DropBox使用Python的經驗有哪些

DropBox使用Python的經驗有哪些，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

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DropBox 使用 Python 的經驗分享：

1.1 Use Python

Dropbox 的 99.9% 的代碼是用 Python 寫的。 Python 使用在服務器端、桌面的客戶端、網站控制邏輯，后端的 API 和分析

在 Android 平臺，由于內存的限制不能使用 Python

使用 Python 語言運行單一的代碼。通過使用 PyObjs ， WxPython ， types ， py2exe ， py2ap ， PyWin32 等工具，讓 Dropbox 運行在 Windows ， Mac 和 Linux 系統(tǒng)

優(yōu)點：

開發(fā)人員通過 Python 互相溝通和表達思想

簡單易學，易于閱讀，易于編寫，新人容易上手

缺點：

別傻了

它消耗太多的內存并且運行的太慢。在服務器端不是大問題，只要買大的機器就行。但在客戶端，你別指望讓老的 Power PC 用戶升級設備

Python 和 C 混合編程會產生問題，因為它很難跨越語言邊界輪廓想象你使用固定內存和 CPU 想干什么( Coding in a mixed environment of Python and C creates problems because it's hard to profile across the language boundaries like you want to do when fixing memory and CPU problems. )

內存碎片問題是腳本語言可能不是一個長期運行進程的好主意

1.2 從開始就讓它工作(Just Work Baby)

如果不管你是什么文件系統(tǒng)，是什么操作系統(tǒng)，什么應用程序所使用。該產品應始終只是要能工作。

在所支持的種類繁多的平臺上，分析遇到的各種錯誤， Python 幫助他們進行快速的迭代。

1.3 早發(fā)布(Release Early)

在一天內進行編碼并發(fā)布它，使用 Python 很容易做到

1.4 在循環(huán)內使用 C ，優(yōu)化 CPU 是容易的(Use C for Inner Loops, Optimizing CPU is easy)

是一種解決速度太慢的問題的方法。

優(yōu)化內部循環(huán)，以減少 CPU 時間。

在 Python 中循環(huán)與 C 中相比，多消耗 44% 時間

Python 的虛擬機字節(jié)碼調度是很慢。

有許多工具調優(yōu) CPU 。

CPU 優(yōu)化通常限于小代碼段

1.5 輪詢不容易擴展(Polling 30 million clients all over the world doesn’t scale)

建立一個 HTTP 通知結構，以避免客戶端輪詢服務器。

1.6 自定義內存分配器，優(yōu)化內存很困難

曾經有一段時間***的問題?？梢允褂玫拇罅績却娴珒却嬗肋h不會被釋放。對于大型同步他們可以使用最多 1.5GB 的，現在他們很少使用超過 100MB 的。

很難，因為：

很少有工具為 Python 和 C 優(yōu)化內存

內存膨脹有很多的原因：在 Python 和 C 代碼內存泄漏，內存碎片，內存使用效率不高。

固定內存的低效率沒有明顯的幫助。他們認為有一個內存泄漏，但沒有。

問題變成了內存碎片。內存碎片是發(fā)生在不同大小的內存塊是不斷被刪除和分配。什么情況是連續(xù)的內存塊可以不再進行分配。 CPython 沒有一個垃圾收集器，所以所有的內存根本無法分配和堆內存不斷增長

解決辦法是建立一個自定義分配器。該文件的元數據對象時，做了很多的增長轉移，所以明顯的成果是在 C 中使用 mmap 創(chuàng)建自定義分配器。

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