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

Julia“生成函数” Python 字节码 JuVM虚拟栈机 （具体指令集） 抽象机器 （只规定语义） JuVM栈机指令 Python JIT 函数包装 Julia AST/CodeInfo （一个）实例化/后端 代码生成 PyCall.jl 自动得到 运行时处理技巧 抽象解释 抽象机器 抽象Intrinsics 抽象解释 抽象解释 抽象解释 Instructions for Julia

Python-Odoo 信息化平台框架 KC (YIUKEI CHOI) 目录 CONTENTS Odoo的发展及应用 基于Python-Odoo技术优势 基于Python-Odoo应用优势 Odoo平台信息化建设案例 Odoo的发展及应用 Odoo的发展 “Our mission is to help companies grow. We want to unleash companies’ Blog Booking Livech at Fourm Website Apps eSign Document IoT 47 个业务应用，400 个业务组件、行业模块，12000 个第三方插件，涵盖企业管理方方面面 基于Python-Odoo 架构技术优势 Odoo架构简述 OdooERP Server OdooERP Client XML-RPC NET-RPC Object Studio  图形化可视操作  简单的鼠标拖拽即可实现 功能的开发和定义  不受产品升级的影响，自 动 升级到新版本 物联网接入 智能机床 智能仪表 视频监控 蓝牙设备 POS 机器人 Odoo 国内外平台接口-第三方应用 Odoo全球应用 Odoo平台信息化建设案例 Odoo官方-法国Toyota案例 欧度科技-消防总队管理数字化平台 THANK YOU

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

Pants: Python工程化 必备构建工具 主讲人： 沈达 – 比图科技数据工程师 Pants 2 https://www.pantsbuild.org 面向任意规模代码仓库的高性能、可扩展、用户友好的构建系统。 由 主要实现 用 定义构建 对 支持最好 Pants 1 诞生于推特 Pants 2 涅槃重生 由Toolchain赞助 人生苦短，我用Python 用户 JupyterLab https://github.com/da-tubi/pants-pyspark-subprojects • 可扩展 • 可复现 • 快 • 智能依赖 • 新建子项目简单 • 开发环境和生产环境一致 • 本地缓存（SaaS支持：远程缓存） • 只要没有import，就会智能排除 业余项目：如何分发用Python实现的插件 示例工程 https://github.com/texmacs/plugins-in-python

安全运维、合规审计⼈人员、商务分析师 • Garner预测未来5年年： • AIOps会从功能演变成平台并落地 • 到2022年年，40%企业会使⽤用AIOps 机器器学习促进ITOps的主要⽅方式 降噪、去重 可视化与统计分析 增强描述性 descriptive 增加预测能⼒力力 proactive capabilities 增强排错 diagnostic 辅助根因分析 root cause analysis 得可能原因 基于模式的预测 AIOps增强分析与⾏行行动能⼒力力，挡住更更多⼯工单 2 ⼯工程难点 数据采集、数据中台、智能算法、⾃自动化等 AIOps系统（常规层次） AIOps系统架构 • 场景应⽤用 • 智能监测系统 • ⾃自动化系统 • ⼯工单知识库 • 数据湖 • 监控⽣生态系统 • 数据源 数据的摄取挑战 • 各种来源： • SaaS、多云、容器器、微服务、主机、应⽤用等 ⽂文本、⼯工单、知识库；API；代码等 • ⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） 数据类型⽐比较 数据类型与⽐比较 ⽇日志 Tracking 指标 ⽂文本 数据格式 ⾮非结构化 半结构化，数据关联 结构化（聚集） ⾮非结构化 数据量量 ⼤大 较⼤大 ⼀一般到极⼤大（IoT) ⼀一般 单条⼤大⼩小 100~10KB 100~10KB < 500 100~10KB 采集难度 ⼀一般 较难 ⼀一般

愿这本书在你的脑海中轻轻响起，留下独特而深刻的旋律。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂，学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Python、C++、Java、C#、Go、Swift、JavaScript、TypeScript、Dart、 """ 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等""" # 内容注释，用于详解代码 """ 多行 注释 """ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 要通过动画以图解形式展示，而文字则作为解释与补充。 如果你在阅读本书时，发现某段内容提供了如图 0‑2 所示的动画图解，请以图为主、以文字为辅，综合两者 代码块与对应的源代码文件 除了本地运行代码，网页版还支持 Python 代码的可视化运行（基于 pythontutor 实现）。如图 0‑6 所示，你 可以点击代码块下方的“可视化运行”来展开视图，观察算法代码的执行过程；也可以点击“全屏观看”，以 获得更好的阅览体验。 图 0‑6 Python 代码的可视化运行 第 0 章 前言 hello‑algo.com 8 0.2.4 在提问讨论中共同成长

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愿这本书在你的脑海中轻轻响起，留下独特而深刻的旋律。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源免费、新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂、学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Java、C++、Python、Go、JS、TS、C#、Swift、Rust、Dart、Zig 等 语言。 """ 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等""" # 内容注释，用于详解代码 """ 多行 注释 """ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 要通过动画和图解形式展示，而文字则作为动画和图片的解释与补充。 如果你在阅读本书时，发现某段内容提供了图 0‑2 所示的动画或图解，请以图为主、以文字为辅，综合两者 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及用于操作数据的方法。 ‧ 算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息，结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构进行实现，并往往有对应最优的数据结构，但最终执行效率可能相