先看一个简单的类，包括一个__init__和一个__new__方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Time : 2019-08-22 18:24
# Auth : lihui
# File : start.py
class A:
def __init__(self):
print("A __init__")
def[......]
标签：Python
LeetCode 15：3Sum
Given an array S of n integers, are there elements a, b, c in S such that a + b + c = 0? Find all unique triplets in the array which gives the sum of zero.
Note: The solution set must not contain dupl[……]
设计模式：简单工厂
工厂方法应该是用得非常多的设计模式，随处可见Factory，简单工厂其实不算一个真正的设计模式
Head First里以Java多态引出问题
Duck duck;
if (picnic) {
duck = new MallardDuck();
} else if (hunting) {
duck = new DecoyDuck();
} else if (inBathTub) {
du[......]
分布式进程
面试的时候，相比Java老是问算法，Python经常会问一些概念，比如元类，闭包等等，当然分布式进程也是其中之一
分布式进程应该爬虫用得比较多，一个作为master，其它workers可以作为分布式进程来执行各自的业务，而它们之间通过网络进行数据通信
主要用到了managers子模块，官方说明了一些用法
16.6.2.7. Managers
Managers provide a way to cr[……]
Python闭包
装饰器实际上就是对闭包的使用
Python里一个函数里面又定义了一个函数，内部函数却可以引用外部函数的参数，局部变量；而当外部函数执行完毕返回内部函数引用的时候，以上所有参数也一同保存在返回的内部函数当中，这样就构成一个闭包，也就是说，外部函数要返回的时候发现自己的局部变量内部函数还要用，那么本属于它的局部变量并没有释放，而是给内部函数引用，自己结束返回
def outside(a):
b[......]
正常Resize有关quota用例流程以及配额影响
Tempest的确很好地指引了我们这种亲密接触OpenStack的吃瓜群众，不光是因为完整提供了一套测试框架，还有就是Test Case的设计方式
@attr(type=['negative', 'gate'])
def test_resize_server_using_overlimit_ram(self):
flavor_name = data_utils.r[......]
Unittest里反向测试以及又一个莫名其妙的Case
首先是瞄到了一个用例
@test.attr(type=['negative', 'gate'])
def test_show_host_detail_with_non_admin_user(self):
hostname = self._get_host_name()
self.assertRaises(exceptions.Unauthoriz[......]
费解的service_available.neutron配置以及传递network参数
目前主要还是基于H版的OpenStack，因此Tempest也是H版，对比了下最新社区Tempest，已经有很多实现的改进，连最基础的create_server的方法也优化了，特别是传入的networks，还会先通过方法tenant_network来获取，而目前使用的H版的Tempest默认依旧无网卡创建，除了重写方法外，如果不做任何修改，很多用例都没办法直接通过，加上在用的OpenStack也做[……]
偶遇线程锁
记得以前在看APUE《UNIX环境高级编程》的时候，最让我云里雾里的就是信号量那部分的内容，在完善Tempest的过程中，突然偶遇了Lock，不过这里是python多线程用到的，我印象中python的解释器是单线程的，因此之前multi threading一直支持得不好，当然不知道现在如何
因为目前主要完善Tempest里有关云主机部分的用例，由于做了相当多定制化的修改，而且havana版的tem[……]