python使用心得2
目前编译器（实际是翻译器）项目已经完成，对python的使用有了更深的感受。
除了之前说的以外，以下是补充几点（完全是个人看法）。
首先是python相对路径读取配置文件和写文件问题，相对路径在python中的使用跟java和C++不同。它是在那个位置运行py脚本，就把当前路径作为根路径。如：当在目录A下运行一个py脚本，那么目录A就是一个根路径了，那么所谓的相对是以这个路径作为参考；当在目录B下运行一个py脚本，那么目录B就是一个跟路径了。
这时就会出现在整合模块时，最终的启动py脚本的目录位置是不可确定性的，那会出现很多配置文件读取不到，而写文件写错目录的情况。而且python虚拟机本身来讲，加载py文件和读取配置文件（或其他文件）方式并不相同。所以解决的方式如下：
使用python内部属性__file__，表示当前py脚本所属的路径是一个绝对路径。
并用os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]，来得到当前使用的路径。
其次是python中目录命名、py脚本命名和py脚本内容的命名。如：在目录C下，有一个C.py脚本文件，C.py脚本内容中有一个类C这样。
在有些场景的调用中，会导致命名冲突，减少命名出现这样的情况。
接着python使用确实很灵活，代码量少，如python序列化技术，也就两三行搞定，而没有像java那么繁琐的要实现什么接口这样的限制。
而且Python开放源码，可以看到底层很多C/C++的代码，可以很快加深对python原理的理解（参考《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》，目前本人也在研究当中，其中的C/C++的知识可参考Thinking in C++），但是在实际的开发过程中，python项目的文档必须进行详细的说明，不然代码后期的维护量很大，也就是之前所说的变量没声明类型，类又可以动态创建其成员变量，权限等。都是后期维护难度大的因素。
还有就是目前从网上的资料显示，python可以打包成exe，但是没有看到能打包成其他类型的方式，如dll（毕竟python也是C/C++写出来的）这样。个人觉得打包的形式还是比较单一的。
相关文档：
Python lists have a built-in sort() method that modifies the list in-place and a sorted() built-in function that builds a new sorted list from an iterable.
There are many ways to use them to sort data and there doesn't appear to be a single, central place in the various man ......
客户给一堆图片要传到后台，图片太大了，上百张图用photoshop改太慢，就想到用python写个简单的批处理。功能简单就是把原图按比例缩小，代码更简单 20多行。
# -*- coding: cp936 -*-
import Image
import glob, os
#图片批处理
def timage():
for files in glob.glob('D:\\1\\*.JPG'):
filepath,filena ......
#coding=utf-8
from newtest.wiki.models import WiKi
from django.template import loader, Context
from django.http import HttpResponse, HttpResponseRedirect
from django.shortcuts import render_to_response
def index(request, pagename=""):
"""显示正常页面，对页面的文字做特殊的链接处理"""
......
import sys
import os
import datetime
import time
class ArgsDealwith:
def arg_environment(self, args):
filepath = ('PYTHON_PATH', 'path')
for i in filepath:
&nbs ......
在讲述filter，map和reduce之前，首先介绍一下匿名函数lambda。
lambda的使用方法如下：lambda [arg1[,arg2,arg3,...,argn]] : expression
例如：
>>> add = lambda x,y : x + y
>>> add ......
