之前学习第九章的排序小结的时候，对sort()排序方法不理解，因为括号里面带了自定义的比较函数。
后来查手册，才发现sort()里面本来就带了这样的参数。能够自定义比较方法，确实很灵活。
不仅如此，在网上查到一个博客，作者不单停留在这表面，还查究了sort()的排序算法，确实有意思。
全文抄录如下：
http://blog.donews.com/maverick/archive/2006/07/09/951101.aspx
学习笔记：Python的排序
Python语言内置了sort方法，可以很方便地对某个List进行排序：
L = [6, 5, 1, 3, 4, 2]
L.sort()
print L
---------- Run Python Program ----------
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
某些时候，我们希望按照自己定义的排序规则来排序（例如，按关键词的权重排序，按人的年龄排序，等等）。在Java语言中，我们可以自定义Comparator来实现，Python中也提供了类似的办法。
若List中每个元素都是2-tuple，tuple中第一个元素为String类型的keyword，第二个元素为该字符串对应的权重（int类型），希望按照权重排序（从高到低），则可以这样：
def my_cmp(E1, E2):
    return -cmp(E1[1], E2[1])    #compare weight of each 2-tuple
   &nb ......

(转)[Python 学习]2.5版yield之学习心得
 
在 shhgs 发布了关于《 Py 2.5 what's new 之 yield》之后，原来我不是特别关注 yield 的用法，因为对于2.3中加入的yield相对来说功能简单，它是作为一个 generator 不可缺少的一条语句，只要包含它的函数即是一个 generator 。但在2.3中，generator 不能重入，不能在运行过程中修改，不能引发异常，你要么是顺序调用，要么就创建一个新的 generator。而且 generator 中的 yield 只是一个语句。但到了 2.5 版之后，情况发生了很在的变化。
在 shhgs 的文章中对于 yield 并没有做太多的描述，也因此让我在理解上产生了许多问题，于是我仔细地研究了 What's new 和 PEP 342 文档，有了一些体会，描述在下面。
这里不说为什么要对 yield 进行修改，只说功能。
1. yield 成为了表达式，它不再是语句，但可以放在单独的行上。原文：
Redefine "yield" to be an expression, rather than a statement. The current yield statement would become a yield expression whose value is thrown away.
可以看到，如果你还是写成语句形式的话，其实还是一个表达式，只是它的值被扔掉了。
那么一个 yield 表达式可以这样写：
x = yi ......

3. Dictionaries 字典类型
     Python中，字典类型并不是顺序容器，而类似c++中的关联容器(map)，Dictionaries中存储的是键/值 对，和map不同的是，Python的Dictionaries中可以存任意对象类型。Dictionaries类型也是可变的，和Lists一样，可以原地修改（通过下标修改）。
    下面通过例子看Dictionaries如何定义的：
 
    可以看出键可以是任何类型，类似我们在c++中用hash取值一样，另外可以看到键值不能有重复的，负责后面的元素会覆盖前面的，而其赋值时，...
   Dictionaries支持嵌套定义，即它的键/值对中，值还可以使Dictionaries类型或者是Lists类型。
   另外，我们可以通过把一个Dictionaries对象设置为0，来释放内存。
比如设置：Dict = 0,则释放Dict占用的资源，此时Python会调用垃圾处理机制来释放资源。
  字典类型不是序列，并不维持从左到右的顺序，比如：
>>> D = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
>>> D
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
那么我们怎么按顺序打印出键/值对呢？
>>> for key in sorted(D):
print key,'=>', D[key]
......

 4、Tuples 元组
     元组和Lists相似，但它是immutable,初始化后不能改变其内容，这在程序中有时候很有用，可以用来防止定义的变量内容被意外改变。
5、Files 文件
    文件操作和c语言比较接近，下面只通过代码演示：
>>> f = open('data.txt','w')
>>> f.write('mike\n')
>>> f.write('wolf\n')
>>> f.close()
>>> f = open('data.txt')
>>> bytes = f.read()
>>> bytes
'mike\nwolf\n'
>>> print bytes
mike
wolf
>>> bytes.split()
['mike', 'wolf']
>>> bytes
'mike\nwolf\n'
6、其他数据类型
Set(集合)，fixed prescion floating number (固定精度的浮点数)，Boolean（布尔变量），placehold（占位符）等。
下面看下使用的一些代码：
>>> x = set([1, 2, 3,4])
>>> y = set([3,4, 5,6])
>>> x|y
set([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> x+y
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#15>", line 1, in <module>
x+y
TypeError: unsuppor ......

从ACCESS中导数据到EXCEL高效的方法，借鉴了网上的一种导表的方法，
尝试了下用视图也是可以的：
但这种方法有缺陷的地方是可能弹出两个对话框，
一个是在access有密码的情况下，弹出让输入密码的对话框
另一个是安全对话框，这个要改变access的宏安全级别到低才不弹出
改变宏安全级别可以在access中手工设置，用程序设置的要修改注册表
感觉都不是很好解决办法，但偶也没有想出更好的办法。
在假设已经设置了宏安全级别的情况下，导出实现修正如下：
Access.ApplicationClass oAccess = new Access.ApplicationClass();
oAccess.Visible = false;
// 没有密码，可以设置成空
string sDBPassword = "MyPassword"; //database password
DAO._DBEngine oDBEngine = oAccess.DBEngine;
DAO.Database oDB = oDBEngine.OpenDatabase("c:\\mydb.mdb",
false, false, ";PWD=" + sDBPassword);
oAccess.OpenCurrentDatabase("d:\\test.mdb",false,"");
oDB.Close();
System.Runtime.InteropServices.Marshal.ReleaseComObject(oDB);
oDB = null;
System.Runtime.InteropServices.Marshal.ReleaseComObject(oDBEngine);
oDBEngine = null;
oAccess.DoCmd.Trans ......

遇到一个问题，把scv导入数据库时，数字的被自动认为是int，然而超过int范围的值统统被读成null进表。
解决办法是在csv文件下，创建一个名为Schema.ini的文件。格式如下：
Schema.ini格式如下（参考：MSDN主题 Schema.ini File）：
Schema.ini用于提供文本数据中的记录规格信息。每个Schema.ini的条目用于指明表的5个特征之一：
文本文件名
文件名有方括号括起来，例如如果要对Sample.txt使用Schema，那么它的对应的Schema条目应该是
[Sample.txt]
文件格式
指令如下：
Format=Value
Value可以取下面的值之一：
TabDelimited 用Tab分隔
CSVDelimited 用逗号分隔
FixedLength 固定长度
Delimited(C) 指定字符，其中C可以为除了双引号(")外的任何字符，也可以为空
字段名、字段宽度和类型
格式为：Coln=字段名 数据类型 [width 宽度]
字段名可以是任意字符，如果字段名包含空格，请使用双引号括起来。
数据类型可以为：
Bit
Byte
Short(Integer)
Long
Currency
Single
Double(Float)
DateTime(Date DateFormat)
Text(Char)
Memo(LongChar)
其中DateFormat是日期的格式字符串例如：Date YYYY-MM-DD
字符集
格式：CharacterSet=ANSI | OEM
格 ......