eat python 002
目前为止，据我所知，在python中对象持久化有以下几种方法：
1. 使用(dbhash/bsddb, dbm, gdbm, dumbdbm 等）以及它们的"管理器"( anydbm )。只提供了 Python 字
符串的永久性储存. 提供一个类似字典和文件的对象，可以完成字符串的永久性存储。
2. 使用marshal和pickle来序列化python对象，并具备存储到介质上的功能。两者的区别在于：marshal只能处理简单的Python对象，包括数字、序列、映射、以及代码对象；而pickle还可以处理递归对象，被不同地方多次引用的对象，以及用户定义的类和实例。其中，pickle有一个C语言实现的版本——cPickle，具有更高的效率，建议使用cPickle。
3. 虽然pickle提供非常强大的功能了，已经可以满足我们大部分的需求了，但是，人类的需求是无止境的，光序列化不行啊，只用 pickle 不能解决命名和查找 pickle 文件这样的问题，要是可以对序列化的对象提供管理功能，支持并发访问就好了。因此，人们发明了shelve模块，它是前两者的综合。shelve模块使用 anydbm模块寻找合适的DBM模块，然后使用cPickle来完成对象存储转换过程。shelve模块允许对数据库文件进行并发的读访问，但不允许共享读/写访问。
4. 还有一种方案，是在IBM的网站上看到的。那就是ZODB[1]了。ZODB比简单的 pickle 文件更健壮以及更具有可伸缩性。ZODB是一个针对Python的Z对象数据库，是一个健壮的、多用户的和面向对象的数据库系统，它能够存储和管理任意复杂的 Python 对象，并支持事务操作和并发控制。其实，ZODB也依靠Python 的本机序列化能力，而且要有效地使用 ZODB，必须充分了解 pickle。
5. 最后一只知道的解决持久性问题的方法是 Prevayler，PyPerSyst 将整个对象系统保存在内存中，并通过不时地将系统快照 pickle 到磁盘以及维护一个命令日志（通过此日志可以重新应用最新的快照）来提供灾难恢复。所以，尽管使用 PyPerSyst 的应用程序受到可用内存的限制，但好处是本机对象系统可以完全装入到内存中，因而速度极快，而且实现起来要比如 ZODB 这样的数据库简单，ZODB 允许对象的数目比同时在能内存中所保持的对象要多。
背景知识：它最初是用 Java 实现的。后来，一群 Python 程序员将 Prevayler 移植到了 Python 上，另起名为 PyPerSyst，由 SourceForge 托管。Prevayler/PyPerSyst 概念也是建立在 Java 和 Python 语言的本机序列化能力之上。
[1]: http://www.zope.org/Documentation/Articles/ZODB1
相关文档：
今天又扫了一遍数字这一章.. 看到了round()函数, 是在python核心编程思想的5.6.2节的末尾, 原文如下:
round(flt, ndig=0) 接受一个浮点数 flt 并对其四舍五入，保存 ndig位小数。
若不提供ndig 参数，则默认小数点后0位。
round()仅用于浮点数。（译者注：整数也可以， 不过并没有什么
实际意义）
其实, 做个实� ......
PEP 0263
Defining Python Source Code Encodings
Python will default to ASCII as standard encoding if no other
encoding hints are given.
To define a source code encoding, a magic comment must
be placed into the source files either as first or second
line in the file, suc ......
为了google的google appengine而学习python
发现他真的不如c语言好学，倒不是他难懂，而是相关文档太少，而且不规范。
也许是我的问题吧，我还是喜欢c语言的头文件，还有msdn的那种帮助。一眼就知道使用方法。
说c语言难学，可能是因为没有仔细看这两个东西吧 ......
import Queue, threading, sys
from threading import Thread
import time,urllib
# working thread
class Worker(Thread):
worker_count = 0
def __init__( self, workQueue, resultQueue, timeout = 0, **kwds):
Thread.__init__( self, **kwds ) ......
#!/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/bin/python
# encoding: utf-8
import sys, time
import thread
SLEEP_TIME = 0.0001
def run_benchmark(n, m):
# print(">> Python 2.5.1, stackless 3.1b3 here (N=%d, M=%d)!\n" % (n, m))
lock ......
