随笔分类 - Python
Python 语言小品
摘要：
栽在 Python 的默认参数的“坑”中几次之后打算专门弄一篇博客来说一下这个事情。但是最近看到一篇很好地[英文文章](http://effbot.org/zone/default-values.htm)（*Default Parameter Values in Python，Fredrik Lundh | July 17, 2008 | based on a comp.lang.python post*），鞭辟入里。珠玉在前，就不舞文弄墨了。当然，也算是偷个懒，在这里简单翻译一下，希望更多的人能看到。
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栽在 Python 的默认参数的“坑”中几次之后打算专门弄一篇博客来说一下这个事情。但是最近看到一篇很好地[英文文章](http://effbot.org/zone/default-values.htm)（*Default Parameter Values in Python，Fredrik Lundh | July 17, 2008 | based on a comp.lang.python post*），鞭辟入里。珠玉在前，就不舞文弄墨了。当然，也算是偷个懒，在这里简单翻译一下，希望更多的人能看到。
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摘要：
某次面试问候选人：Python 中生成器是什么？答曰：有 yield 关键字的函数。而在我印象中此种函数返回的值是生成器，而函数本身不是
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某次面试问候选人：Python 中生成器是什么？答曰：有 yield 关键字的函数。而在我印象中此种函数返回的值是生成器，而函数本身不是
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摘要：
使用 Logging 前可以先捋一下我们常见的日志输出需求，俗话说，不管需求的设计就是耍流氓。
1. 能够定位事件的产生位置和生成时间，用于调试和跟踪。
2. 一份日志可以同时送到多个[目标输出](#dstout)。
3. 可以通过不同级别或者更精细条件筛选日志输出。
4. 可以方便的控制第三方模块的日志输出。
5. 实现上面的一切的前提下，配置/设置 尽量简单。
Python 的 Logging 模块通过神奇的模块化设计，树形的方式组织完美的实现了以上五点。
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使用 Logging 前可以先捋一下我们常见的日志输出需求，俗话说，不管需求的设计就是耍流氓。
1. 能够定位事件的产生位置和生成时间，用于调试和跟踪。
2. 一份日志可以同时送到多个[目标输出](#dstout)。
3. 可以通过不同级别或者更精细条件筛选日志输出。
4. 可以方便的控制第三方模块的日志输出。
5. 实现上面的一切的前提下，配置/设置 尽量简单。
Python 的 Logging 模块通过神奇的模块化设计，树形的方式组织完美的实现了以上五点。
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摘要：以前学 js 的时候第一次见到闭包，当时不甚了了，还为了应付面试强行记住了一个模棱两可的“定义”：在函数中嵌套定义函数，并且在外层将内层函数返回，一同返回了外层函数的环境。当时从字面意思以及当时一个经典例子试图去理解闭包，加之"闭包"这个翻译也很不容易让人味出其中的道理，导致对其总感觉懵懵懂懂。最近工作需要，用起 python，又遇到闭包，这次看到了一些新奇有趣的资料，这才算大致把一些字面上的概念（first-class functions，bind，scope等等）贯通在一起，反过来对闭包有了更深的理解。
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摘要：某次在用到 Python 的 socketserver 时，看到了 ForkingMixIn 和 ThreadingMixIn。当时就对这种插件式语法糖感觉很神奇。最近自己写代码，也想写一些这种即插即用的插件代码，于是对 python 的 mix-in 机制探究了一番。
简单来说它是利用多继承的特性，通过插拔额外代码片段，对原类进行花样式增强的一种技术。
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