起步

今天在 Centos7 上安装了 pyenv，但奈何使用命令 pyenv install xxx 时，终端总卡在下载阶段。我想是源访问过慢的问题，然而用 wget 直接下载 Python 压缩包却又一切正常。以我在 linux 上的那点点浅薄知识，还是选择放弃刨根问底吧，不然说不定今天就啥也甭干，光研究配置去了。

以下是我曲线救国的法子。

起步

协程平时开发都不用，既是增加编程难度，也是确实用不上。因此不如何关注。偶然看到陈祥安老师一篇《5 分钟入门 Python 协程》的文章，逻辑清晰，看后颇觉受益，于是有了这篇笔记。

以下代码基于 Python3.6.1

起步

当需要 if obj 或者not obj判断一个实例对象的真假时，Python 解释器会优先调用魔法方法 __bool__()。如果没有该方法，就调用 __len__()。如果两个方法都没有，总是返回 True。

起因

起初学 Go 语言的时候，对它的导包规则感到痛苦，——“那么麻烦干嘛呢！”。但最近接到一些新功能开发任务，于是 “啪嗒啪嗒” 写代码，结果更痛苦了。公司项目目录规划打一开始就不合理，以此为基础的 “繁荣发展” 导致更多混乱与麻烦。于是马上翻开《Python cookbook》解惑，有些心得，这里记之。

前言

为什么在 Python 已有 list 基础类型的状况下，还要用 NumPy 处理数据？

关于 NumPy 的优势有以下几点：

1. 列表 list 的元素在系统内存中分散存储，NumPy 数组存储在一个均匀连续的内存块中；
2. 缓存会直接把字节块从 RAM 加载到 CPU 寄存器中;
3. NumPy中的矩阵计算可以采用多线程方式，充分利用多核 CPU 计算资源。

如果对上述内容用一个字做总结，那就是：NumPy ，快。

NumPy中的两个重要对象：ndarray（解决多维数组问题），ufunc（对数组进行处理的函数）。