Python的语法扩展系统 Moshmosh Thautwarm&李欣宜 The awareness of low-level implementation details brings the appreciation of an abstraction and the intuitive explanation for it. — Oleg Kiselyov 表达式和语句区分，表达式内部不能包含语句 4. 没有语法宏，代码操作不够自动 5. 没有variant类型(只能靠一大堆抽象类和继承去workaround) 6. 对数据类型的方法不能扩展， 或者进行扩展是初级的，没有基于 类型的多态 那么告辞？ 搭嘎！阔托瓦鲁！ 摆 脱 编 程 语 言 给 你 的 限 制 Python有一堆好东西： 1. Python有良好的启动速度(看向Julia) 我预期的语法(及语义) 扩展系统: 1. 首行用moshmosh? 标志模块 2. +extension名 (extension参数)开 启扩展 3. -extension名 (extension参数)关 闭扩展 4. 可以自定义扩展并 注册 5. 在这套系统下，有 很多简单的自定义 扩展可供练手 任何在不使用该系统时拥有的功能（PYC二进制文 件发布，C扩展等等），在使用该系统后得以保持，拥

基于 Golang 构建⾼可扩展的云原⽣ PaaS 平台 刘浩杨 端点 技术专家 个⼈简介 - 18年加⼊端点，现任微服务和监控团队负责⼈ - 端点开源 PaaS Erda 的核⼼架构师 - 开源爱好者， Apache SkyWalking PMC 成员 ⽬ 录 ⾯向云原⽣的软件交付 01 端点⼀站式 PaaS - Erda 02 Erda 架构的思考 03 模块化开发框架 第⼆部分 端点 PaaS 发展历程 有状态服务 Job / JobFlow 批计算 流计算 ⽆状态服务 DaemonSet Workloads 多集群调度 混合云调度 跨云迁移 多环境调度 业务数据统⼀调度 集群核⼼服务 Helm 镜像服务 Add-on filebeat / telegraf 监控 ⽇志 HPA Operator 注册中⼼ 配置中⼼ API API ⽹关 微服务拓扑 全链路追踪 错误分析 ⽇志分析 主动监控 浏览器监控 APP 监控 慢SQL JVM 诊断 ⾃定义告警 APM 微服务管理 资源管理 标签管理 系统监控 集群管理 服务⽬录 埋点 数据库 ⽇志 画像 标签 报表 推荐 … 代码管理 持续集成 编排部署 应⽤运维 测试管理 协同管理 数据源管理 数据集成 数据开发 数据资产 数据服务

解放Python的 表达力，性能和安全性 Thautwarm 目录 CONTENTS 语法和语义扩展 JIT 静态类型 语法和语义扩展 表达力的扩展， 可用性的保留，白来的午餐？ 演示一小部分: 模式匹配, Quick Lambda, Pipe运算 语言决定思维模型 GNU-APL C++ Haskell 说 到 质 数 � 人 们 想 到 什 么 � 语言决定思维模型 但它们不够“万金油”的问题 来源，不一定是不能解决的。 扩展语言，开阔思维 我预期的语法(及语义) 扩展系统: 1. 首行用moshmosh? 标志模块 2. +extension名 (extension参数)开 启扩展 3. -extension名 (extension参数)关 闭扩展 4. 可以自定义扩展并 注册 5. 在这套系统下，有 很多简单的自定义 扩展可供练手 任何在不使用该系统时拥有的功能（PYC二进制文件 任何在不使用该系统时拥有的功能（PYC二进制文件 发布，C扩展等等），在使用该系统后得以保持，拥有 工业级的可靠性和稳定性 6 如何工作？ Python Import 忽略Cache Loader, 只对源代码Loader 重写get_data方法 调用父get_data方法， 拿到源代码 moshmosh.extension. perform_extension 源码变换 扩展的语法和语义 并非naïve的，不卫生的

王建伟（正己） 卿亮 许进 7 > 推荐序 推荐序 阿里巴巴合伙人 - 蒋江伟（小邪） 随着企业加速数字化升级，越来越多的系统架构采用了分布式的架构，主要目的是为了解决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求 alibba/Sentinel/Seata）组合始终走在前列，引领着微服务领域的发展趋势。Nacos 作为核心引擎 孵化于 2008 年的阿里五彩石项目，自主研发完全可控，经历十多年双 11 洪峰考验，沉淀了高性能、 高可用、可扩展的核心能力，2018 年开源后引起了开发者的广泛关注和大量使用。本书也将介绍 Nacos 偏 AP 分布式系统的设计、全异步事件驱动的高性能架构和面向失败设计的高可用设计理念 等。相信开发者阅读后不仅可以更深入了解 随着我们选择三合⼀的开源模式，又面临另外⼀个问题，未来内部和商业化关系是什么，代码关系 是什么？ 这个问题应该说⼀直持续，但是我们定下来开源、自研、商业化三位⼀体的战略，以开源为内核， 以商业化为扩展；开源做生态，商业化做企业级特性，阿里内部做性能和高可用；开源做组件，商 业化做解决方案；并且随着时间推移，基本按照这思路完成的正循环，全面系统的打造了 Nacos 各 个维度的能力。 前言 <

数据库异常智能分析与诊断 1059 美团外卖广告智能算力的探索与实践（二） 1079 Linux 下跨语言调用 C++ 实践 1101 GPU 在外卖场景精排模型预估中的应用实践 1130 美团集群调度系统的云原生实践 1149 广告平台化的探索与实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载 1161 数据 1193 Kafka 在美团数据平台的实践 1193 美团综合业务推荐系统的质量模型及实践 自动化超参搜索与模型选择，最 终基于多模型进行自动化融合构建，将生成的多元化模型关系进行选择与赋权。 图 18 自动化建模框架 自动化建模一般采用如图 18 的框架，先进行多表关联，然后基于先扩展后过滤的 逻辑进行特征选择，下一步基于精选特征与多个超参范围进行超参搜索，最后采用 XGBoost[22]、LightGBM、DNN、RNN、FFM 等不同模型进行自动化模型融合。 4.2 同工业界方法联系 据，如何从这些异质的数据构造图，要结合业务实际多次实验确定。合适的工具能提 升对接业务数据的效率，然而现有的图神经网络框架大多聚焦在模型的离线训练和评 测，缺乏此类工具。 （4）研发人员易于上手，同时提供充足的可扩展性。 从研发效率的角度来说，自建图神经网络框架的目的是减少建模中的重复工作，让研 发人员的精力集中在业务本身的特性上。因此，一个“好用”的图神经网络框架应当 易于上手，通过简单地配置即能完成多

我们将创建一个非常简单的命令行应用程序,它将运行并迅速退出,这样你 可以领略到 Shiro 的API。 任何应用程序 Apache Shiro设计从一开始就支持任何应用程序——从最小的命令行应用程序最大的集群 web 应用程序。对于本教程，尽管我们创建一个简单的应用程序,你都知道运用相同的使用模 式来进行应用程序创建或部署。 本教程需要 Java 1.5 或更高版本。 我们还将使用 Apache Maven 我们将在下一节讨论配置（Configuration ） 为文档加把手 我们希望这篇文档可以帮助你使用 Apache Shiro 进行工作，社区一直在不断地完善和扩展文 档，如果你希望帮助 Shiro 项目，请在你认为需要的地方考虑更正、扩展或添加文档，你提供 的任何点滴帮助都将扩充社区并且提升 Shiro。 提供你的文档的最简单的途径是将它发送到用户论坛或邮件列表 译者注：如果对本中文翻译有疑议的或发现勘误欢迎指正，点此提问。 Reference Manual 中文翻译 23 3. Architecture 架构 4. Configuration 配置 Shiro 可以在任何环境下工作，从简单的命令行程序到大型企业级集群项目，因为环境的多样 化，可以通过许多途径来配合当前环境的配置方式进行配置，在本章我们来了解一下 Shiro 核 心支持的配置方式。 多种配置选择 Shiro 的 SecurityManager

数据JSON化 数据JSON化 随着业务的不断迭代，无论采用怎样的数据字段组成，都无法满足业务变化的字段（这里是指像标题、副 标题、图片、跳转链接等）要求。对底层数据进行JSON化，其对应的数据字段完全可动态扩展，从而满 足业务不断迭代的需求。JSON化随之也会带来运营位字段管理的问题，我们通过字段管理的工具来解决 这个问题。 运营流程化 运营流程化 设计一套整体的流程管理机制，解决运营的投放、审核 方案，都无法彻底解决服务中心化 和服务抖动的问题。通过接入的SDK化，可以做到数据的本地缓存更新机制，解除对中心化服务的依赖， 大大提升服务的稳定性和性能。同时整个APPKIT服务变成可水平扩展，在扩展过程中也不会影响中心服 务的稳定性。 四、APPKIT架构 四、APPKIT架构 APPKIT运营配置系统整体框架如下（数据流向如箭头所示）。从功能角度，大体上分为四层：数据层、 服务层、接入层和监控层。 务变化的大部分需求。注意，这里我们只是对业务需求的宏观表现形式进行建模，对于具体Node和 Content里的有哪些字段（标题、副标题、图片、跳转链接），这些都是JSON化的存储格式，可以满足 任意字段的扩展。 5.4 模型的应用与小结 5.4 模型的应用与小结 通过以上经典实例，我们可以很容易通过我们的数据模型解决这个问题。我们再回到文章最开头的背景章 节的运营场景，Banner位，如下： A

是⼀站式的开源持续测试平台，遵循 GPL v3 开源许可协议，涵盖测试 跟踪、接⼝测试、UI 测试和性能测试等功能，全⾯兼容 JMeter、Selenium 等主流开 源标准，有效助⼒开发和测试团队充分利⽤云弹性进⾏⾼度可扩展的⾃动化测试，加 速⾼质量的软件交付。 ⼴受欢迎的开源项⽬ Star 7,400 + • 累计下载次数 100,000 + • ⽇均下载次数 150 + • 超过 350 ⼈的 Issue ⽤例评审 Jira / TAPD 等 Mock 数据 Postman Swagger JMeter 脚本、 CSV 脚本 MeterSphere Chrome 插件录 制脚本 压测集群 测试结果 测试报告 动态测试报告 配置 Job UI 登录 API 调⽤ 运⾏ 关联 对接⼝直接 进⾏压测 缺陷同步 接⼝ 导⼊ 上传 维护 管理 调⽤ MeterSphere 请求内容 ● 等待控制器 ● 循环控制器 ● 条件控制器 ● 事务控制器 HTTP TCP SQL Dubbo 内置协议 MQTT 插件扩展协议 WebSocket GRPC FTP Debug ⾃定义扩展 按需扩展 ⾃动化场景编排 ● 场景管理与环境配置 ● 测试步骤拖拽式编排 ● 丰富的测试组件 ● 场景嵌套与拼接 JMeter-Pod-1 JMeter-Pod-2