苟利国家生死以,岂因祸福避趋之

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我的 2018

发布于 # 随便聊聊
标签: # 2018 # 年终总结 # 谈笑风生
我的 2018
Photo by Charles Deluvio 🇵🇭🇨🇦 on Unsplash

谈笑风生又一年 又到了一年一总结的时候了,过去干了这一年也没有什么别的,大概三件事 年初回国过年期间,拜读了名人传记,学习到了很多人生经验,也更加理解了何为“苟利国家生死以,岂因祸福避趋之” 年中回来开始筹备,于八月份顺利再就业,跳槽到了一家钱多离家近的公司。不敢说事少,因为入职以来三个月确实忙了不少,但相应的也算身经百战了 跳槽期间搬了个家,到了阳谷县火车站附近,离人气更近了一些,更有生活的感觉,便利程度自然不用多说,到哪里,做什么事情都很方便。没想到美帝大村也可以有这种便利程度不输国内的地段 当然三月份开发的浏览器插件也是很大的,得到了几百个用户的一致好评,但后续的开发支持也随着跳槽日程的推进而荒废了。刚刚去开发者后台上看了看,惊喜的发现今天还有几个新的安装,或者是得想办法稍微完善一下了。 其他的无非就是多了一年的人生经验,搬了一年砖,手头比去年这个时候稍微充裕了些

游湾区西山岭

发布于 # 聊聊旅行
标签: # Monte Bello Open Space Preserve # 游记 # 湾区
游湾区西山岭
Photo by Cory Schadt on Unsplash

不来这个湾区名山遗憾了 2018年底,时值西方国家圣诞假期,湾区众壕纷纷出游,谷内道路畅通,作为家里蹲一员不愿荒废大好时光,趁天晴到湾区西山岭一游。 印象里湾区的西边是海,如果不是去海边,还真没有想过去西边的山里闲逛,所幸冬日的阳光还是把我拽出了家门。出门不需要太远的距离,也就三四十里路,车就爬到了山坡上,道路两旁的植被从高大的树木变成了低矮的灌木和荒草,街边的房屋也从谷里密密麻麻的小房子变成了高墙深院的大宅子,再不多时,房屋也不见了,代之以零星出现的木栅栏,可能是山上的牧场吧,这时此行的目的地也就快到了。 停车场在一片高岗之上,四下开阔,湾区特殊的气候使得整个山头仍然呈现一片偏黄的绿色,也有孤零零的几棵大树,轻轻晃动,和着山间微风的声音。空气很静,只有偶尔汽车经过时轮胎与路面的摩擦声,以及少量的人声。这边的山间小路与国内不同,都是没怎么刻意修整过的,随便弄的稍平一些,最多再稀稀拉拉的

Python 的魔术方法

发布于 # 聊聊技术
标签: # Dict # Python # Magic methods
Python 的魔术方法
Photo by Sarah Ehlers on Unsplash

在上一篇文章中实现了一个非常简陋的 MyDict 类,仅仅可以 get 、set ,其他的各种功能都没有,甚至连在 Python shell 中正常的表示都做不到。这篇文章将会继续完善这个字典类,并同时简单介绍用到的 Python 魔术方法。 目前的 MyDict 已经有了基本的功能,但如果试图输出,就会出现如下所示的样子。 >>> from my_dict import MyDict >>> d = MyDict() >>> d["a"] = 1 >>> d["b"] = 2 >>> d["c"] = 3 >>> d <my_dict.MyDict object at 0x1028fde48> >>> print(d) <my_dict.MyDi

不用 Python 自带的 Dict 实现自己的 HashTable

发布于 # 聊聊技术
标签: # Dict # HashTable # Python # Uber # 哈希表 # 面经
不用 Python 自带的 Dict 实现自己的 HashTable
Photo by Chris Ried on Unsplash

这个题目其实源于很久之前的一次 Uber 面试,码工换工作无非就是刷 leetcode ,研究如何翻转二叉树之类的算法问题,所以头一次在电话里听到这道题的时候还是挺耳目一新的。当时顺利写出来了,也通过了电面,但觉得还是有不完善的地方,比如说代码不够 “Python” 等,所以趁着周天晚上闲着无事,又拿出来写了写。 HashTable 本身大家应该都很熟悉了,中文叫”哈希表“或者”散列表“,具体翻译看教材编写者的个人喜好。众所周知这个数据结构用来存储”键-值“结构的数据,可以做到常数级时间复杂度的查找,在日常搬砖中算是主力工具。实现一个 HashTable 其实就是实现两个部分 Hash 函数。这个函数能够读入一个可被 hash 的变量,输出一个整数。在本次实现中暂不考虑这一块,用 Python 自带的 hash 函数偷个懒 Hash 冲突的解决机制。成熟的方法有很多种,在这里只考虑

Airflow 初探

发布于 # 聊聊技术
标签: # Python # Apache Airflow
Airflow 初探
Photo by Lauren Mancke on Unsplash

2021-07-01 更新 时至今日, Airflow 已经进化到了 2.0 版本,并且在官方文档中提供详尽的如何以 Docker 运行的方式。以今天的眼光看来,这应该是更容易上手,对服务器环境需求及改动最小的一种运行方式。并且云厂商像 AWS 和 GCP 也推出了自己的 Airflow 集群托管服务,如果自己的生产环境搭建在这些平台上,建议直接使用他们的托管服务,既能免除自己的运维负担,也不用担心跟某个云厂商绑定,毕竟上面的 DAG 都是自己的,迁移不需要太大代价。 正文 距离上回写小作文过了多半年,这几个月来发生了一些事情,最大的就是这个月初我换了工作,从 Palo Alto 换到了 Mountain View ,附近吃的喝的玩的较之以前有了很大的提升。但总归主业是过来干活的,上班大概三周了,很开心刚入职就让我研究开发一个新项目,其核心就是 Airflow ,一个有向无环图任务( Di