？ ，学习曲线平滑而且短 * 结构紧凑，容易协作与维护 * 拥有丰富的类库，以及完善的参考手册 * 依赖少，部署同样简单 ...... Adaptive 适用性强 * 适用于多个应用领域，支持各种层次的抽象 * 伸缩性好，增减依赖都很方便 * 支持多种编程范式 * 可编译执行，也可解释执行 * 甚至可以定制派生的语言 ...... 如果分成这样3个属性，会发现它们之间存在着内在的矛盾，就像CAP那样： ? SA 是Python，Java，还是......？ AP 是C，C++, 还是 ......?
python 的线程 Python 线程同步（一） — 竞争条件与线程锁 python 线程同步（二） — 条件对象 python 线程同步（三） — 信号量 python 线程同步（四） — 事件对象与栅栏 multiprocessing 与 threading 十分相似，他提供了基本的进程对象类以及功能强大的进程同步工具，同时，multiprocessing 还提供了进程池的封装类 Pool。 2. 多进程 vs 多线程 此前我们介绍了 Python 中的 GIL 锁，受此影响，Python 每一个时刻只能调度一个线程，这意味着并发并没有真的在进行。 Process 类与子进程创建 你会发现 Process 类与 Thread 类十分相似，他们都通过 start 方法启动并开始执行 run 方法的内容，同时，join 用来阻塞等待某个进程完成执行。 注意 需要注意的是，在程序中 set_start_method() 不应该被多次调用，不同上下文启动的进程可能是不兼容的，比如使用 fork 上下文创建的锁不能传递给使用 spawn 或 forkserver
在本文中，我们将学习在使用 Python 时不应该做什么。 谨慎使用类变量 在 Python 中，类变量用作字典，称为方法解析顺序 （MRO）。此外，如果一个类缺少一个属性，则该类缺少一个属性。 区分大小写 Python 区分大小写。这表示变量“数字”和“数字”是不同的。因为这是Python新手犯的最典型的错误之一。 但是，Python使用独特的编程范式来克服这一点。 如果使用得当，范式可以简化然后简化代码，确保不会意外删除和迭代重要项目。 变量绑定 这是一个学习者难以掌握和欣赏的话题。Python 支持后期绑定。 滥用__init__ 构造函数在 Python 中由一个名为 __init__ 的函数表示。形成对象时，将调用 __init__ 方法，该方法分配内存并初始化类的属性。 因此，请避免选择与 Python 标准库模块中的名称相似的名称。我们始终可以通过提交 Python 增强提案 （PEP） 来请求更改名称。
2 优美胜于丑陋 Python 具有语法简单、代码可读性强和命令类似英语等特点，这让编写 Python 代码比使用其他编程语言更容易、更高效。 https://realpython.com/python-pep8/ 优雅的 Python 与 PEP8 https://medium.com/@mariasurmenok/stylish-python-with-pep8 在 Python 3.6 发布后，f-string 开始让格式化变得更简单，并且在处理包含更多变量的更长的句子时更强大。 一个作家的风格不应该在他的思想和读者的思想间设置障碍。 10 实用性胜过纯粹 这句格言与前一句相矛盾，它提醒我们保持它们之间的平衡 11 永远不要默默地忽视错误 放过错误最终会留下隐式 Bug，并且这些 Bug 更难被发现。 不管是否触发错误都执行。 根据 Python 文档：“即使一个语句或表达式在语法上是正确的，在试图执行它时也可能会导致错误。”特别是对于大型项目，我们不希望在耗时的计算后，代码崩溃。
Python VS JavaScript：应用上的差异 ? Python 由于它的强大和通用性，Python已成为全世界几乎所有科学应用中的重要工具。它是一种通用编程语言，支持不同的编程范式。 因此，它在程序执行过程中不能被改变，所以它被用来存储那些不应该被修改的数据。 在JavaScript中，并没有一个内置的具有这些特性的数据结构。虽然你可以通过语言的某些特性来实现类似的数据结构。 ? 列表List与数组Array 在Python中， List用于在同一数据结构中存储一系列值。可以在程序中对其进行修改，索引和使用。 在JavaScript中，可实现类似功能的数据结构称为Array。 比较值和类型 在Python中，我们使用==运算符比较两个值及其数据类型是否相等。 它的主要目的是初始化实例的属性。 在Python中，调用了初始化新实例的构造函数init （带有两个前导和尾随下划线）。创建类的实例以初始化其属性时，将自动调用此方法。
迭代 Iteration 给定一个list或tulp，可以通过for循环来遍历，这称之为迭代。Python中的迭代类似于Javascript，而与PHP或Java采用下标迭代的方式不同。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式 map / reduce Python内建了map()和reduce()函数。 类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用。 之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private
pythonic之路（一） 一、 中不要直接将语句与 、 、 做比较 python中隐含为 的对象： 数值 （不是字符 ） 空容器，比如空list 、空tuple 、空dict 、空str 其余的则隐含为 但是，如果一个程序的关键字参数默认值为 ，代码需要判断输入是否为 ，则必须显式的与 比较，即 假如写为 那么 也被排除在外，如果参数 是一个序列的指标（index）则0显然是其中一个而不应该被排除。 同时，要记住，与 作比较时用 和 ，不要用 。 所以， 是个例外，对于其他的条件判断，直接用python隐含的 和 来做比较，而不是 。 问题代码： 改进代码： 总的来说，要在函数里重新初始化形参，这样每次调用时都是以初始化的形参来接收实参，从而避免了累加。这对初学者来说可能是个陷阱，但老司机一般不会犯这样的错。 集合可以很方便的用集合表达式（类似于列表表达式）来生成。 包含了所有数学意义上集合的运算，比如并( )、交( )、差( )、对称差（并集-交集 ）。 可以通过交集求出经常上线的且正在活跃的用户。
对于该类中的每个“关键”域，检查参数中的域是否与该对象中对应的域相匹配。如果这些测试全部成功，则返回true；否则返回false。 如果第 2 步中的类型是个接口，就必须通过接口方法访问参数中的域；如果该类型是个类，也许就能直接访问参数中的域，这药取决于它们的可访问性。 例如，下面这个方法总是合法，但是永远都不应该被正式使用： @Override public int hashCode() { return 20151120; } 上面这个hashCode方法是合法的 因此，每个对象都被映射到同一个散列通中，使散列表退化为链表。它使得本该线性时间运行的程序变成了以平方级时间在运行。对于规模很大的散列表而言，这会关系到散列表能否正常工作。 如果需要更复杂的比较，则为这个域计算一个“范式”，然后针对这个范式调用hashCode方法。如果这个域的值为null，则返回0（或者其他某个常数，但通常是0）。 vii.
因此，只有当foo()函数被定义时，bar参数才会被初始化为默认值（也就是，一个空列表），但是之后每次foo()函数被调用时，都会继续使用bar参数原先初始化生成的那个列表。 在使用列表时，Python程序员尤其容易陷入这个圈套。 请看下面这个代码示例： ? 呃？为什么函数foo1运行正常，foo2却出现了错误？ 答案与上一个示例相同，但是却更难捉摸清楚。 幸运的是，Python语言融合了许多优雅的编程范式，如果使用得当，可以极大地简化代码。简化代码还有一个好处，就是不容易出现在遍历列表时删除元素这个错误。能够做到这点的一个编程范式就是列表解析式。 这很可能会给你带来难缠的问题。 综述 ---- Python是一门强大而又灵活的编程语言，提供的许多编程机制和范式可以极大地提高工作效率。
这一篇是《流畅的 python》读书笔记。主要介绍列表、列表推导有关的话题，最后演示如何用列表实现一个优先级队列。 如果按序列是否可被修改来分类，序列分为可变序列 和 不可变序列: 可变序列 list、bytearray、array.array、collections.deque 和 memoryview。 当然，列表推导也不应该被滥用，通常的原则是只用列表推导来创建新的列表，并且尽量保持简短。如果列表推导超过两行，就应该考虑要不要使用 for 循环重写了。 可以通过 list 对 heap 进行初始化，或者通过 api 中的 heapify 将已知的 list 转化为 heap 对象。 而且， index 变量也在相 同优先级元素比较的时候起到重要作用。
因此，只有当foo()函数被定义时，bar参数才会被初始化为默认值（也就是，一个空列表），但是之后每次foo()函数被调用时，都会继续使用bar参数原先初始化生成的那个列表。 在使用列表时，Python程序员尤其容易陷入这个圈套。 请看下面这个代码示例： ? ? 呃？为什么函数foo1运行正常，foo2却出现了错误？ 答案与上一个示例相同，但是却更难捉摸清楚。 幸运的是，Python语言融合了许多优雅的编程范式，如果使用得当，可以极大地简化代码。简化代码还有一个好处，就是不容易出现在遍历列表时删除元素这个错误。能够做到这点的一个编程范式就是列表解析式。 这到底是怎么回事？这里的“问题”是，在Python 3中，异常对象在except代码块作用域之外是无法访问的。 综述 Python是一门强大而又灵活的编程语言，提供的许多编程机制和范式可以极大地提高工作效率。
（这句话的意思是金融理论相较于算法更加重要）科学的最终目的不是做出预测或推荐书籍，尽管预测对检验和验证理论很有用，但研究的最终目标是了解自然。 相反，“预测”系统使我们处于黑箱之中。 因为蓝色样本不能代表这整个过程。但问题不在测试。问题在于研究人员违反了建立测试所依据的代表性假设。因此，依据这个图表，去宣称“你不应该相信任何平稳性测试”是一个错误和不合理的结论。 同样地，由于我们永远不能确定一个样本是否代表这个过程，所以我们根本就不应该使用统计数据了？如果样本不能代表人口，人们怎么能相信一个平均数呢？ 作为ML“预测范式”的真正追随者，发表本文的组织认为，基于专家的样本代表性假设在其框架中不可靠，科学理论和专家知识不应在ML模型中发挥作用。对他们来说，数据才是最重要的。 将这种“数据挖掘能力”与“套利行为会大幅降低信噪比的事实（理论预测得到的）”结合起来，无论从业者是否意识到这一点，都很容易产生误报。
语言之间互相借鉴与学习，语言本身不断完善与进化。 学习程序设计语言其实就是学习提供的编程模型。因此不提供新编程模型的语言不值得刻意学习。「一切语法都是语法糖」。 「将意图与实现分离开来」，是内部 DSL 与普通的程序代码一个重要的区别。 「列表转换有三种典型模式，分别是 map、filter 和 reduce」。 「map」 就是把一组数据通过一个函数「映射」为另一组数据。 值，你可以将它理解为一个初始化之后就不再改变的量，换句话说，当你使用一个值的时候，值是不会变的。 纯函数，是符合下面两点的函数： 对于相同的输入，给出相同的输出； 没有副作用。 DIP 还可以简单理解成要依赖于抽象，由此，还可以推导出一些指导编码的规则： 任何变量都不应该指向一个具体类； 任何类都不应继承自具体类； 任何方法都不应该改写父类中已经实现的方法。
上述问题产生的原因是Python闭包的延迟绑定。 这意味着内部函数被调用时，参数的值在闭包内进行查找。 因此，当任何由multipliers()返回的函数被调用时，i的值将在附近的范围进行查找。 那时，不管返回的函数是否被调用，for循环已经完成，i被赋予了最终的值3。 因此，每次返回的函数乘以传递过来的值3，因为上段代码传过来的值是2，它们最终返回的都是6。 (3*2) 碰巧的是，《The Hitchhiker’s Guide to Python》也指出，在与lambdas函数相关也有一个被广泛被误解的知识点，不过跟这个case不一样。 然而，尝试获取列表的切片，开始的index超过了成员个数不会产生IndexError，而是仅仅返回一个空列表。 这成为特别让人恶心的疑难杂症，因为运行的时候没有错误产生，导致bug很难被追踪到。 那么这个值应该被包含在新的列表当中。 因为这个数字同时在原始列表的偶数序列（2为偶数）上。 然而，如果list[3]包含一个偶数， 那个数字不应该被包含在新的列表当中，因为它在原始列表的奇数序列上。
我们有理由关注新一代人工智能，但更不应该去惊慌失措。让我们看看 GPT-3 可以做什么，以及为什么我们仍然可以和 AI 程序员做朋友。 问题不在于一个给定的提示是否有效，而在于是否所有提示都有效。“—— Gwern Branwen GPT-3 的不确定性 当我们提示 GPT-3 创建代码时，我们其实正在编写软件 3.0。 Gwern 说，“提示”应该被理解为一种不同于传统的编码或神经网络的新的编程范式。 例如，当我们用 Python 编写程序时，我们使用的是一种形式语言。 GPT-3 是如此之复杂，以至于训练它产生的碳足迹与“驾驶汽车前往月球并返回”大致相同。有时更大更复杂的并不是更好的。 我们可以将形式与意义联系起来；我们可以将文字与它们传达的主观体验联系起来。 无论神经网络多么强大，它都无法像人类那样掌握语言。
然而，与Java不同的是，Python并没有将面向对象编程作为最主要的编程范式。非面向 对象的Python项目(比如，使用较少甚至不使用类定义，类继承，或其它面向对象编程的 机制)也是完全可行的。 这些问题使我们产生一个想法：使用无状态的函数是一种更好的编程范式。另一种建议 是尽量使用隐式上下文和副作用较小的函数与程序。函数的隐式上下文由函数内部访问 到的所有全局变量与持久层对象组成。 finally 确保不论 with 中是否发生异常， close() 都会被调用。 由于这两种方法都是一样的，所以我们应该遵循Python之禅来决定何时使用哪种。 典型的动态类型 包括列表与字典：列表都有可变方法，如 list.append() 和 list.pop()， 并且能就地修改。字典也是一样。不可变类型没有修改自身内容的方法。 Python 中一个可能会让初学者惊讶的特性是：字符串是不可变类型。这意味着当需要组合一个 字符串时，将每一部分放到一个可变列表里，使用字符串时再组合 (‘join’) 起来的做法更高效。
嗯，5皇冠戴头上，这爱确实很浓。 ? 两面三刀，与已经被整治的自媒体这些“倒霉蛋”相比，“独立”评测平台既得了面子又得了里子，简直成了自媒体时代最大的赢家。 当然，这肯定是不对、不应该的。 可以这么说，放心选算得上研发出了“碰瓷收保护费”的标准范式，需要评测行业给它颁个“敬业大奖”才对得起它的贡献。 于是，“碰瓷收保护费”标准范式的最后一步，对不合作者的“敲打”也宣告完成。 而有些评测平台的做法与此十分相似，编出耸人听闻的段子，搬出各种用户听不懂的专业词汇，二氧化硫、血铅、邻苯……忽悠用户赶快买健康合格的产品，尤其是自家产品。
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