python写dsl

A. 写一个python框架难吗

首先你需要知道一个Web应用基本的请求处理流程。以最简单最原始的动态网页为例，你点击链接（GET），提交表单（POST），就是与服务器端建立了连接之后发送了一个HTTP请求（RFC2616 5.1节，之后都以HTTP 1.1为例），里面至少有方法（动词，就是GET啦POST什么的，详见RFC2616第9节），地址（URL），HTTP版本，还可能带上Cookie（会话的一般实现机制），缓存相关的信息（RFC2616 13节），User-Agent串等等一堆信息。对于POST请求我们还有表单内容作为请求实体（RFC2616 7.2节），里面是你填写的表单内容。

于是我们有了一些关于请求的数据，不过现在一般来讲这些数据还在前端服务器（反向代理，比如nginx，暂且忽略掉负载均衡，反正是透明的，也不考虑裸WSGI容器直接扛请求的情况）的手上，还没有传进后端语言（这里是Python）。我们就针对每一种语言都有特定的机制，用来将HTTP的请求信息映射到相应的编程语言范畴，叫做Web服务器界面（Web server interface），通用如CGI/FCGI/SCGI，特定于某一语言如WSGI/PSGI/Rack/...，特定于某一操作系统如ISAPI（这货还活着？），一些已经不再使用的就不提了。总之在Python世界里这就是WSGI（PEP 3333, Web Server Gateway Interface），它就定义了Python语言与Web服务器之间的界面。在WSGI里，

• 请求的处理过程被映射为对应用callable的调用（application(environ, start_response)，知乎不支持inline代码块？）；

• 请求信息被映射到environ字典中的相应键值，比如请求方法被映射到environ['REQUEST_METHOD']，请求的“相对路径”被映射到environ['PATH_INFO']（过度简化；暂且不提WSGI应用挂载点，框架层一般也不用关心这个，挂载WSGI应用一般是WSGI容器如gunicorn、uWSGI之类组件的工作）；

• 发送响应头的动作被映射到调用start_response(status, response_headers)（不考虑可选的第三个参数异常信息）；

• 返回响应数据被映射到application返回iterable的动作。

于是响应便从Python返回到Web服务器，再被发送回浏览器，浏览器将响应内容渲染，一个请求就完成啦。

有了这样的感性认识，那么我们作为Python Web开发框架的作者，要做的事情就是在WSGI规范的基础之上，提供尽可能便捷的开发手段和尽可能低的框架开销，也即我们的代码将要工作在WSGI与业务逻辑的中间层。架构上，Web开发框架或多或少都遵循MVC的设计模式（Django管它叫MTV，其实差不多）。同时，由于框架位于中间件的位置，加上其鼓励模块化与代码复用的性质，自然需要为常见的HTTP操作提供抽象。这里就可以展开一些话题：

• 请求路径到view/controller的映射，请求参数的解析（routing，也叫路由）。

• 正则匹配的方案，比如Django内置了一个简单的正则表达式解析组件，能解析一般常见语法的正则表达式，把capturing groups解析成位置参数，named capturing groups解析成关键字参数。

• 也有DSL的方案，比如Werkzeug的路由组件。

• 请求实体的处理。表单解析，配合Web服务器进行上传文件处理。

• 正常的urlencoded表单，JSON表单，text/plain数据，multi-part表单

• multi-part附件，附件操作API

• 大文件上传（这个一般会被前端服务器保存在磁盘上的临时文件里，比方说nginx就是这么实现的）。

• 会话。HTTP是无状态（stateless）的，这个特点非常重要。如果没有会话，你连续做几个请求，却没有手段证明你们是同一个人/同一台机器（你完全可能是代理服务器）。

• 存储会话数据的会话后端（内存数据结构？文件？RDBMS？Redis？Memcache？）

• 安全机制（HMAC什么的，可以参考beaker的secure cookie实现）

• 请求处理流程中的会话中间件（从Cookie中提取会话，从query string中提取会话，从自定义头中提取会话，等等）

• View/Controller界面。发挥你的创造力，用上你的工程经验。

• Function-based or Class-based views? 参考：Django, Bottle, web.py, Tornado等一票框架的做法
  

• 框架的可选机制与服务如何暴露，

• 装饰器？（比如@login_required 这种额外要求）

• 回调？（能想到的只有Tornado和Twisted这种异步框架做事情的方式，还有整个JS生态系统都是回调（不考虑Promise什么的）的思路）

• 传入应用（业务逻辑）层的数据结构如何设计？（HttpRequest等价物，名字可能记不清了）

• 响应数据结构如何设计？（HttpResponse等价物，同上）

• 数据库操作封装。Web应用基本都是数据为中心，这个组件非常有必要，也是撰写可复用代码必须的一环，毕竟光是框架抽象了，数据库操作还是裸SQL什么的，到时候生产环境一换（比如MySQL变pgsql）还不是傻眼。

• 关系型数据库。一站式解决方案参考：Django ORM、SQLAlchemy；轻量级解决方案参考各数据库Python绑定。

• 非关系数据库。各数据库Python绑定（pymongo, riak, redis-py之类），这个没什么可替代方案了，因为本来各种NoSQL库都是适应某一特殊需求设计的，没什么互相替换的必要，那意味着重新进行技术选型。

• 未完待续
  

接下来的内容：

• 主要响应AJAX/API请求的框架设计思路

• Python下实时Web框架思路

• 框架设计哲学

• 框架性能分析方法

B. 听说Ruby 性能不好，为什么还有这么多人推荐 Ruby 呢

尽管如此，有时候语言本身的差异未必能在一个具体程序里体现出来，比如一个XML流解析程序，用各种脚本语言来做，不应该有太多性能差异，原因是各种脚本语言底层的XML解析库，实际都是C写的实现，最终的parser很可能是libxml；这样一来，语言本身更多是一个wrapper，实际跑的核心代码是C code；所以性能的问题，失去了具体场景单讨论语言本身未必有多大意义，还得看项目本身对语言的使用情况。 ruby开发的程序员成本真的比其他语言比如python，php更低吗？一个熟练ruby程序员和一个熟练python程序员再一个熟练php程序员开发同一组web功能，各自选择熟练的框架，ruby程序员所使用的man hour一定最低吗？我表示怀疑，在熟练的情况下，遵照MVC的原则进行开发，PHP和python本身的开发效率不认为一定低于RoR；原因是现代的开发框架，设计理念上都是你中有我，我中有你；比如就ORM来说，PHP， Python都有成熟的实现，routing，templating这种必须的piece，所有的框架都设计得足够好，很难说任何一个超越其余的一个层次；花多少man hour来实现一个项目，团队熟练程度决定大部分，语言本身和框架本身的边际效用，不一定有想象的那么大。 另外，我觉得ruby不是好学的语言，至少不比python更好学，比php我觉得要难学得多；概念多，选择多，对学习者的干扰也多；这个因素应该已经被一些公司和团队意识到了，国内把ruby作为主项目语言的，或者乐意做这种切换的，也只是局限在一个很小的圈子里，真正要考量的时候，PHP或者java是更实际的选择； 个人觉得有两个方面ruby很特别开放的Object系统，所有的对象（包括“类”对象）都可以在runtime修改扩充，这让在ruby下做一些事成为自然的可能，而在其他语言则不得不做各种work around；ruby的OO可元编程能力特别强大； ruby的括号是可选的，虽然这看起来只像个语法糖，但要写DSL的时候，ruby可能是最最自然的语言 这样极致的可读可懂性，别的语言很难做到不露痕迹。事实上Rake就是一组DSL，RoR的ActiveRecord是一个DSL实现；Sinatra的API也是一组DSL；很多templating language也被实现成DSL；

C. 使用python做量化交易策略测试和回验，有哪些比较成熟一些的库

numpy
介绍：一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
scipy
介绍：SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包。它包括统计、优化、线性代数、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解等等。
pandas
介绍：Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
quantdsl
介绍： quantdsl包是Quant DSL语法在Python中的一个实现。Quant DSL 是财务定量分析领域专用语言，也是对衍生工具进行建模的功能编程语言。Quant DSL封装了金融和交易中使用的模型（比如市场动态模型、最小二乘法、蒙特卡罗方法、货币的时间价值）。
statistics
介绍：python内建的统计库，该库提供用于计算数值数据的数学统计的功能。
PyQL
介绍： PyQL构建在Cython之上，并在QuantLib之上创建一个很浅的Pythonic层，是对QuantLib的一个包装，并利用Cython更好的性能。

D. 用Python编写

随便写了一个参考一下吧：

classRole:
	def__init__(self,name,height,weapon):
		self.name=name
		self.height=height
		self.weapon=weapon

	defprintInfo(self):
		print('名字：%s身高：%d武器：%s'%(self.name,self.height,self.weapon))

a=Role('孙悟空',170,'金箍棒')
b=Role('猪八戒',165,'九齿钉耙')
a.printInfo()
b.printInfo()

E. 用Python编写程序

for i in range(65,101):

print(bin(i)[2:]+','+oct(i)[2:]+','+str(i)+','+hex(i)[2:]+','+chr(i))

F. 用python编写程序

1.在python 2.5中找到空闲（python gui）（取决于您安装的版本），然后单击并弹出以下表单：在>>中；>在提示后输入代码并返回以执行代码。空闲支持语法高亮，支持自动缩进，支持方法提示，但是提示很慢。2.在命令行窗口上运行此方法的前提是在系统的路径变量中配置Python安装路径。在我的计算机上右击属性>高级-gt;环境变量，在系统变量列表中找到路径项，单击编辑按钮，并附加\"c:python 25;\"（路径和版本取决于您的安装），保存退出。启动>运行--进入cmd，返回到汽车，并打开cmd窗口。进入Python后，返回到Python环境。它的操作与空闲基本相同，但是没有语法高亮、自动缩进和方法提示，唯一的优点是它运行速度比空闲快（如果你告诉我你可以用参数运行python，那么你就不是新的了）。（没有必要读这篇文章，所以用处不大。使用ctrl+z退出此Python环境，然后返回汽车。3.在脚本中运行上述两种方法是简单的，但不适合大量代码的开发。它只适用于查看单个句子或几个代码字的运行结果，或验证函数的调用方法。这是我们常用的调试，验证程序是常用的。如果它是一个正式的开发，它应该作为一个独立的脚本运行。打开您的文本编辑器（我使用电子编辑器，当然您可以使用记事本，写字板），输入Python代码，保存为*。py文件，然后双击运行它来执行，当然，如果必须配置系统路径变量。我在它的目录中打开一个cmd窗口并输入Python*。Py运行l在代码末尾添加以下语句：原始_输入()，然后双击运行，结果将一直保持到您点击返回按钮后消失。在linux上运行python程序一般有以下两种形式，与windows基本相同。首先，在终端窗口中空闲运行并将$python输入到交互操作环境中，然后您可以在输入时执行代码：>>>打印'hello python'hello python>停止使用ctrl-d(G)。在py脚本所在的目录中作为脚本输入运行

G. 用Python编写程序

H. Python 如何写脚本

以Python2.7操作为例：

1、首先需要打开电脑桌面，按开始的快捷键，点击Python2.7如图所示的选项进入。

I. Python编写程序

主要用到while循环和rece 方法

fromfunctoolsimportrece

sum=0
n=1

x=int(input())
n_value=x
while(n_value>10**(-10)):
sum=sum+n_value
n+=1
#计算第n项的值
n_value=x**n/rece(lambdax,y:x*y,range(1,n+1))

print(sum)

J. 编程语言的载体是什么

一台计算机只有硬件（称为裸机）是不能工作的，必须配备各种功能的软件，才能发挥其运算、测控等的功能，而软件是人使用编程语言编写出来的，是人赋予机器智能的载体。
编程语言是人与计算机之间交流的语言，其种类非常多，总的来说可以分为机器语言、汇编语言、高级语言三大类。
4.1.1机器语言
计算机所使用的是由"0"和"1"组成的二进制数，二进制是计算机的语言的基础。计算机发明之初，人们只能降贵纡尊，用计算机的语言去命令计算机干这干那，一句话，就是写出一串串由"0"和"1"组成的指令序列交由计算机执行，这种计算机能够认识的语言，就是机器语言。使用机器语言是十分痛苦的，特别是在程序有错需要修改时，更是如此。
对于机器语言，一条机器语言成为一条指令。指令是不可分割的最小功能单元。而且，由于每种计算机的指令系统往往各不相同，所以，在一类计算机上执行的程序，要想在另一类计算机上执行，必须另编程序，造成了重复工作。但由于使用的是针对特定型号计算机的语言，故而运算效率是所有语言中最高的。机器语言，是第一代计算机语言。