对泛型扩展方法进行反射的方法

在使用dapper时，都用IConnection上有一个Query<T>的函数。我们项目组的成员提出了一个问题:我不知道怎么去调用它？
为了demo这个情形，我打算在string类上写个扩展方法。这个方法假设叫做IsOK。
我们先分解一下需求：

  • 对string类扩展方法，加入IsOK<T>(T b)和他的一个重载IsOK<T1,T2>(T1 a, T2 b)
  • 调用使用反射的方式调用IsOK<T1,T2>(T1 a, T2 b)函数
  • T1, T2要能够动态的变换类型。例如我可以传入参数 int, byte，就会调用 IsOK<int, byte>(int a, byte b)，下面会详解这个需求。

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解决Centos crontab没有按时运行的问题

我装了centos，用一点一直无法搞定，就是定时关机。我只是想做这一件事：

每天凌晨1点自动关机 

0 1 * * * shutdown now -h

然而，无论我如何设置，都是失败.
每当我睡了一觉，第二天起床，发现机器还开着……我准备放弃了。
突然发现，这样写的脚本是可以运行的

* * * * * echo "hello world"

我只好改成写python脚本来完成

* * * * * python /etc/root/shutdown.py

大概是这个样子： 继续阅读解决Centos crontab没有按时运行的问题

Python3实现简单的http server

前端的开发的html给我们的时候，由于内部有一些ajax请求的.json的数据，需要在一个web server中查看，每次放到http服务器太麻烦。还是直接用python造一个最方便。
最简单的，直接用

python3 -m http.server

但是我在测试的时候发现在收到json数据的时候，由于content-type不对，部分内容显示不出来，于是写出来新版本.
这个版本加了几种常见的mimetype的支持。
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归并排序(Merge sort)

很多的算法都是递归的结构，递归的目的呢，是在自己调用自己的时候，将问题分解成更小的问题，这个过程也叫做divide-and-conquer，通过把原来的问题的一个大问题，分解成一个更小的问题，再把更小的问题分解成微不足道的问题，再一一解决所有所有的问题。
devide-and-conquer一般是这样来解决问题的：
Divide：将问题分解成更小的，但是相似的问题
Conquer：递归解决这些小问题，如果小问题已经足够小，直接解决；否则可以重复Divide的过程
Combine：将解决小问题的方案合并和大的解决方案中，从而解决更大的问题
今天要说的归并排序，就是这样的一种模式。 继续阅读归并排序(Merge sort)

二分查找(binary search)

二分查找又叫折半查找，要查找的前提是检索结果位于已排序的列表中。

概念

在一个已排序的数组seq中，使用二分查找v，假如这个数组的范围是[low…high]，我们要的v就在这个范围里。查找的方法是拿low到high的正中间的值，我们假设是m，来跟v相比，如果m>v，说明我们要查找的v在前数组seq的前半部，否则就在后半部。无论是在前半部还是后半部，将那部分再次折半查找，重复这个过程，知道查找到v值所在的地方。
实现二分查找可以用循环，也可以递归，先给出两种方式的伪代码。
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排序算法 – 选择排序(selection sort)

选择排序(Selection sort）跟插入排序一样，也是O(n^2)的复杂度，这个排序方式也可以用我们的扑克牌来解释。

概念

桌面上有一堆牌，也是杂乱无章的，现在我们想将牌由小到大排序，如果使用选择排序来做，应该是这样来做。
1. 遍历桌面牌堆里的牌，从第一张牌到最后一张，找到牌面最小的一张，然后将抽出，并扣在手上。
2. 第二次遍历桌面牌堆里的牌，从第一张牌到最后一张，仍然去找现在桌面上牌面最小的一张，找出来，还是扣在手上。
3. 第三次遍历……重复步骤。虽然桌面上的牌是无序的，但是我们扣在手上的牌是有序的。
4. 第N次遍历……重复直到结束，现在桌面上没有牌，所有的牌都抓在手里，而且手上的牌全是排序排好的。
这个过程就是选择排序。
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排序算法 – 插入排序(Insertion sort)

插入排序对于少量元素的排序是很高效的，而且这个排序的手法在每个人生活中也是有的哦。
你可能没有意识到，当你打牌的时候，就是用的插入排序。

概念

从桌上的牌堆摸牌，牌堆内是杂乱无序的，但是我们摸上牌的时候，却会边摸边排序，借用一张算法导论的图。

每次我们从牌堆摸起一张牌，然后将这张牌插入我们左手捏的手牌里面，在插入手牌之前，我们会自动计算将牌插入什么位置，然后将牌插入到这个计算后的位置，虽然这个计算转瞬而过，但我们还是尝试分析一下这个过程：
1. 我决定摸起牌后，最小的牌放在左边，摸完后，牌面是从左到右依次增大
2. 摸起第1张牌，直接捏在手里，现在还不用排序
3. 摸起第2张牌，查看牌面大小，如果第二张牌比第一张牌大，就放在右边
4. 摸起第3张牌，从右至左开始计算，先看右边的牌，如果摸的牌比最右边的小，那再从右至左看下一张，如果仍然小，继续顺延，直到找到正确位置（循环）
5. 摸完所有的牌，结束
所以我们摸完牌，牌就已经排完序了。
讲起来有点拗口，但是你在打牌的时候绝对不会觉得这种排序算法会让你头疼。
这就是传说中的插入排序。
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Mac下配置sublime的Python3环境

现在Mac的默认python版本是2.7，为了在sublime中使用python3。
新建一个build system，内容为

{
    "cmd": ["/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/bin/python3", "-u", "$file"],
    "file_regex": "^[ ]*File \"(...*?)\", line ([0-9]*)",
    "selector": "source.python"
}

其中，python3的路径需要换成你机器上的路径
提示，可通过which python3来获得python3的路径。
测试一下下面的代码是否能成功运行
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使用Python下载文件

一段小小的实例演示如何使用从网上下载一张图片，并保存在本地的电脑中。
本身代码非常简单。

  • 使用HTTPConnection去请求web server上的内容
  • 使用getresponse()来取得HTTPResponse对象
  • 可以使用response对象上的status和reason获取状态
  • 用read()来获得下载的内容
  • 用path.join/dirname/realpath来获得本地路径
  • 写入文件，结束
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