小菜鸟我最近开始决定认真学一学Java基础知识。
大学的时候开了这门课程，不过是选修课。而且当时对C/C++的执着导致我天真的完全对Java“鄙视”与忽略。现在看起来是多么天真，曾经和很多浮躁、无知的人一起鄙视用Java的程序员，然后才知道自己是多么无知，以至于忽略了近代几乎最伟大最有争议的、却集中了人类在计算机编程语言方面无与伦比的智慧结晶——Java语言。
而JAVA的创始公司 sun公司，无疑是公认的一流技术三流营销。对于该问题的讨论已经太多，在此不多复述。
Java 对于变量最大的特点就是 安全使用、垃圾收集。
对于写惯了C/C++的程序员来说，首先是极其不习惯的一堆new（找不到delete与其对应……），然后是用起来惴惴不安（因为不需要考虑释放内存。。）
其实从根本上来理解Java，会发现这个设计真的很巧妙。（呵呵，不过我也承认，该技术造成了编程难度下降导致C/C++程序员就业空间大幅度缩水）
与传统的C/C++虽然语法很像，但是变量在理解上还是有许多区别的。
如直接 new出来的对象实例，比如 ClassX obj = new ClassX() ，其数据是分配在堆上。而obj只作为其一个交互的句柄，不代表任何的内存实例。假设在C++� ......
1,忘记root密码,如果能还能进入mysql且还有mysql库的权限,那么就直接执行 update user set password=password(‘XXX’) where user=’root’ and host=’XX’; flush privileges; 即可.如果不能进入mysql,需要有mysql启动的权限,在启动mysql的时候加上--skip-grant-tables选项,此时进入mysql无需密码,再重复上述操作即可. 2,如果有内存表,用来查询用的快表,那么需要启动的时候把数据导入内存表,mysql有个选项叫--init-file选项这时候很管用,把要执行的sql写道文件中,然后启动加上init-file='/path/to/file'可以写道my.cnf中,这样就不必每次都自己手写了. ......
今天在帮朋友调试一个关于多线程访问同一张表引起的Lock wait timeout exceede的问题，感觉引起的原因有：
1，没有进行优化，尽量避免多线程
2，根据它后面报的异常，提醒我可以Hibernate 的Session没有使用得当，(也是我解决的方案)
3，用synchronized修饰更新表的函数
估计是原来程序在修改完该表时立刻进行了插入操作导致的，
所以我在更新后进行getHibernateTemplate().flush();
最后，在插入操作（save())时，原本他是又创建了一个新的DAO，再将记录插入到数据库中，而因为是同一个DAO，我将其删掉，直接调用save()，这个问题也就解决了！
调试之前：
public boolean createCurrentSL(Users u){
try {
String queryString = "update Appendlist set isCurrent=? where isCurrent='1' and uid=?";
Object[] objs=new Object[2];
objs[0]=false;
objs[1]=u.getUid();
getHibernateTemplate().bulkUpdate(queryString,objs);
ApplicationContext factory=new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
IAppendlistDAO alDAO=(IAppendlistDAO)factory.getBean(IAppendlistDAO.BEAN_NAME);
Calendar cal=Calend ......
在Python中的线程运行实际是受到Interpreter的控制或者说牵制的。在Interpreter的核心函数
PyObject * PyEval_EvalFrameEx
(PyFrameObject *f, int
throwflag)
我们可以看到有一个全局变量_Py_Ticker来控制着线程对Interpreter的占有的，默认是Interpreter每执行一百条指令就会释放另一个全局变量interpreter_lock.
对于每个新线程，它是怎么加入到对Interpreter的竞争中来的呢？这个问题我研究了一下。其突入点就在当thread模块在使用thread_PyThread_start_new_thread来创建和启动新线程时，新线程的启动函数就是t_bootstrap,在t_bootstrap中，他会使用到一个函数
void
PyEval_AcquireThread
(PyThreadState *tstate)
从调用这个函数开始，新运行的线程就开始了进入到争夺interpreter的行列里来了。
对应与这个函数还有一个
void
PyEval_ReleaseThread
(PyThreadState *tstate)
很清楚，一个是用来夺锁的，一个是用来放锁的。
此外，我们知道如果在一个线程中，对应与Python的Interpreter的某个指令调用，比如是函数调用指令，而这个调用的函数有是基于C module extension来实现的，而在这个函数中如果有IO或其它block型的操作的话，无疑这个线程会被blo ......
上一篇中我们已经了解如何在Python程序和C模块之间进行值的相互传递，现在我们来进入实作阶段，看看如何将一个C语言开发的开源mp3编解码库LAME包装为一个Python下可以使用的扩展模块。首先去http://lame.sourceforge.net/download.php下载LAME的源代码，然后切换到root用户编译源代码，./configure
make
make install安装完成后你可以在/usr/local/include/lame目录下找到lame.h头文件，我们在后面的demo程序中会include它的，下面就是一个非常简单的lame示例程序lame_test.c:代码#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <lame.h>
#define INBUFSIZE 4096
#define MP3BUFSIZE (int) (1.25 * INBUFSIZE) + 7200
int encode(char* inPath, char* outPath) {
int status = 0;
lame_global_flags* gfp;
int ret_code;
FILE* infp;
FILE* outfp;
sh ......
上一篇中我们已经了解如何在Python程序和C模块之间进行值的相互传递，现在我们来进入实作阶段，看看如何将一个C语言开发的开源mp3编解码库LAME包装为一个Python下可以使用的扩展模块。首先去http://lame.sourceforge.net/download.php下载LAME的源代码，然后切换到root用户编译源代码，./configure
make
make install安装完成后你可以在/usr/local/include/lame目录下找到lame.h头文件，我们在后面的demo程序中会include它的，下面就是一个非常简单的lame示例程序lame_test.c:代码#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <lame.h>
#define INBUFSIZE 4096
#define MP3BUFSIZE (int) (1.25 * INBUFSIZE) + 7200
int encode(char* inPath, char* outPath) {
int status = 0;
lame_global_flags* gfp;
int ret_code;
FILE* infp;
FILE* outfp;
sh ......
在上一篇中我们已经使用c语言实现了一个最简单的扩展模块，这一篇中将在其基础上进行功能的丰富。首先来考虑如何从外部的Python向C模块传递进参数，foo_bar2展示了如何向C模块传递整数，浮点数，字符串三个参数，其中"ids"指明了传入参数的数据类型。PyArg_ParseTuple负责对args进行解析，若解析失败则返回0.代码#include <Python.h>
static PyObject* foo_bar(PyObject* self, PyObject* args) {
Py_RETURN_NONE;
}
static PyObject* foo_bar2(PyObject* self, PyObject* args) {
int iNum;
double fNum;
char* str;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "ids", &iNum, &fNum, &str)) {
return NULL;
}
Py_RETURN_NONE;
}
static PyMethodDef foo_methods[] = {
&n ......
在上一篇中我们已经使用c语言实现了一个最简单的扩展模块，这一篇中将在其基础上进行功能的丰富。首先来考虑如何从外部的Python向C模块传递进参数，foo_bar2展示了如何向C模块传递整数，浮点数，字符串三个参数，其中"ids"指明了传入参数的数据类型。PyArg_ParseTuple负责对args进行解析，若解析失败则返回0.代码#include <Python.h>
static PyObject* foo_bar(PyObject* self, PyObject* args) {
Py_RETURN_NONE;
}
static PyObject* foo_bar2(PyObject* self, PyObject* args) {
int iNum;
double fNum;
char* str;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "ids", &iNum, &fNum, &str)) {
return NULL;
}
Py_RETURN_NONE;
}
static PyMethodDef foo_methods[] = {
&n ......
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