django的中间件（middleware）是一个轻量级的插件系统，在django中的请求和响应中，可以利用中间件干预视图的请求和响应。

父子进程内部变量是否可以直接共享，当然不是，需要“特殊加工”下才行。
那么在web开发中的单例模式，是真正的全局唯一的单例么？自然也是否
惭愧，自己用单例还是比较多的，还真是第一次注意到这一点。之前使用时，想当然的以为就是(应用程序级别)全局唯一的，譬如java的类里的static，python模块中的定义的对象(只会加载一次)，但严格说，都是错误的用法（侥幸的是，尚未出现由此导致的Bug，大概率因为自己用单例大多是为了保存静态内容（只查，不改）,加速查询而已。并未用来做全局性统计）。

RK3399的产品特性

What the f*ck Python! :https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn

大学时学习的第一门编程语言就是C，实际开发时C++的使用还是较多的，基本上前三年均以Cpp为主。
无奈读研和工作后就从未再接触过C和CPP了，目前公司产品需要，再回头拾起Cpp的知识吧，复习为主，只摘录重点。

gcc,make,cmake关系

代码来源:github,search,face Detection and track
见Excel:通用技术_开源阅读_技术代码阅读02gunicore,request,flask等.xlsx(略)

多线程bug处理记录

Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架, 让我们可以使用Python语言快速搭建Web服务, Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心, 用 extension 增加其他功能。
flask可以看做对jinja2和Werkzeug的二次封装。
Jinja2是一个功能齐全的模板引擎。它有完整的unicode支持，所谓模板引擎，可简单理解为”变量替换器“,将网页的变量填充起来。
Werkzeug是一个WSGI工具包。WSGI是一个web应用和服务器通信的协议，web应用可以通过WSGI一起工作。
由于Jinja2模板引擎工作简单且界限明确，可看做黑盒，所以将flask看做对Werkzeug的二次封装也ok。

arm64和aarch64区别

由于最近需要在arm上部署产品(aarch64)，而很多软件使用apt-get或pip是无法安装的或者安装的版本过旧，只能采用源代码安装的方式。

imutils 是一个图像处理工具包，它对 opencv 的一些方法进行了二次加工，使其更加简单易用。相比较于 opencv 的学习难度，导致很多方法使用起来需要一定的基础，新手可能会起步的较慢，而 imutils 使用起来比较便利，能够辅助我们理解 opencv

完善的django项目上线，有很多种上线的方法，比如apache, uwsgi, nginx等。这里只介绍2种，一种是django自带的，另外一种则是nginx + uwsgi完成介绍。

静态文件和模板
静态文件:css,js,image,如果作为纯粹的web应用来看，静态文件的响应并不属于web应用范畴，因为静态文件不涉及业务逻辑，也不需开发业务代码。但几乎100%的web应用都支持对静态文件的直接访问。为何？主要是web应用基本上必然依赖css,js,img等静态资源，我们不可能固执的开发一个纯粹的web应用，只支持从url里进入视图函数，也只能从视图函数返回内容（简单来说所有请求路径都必须体现在url_route和view视图中）。而要求用户独立开启静态资源的请求处理服务。所以，先把静态资源服务和包含业务逻辑的web应用独立认识，二者并不相同，但强相关。其本身是独立于应用的
模板:在代码中response渲染中使用的，可以看做view视图的组成部分.所以没有独立url配置，依赖view视图存在，属于应用一部分，包含了业务逻辑（需要渲染），这一点也可以从配置上看出来。

本文适合有一定websocket基础的，至少完整看过前后端demo的读者，一窍不通的小白建议先阅读“参考”部分的博文扫扫盲。
基于django的dwebsocket组件(目前虽然不在维护，但正常使用没问题）

公司业务需要使用rtsp服务，搜索了几个rtsp源，但都非常不稳定，并且无法指定特定视频作为源。为了方便开发测试，决定自行建立rtsp服务器。

actor模型。actor模式是一种最古老的也是最简单的并行和分布式计算解决方案。
优点：充分利用单线程＋事件机制，达到了多线程效果。
缺点，对python而言，由于GIL的存在，毕竟只是单线程，难以匹敌多进程，目前使用并不多。

python中的闭包从表现形式上定义（解释）为：如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包(closure)。

python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略。
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
0代触发将清理所有三代，1代触发会清理1,2代，2代触发后只会清理自己。

正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。

原则：可读性第一（效率固然重要，除非非常明显的效率差异，否则可读性优先)
学习炫技巧，更多为了读懂他人代码，自己开发过程中，相似代码量（可读性），建议使用通俗写法。反对为炫而炫。

Mixin解释

作用域

开发时遇到问题，文件路径不正确，找不到文件等等，都是这一类问题.

使用进程，大概率出现情况是，想当然以为共享了，实际没共享。所以最终程序大概率卡死（部分逻辑没有数据进来，导致的业务逻辑性卡住，并非程序死锁）

python并发首选进程，但偶尔有场景进程无法搞定，比如有些变量是无法序列化的，就无法使用工具包manager()的工具类进行共享。如果自己实现新的共享方法，可能开发量较大，且质量难以保证。此时可考虑用线程处理，规避进程的变量共享难题，而且实际场景中,IO大概率都是瓶颈，所以使用线程其实也的确有些优势。个人而言，选择进程和线程较为重视的安全性，进程数据隔离较好，互不干扰。其次就是公用数据占比，如果大多数数据都需公用，那么线程也会比进程更佳，避免了进程较多的数据共享问题。
线程而言，难点数据一致性，

flask(django):Python的Web应用程序（如Flask,django）
nginx:web服务器，用户角度直接对接使用,请求响应的request-response出入口
WSGI（Web Server Gateway Interface），翻译为Python web服务器网关接口，即Python的Web应用程序（如Flask）和Web服务器(如Nginx)之间的一种通信协议。也就是说，如果让你的Web应用在任何服务器上运行，就必须遵循这个协议。

测试map,apply_async,gevent协程爬虫
测试代码:网页爬虫

图示变量含义说明:
1个大step中包含3个小step,大step内部的第一步，二步，三步存在依赖关系（就是内部保持顺序执行）
a1,b1,c1,表示子任务a的第一步，b的第一步，c的第一步.同理a2,表示子任务a的第二步。

cp作为linux最常用命令，大部分情况正确使用，偶尔也会犯低级错误。比如，今天自己copy目录就犯错了。特此整理下
以下基于ubuntu16测试(xxx含义为目录a/下的所有文件)

这也是实际项目中使用较多的一种并发模式，用Queue(JoinableQueue)实现，是Python中最常用的方式(这里的queue特指multiprocess包下的queue，非queue.Queue)。

差异矩阵

何时使用多进程(线程)

GIL,线程锁

大多编程语言，一旦涉及并发，都会比较复杂，知识点也较多（大多为历史问题，很多技术点现在非常少使用了，但语言层面也提供支持，对于这些冷门点，只需要知道即可，使用时也尽量避免使用这种冷门技术，除非和应用场景非常匹配）。实际使用过程中，只需要知道各名词以及大概功能，大多现用现查，毕竟涉及点太多，而且使用频率也并非很高，一般也就新系统研发会使用，后续维护时基本不会涉及太多。

h265,h264

同步和异步

建立项目

可用的rtmp直播地址
耀才证券 ： rtmp://202.69.69.180:443/webcast/bshdlive-pc
湖南卫视 : rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/hunantv
广东卫视：rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/gdtv
东方卫视：rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/dftv
广西卫视：rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/gxtv
一段视频 ：rtsp://wowzaec2demo.streamlock.net/vod/mp4:BigBuckBunny_115k.mov

几个概念

RTMP是流媒体协议。 它是Adobe的私有协议，未完全公开。 一般传输的是flv，f4v格式流。在TCP1个通道上传输命令和数据。

字符，字符集，字符编码概念

第二章　视图层

第一章:模型层

基于教程，刘江的博客教程Django教程:https://www.liujiangblog.com/course/django/87
Django ORM、一对一、一对多、多对多、详解:https://www.cnblogs.com/pythonxiaohu/p/5814247.html

学习笔记,第一个Django应用

基础

代码结构合理,支持多种数据格式，通过定义”内部格式”(row,dataset,databook)实现了多种格式的导入和导出。
功能角度类似pandas,也是管理多维表的，相对轻量级一些。这个真的很简单，大概看一下吧

最大收获在于代码可读性切分，以及变量命名的合理。
需求驱动的模块划分：一般是有公用方法才提出独立func，没有的话就大段代码堆积，除非非常长的代码，影响阅读效果，才会考虑切分。
可读性驱动的模块划分：request更多偏向于“注释型切分”，按照功能角色进行切分，哪怕只有几行代码，如果是独立小block，也会抽取出独立函数，通过函数名标识代码块功能，所以代码即使不看注释也很容易读懂(当然，request模块本身代码注释也很完善)。
见Excel:通用技术_开源阅读_技术代码阅读02gunicore,request,flask等.xlsx(略)

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