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下面是 DropBox 使用 Python 的經(jīng)驗(yàn)分享：
創(chuàng)新互聯(lián)建站專(zhuān)注于中大型企業(yè)的成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)和網(wǎng)站改版、網(wǎng)站營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)，追求商業(yè)策劃與數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)意藝術(shù)與技術(shù)開(kāi)發(fā)的融合，累計(jì)客戶(hù)上千余家，服務(wù)滿(mǎn)意度達(dá)97%。幫助廣大客戶(hù)順利對(duì)接上互聯(lián)網(wǎng)浪潮，準(zhǔn)確優(yōu)選出符合自己需要的互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用，我們將一直專(zhuān)注品牌網(wǎng)站建設(shè)和互聯(lián)網(wǎng)程序開(kāi)發(fā)，在前進(jìn)的路上，與客戶(hù)一起成長(zhǎng)！
1.1 Use Python
Dropbox 的 99.9% 的代碼是用 Python 寫(xiě)的。 Python 使用在服務(wù)器端、桌面的客戶(hù)端、網(wǎng)站控制邏輯，后端的 API 和分析
在 Android 平臺(tái)，由于內(nèi)存的限制不能使用 Python
使用 Python 語(yǔ)言運(yùn)行單一的代碼。通過(guò)使用 PyObjs ， WxPython ， types ， py2exe ， py2ap ， PyWin32 等工具，讓 Dropbox 運(yùn)行在 Windows ， Mac 和 Linux 系統(tǒng)
優(yōu)點(diǎn)：
開(kāi)發(fā)人員通過(guò) Python 互相溝通和表達(dá)思想
簡(jiǎn)單易學(xué)，易于閱讀，易于編寫(xiě)，新人容易上手
缺點(diǎn)：
別傻了
它消耗太多的內(nèi)存并且運(yùn)行的太慢。在服務(wù)器端不是大問(wèn)題，只要買(mǎi)大的機(jī)器就行。但在客戶(hù)端，你別指望讓老的 Power PC 用戶(hù)升級(jí)設(shè)備
Python 和 C 混合編程會(huì)產(chǎn)生問(wèn)題，因?yàn)樗茈y跨越語(yǔ)言邊界輪廓想象你使用固定內(nèi)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(nèi)存碎片問(wèn)題是腳本語(yǔ)言可能不是一個(gè)長(zhǎng)期運(yùn)行進(jìn)程的好主意
1.2 從開(kāi)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(yīng)用程序所使用。該產(chǎn)品應(yīng)始終只是要能工作。
在所支持的種類(lèi)繁多的平臺(tái)上，分析遇到的各種錯(cuò)誤， Python 幫助他們進(jìn)行快速的迭代。
1.3 早發(fā)布 (Release Early)
在一天內(nèi)進(jìn)行編碼并發(fā)布它，使用 Python 很容易做到
1.4 在循環(huán)內(nèi)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(wèn)題的方法。
優(yōu)化內(nèi)部循環(huán)，以減少 CPU 時(shí)間。
在 Python 中循環(huán)與 C 中相比，多消耗 44% 時(shí)間
Python 的虛擬機(jī)字節(jié)碼調(diào)度是很慢。
有許多工具調(diào)優(yōu) CPU 。
CPU 優(yōu)化通常限于小代碼段
1.5 輪詢(xún)不容易擴(kuò)展 (Polling 30 million clients all over the world doesn’t scale)
建立一個(gè) HTTP 通知結(jié)構(gòu)，以避免客戶(hù)端輪詢(xún)服務(wù)器。
1.6 自定義內(nèi)存分配器，優(yōu)化內(nèi)存很困難
曾經(jīng)有一段時(shí)間***的問(wèn)題?？梢允褂玫拇罅?jī)?nèi)存但內(nèi)存永遠(yuǎn)不會(huì)被釋放。對(duì)于大型同步他們可以使用最多 1.5GB 的，現(xiàn)在他們很少使用超過(guò) 100MB 的。
很難，因?yàn)椋?/p>
很少有工具為 Python 和 C 優(yōu)化內(nèi)存
內(nèi)存膨脹有很多的原因：在 Python 和 C 代碼內(nèi)存泄漏，內(nèi)存碎片，內(nèi)存使用效率不高。
固定內(nèi)存的低效率沒(méi)有明顯的幫助。他們認(rèn)為有一個(gè)內(nèi)存泄漏，但沒(méi)有。
問(wèn)題變成了內(nèi)存碎片。內(nèi)存碎片是發(fā)生在不同大小的內(nèi)存塊是不斷被刪除和分配。什么情況是連續(xù)的內(nèi)存塊可以不再進(jìn)行分配。 CPython 沒(méi)有一個(gè)垃圾收集器，所以所有的內(nèi)存根本無(wú)法分配和堆內(nèi)存不斷增長(zhǎng)
解決辦法是建立一個(gè)自定義分配器。該文件的元數(shù)據(jù)對(duì)象時(shí)，做了很多的增長(zhǎng)轉(zhuǎn)移，所以明顯的成果是在 C 中使用 mmap 創(chuàng)建自定義分配器。
原文鏈接：http://www.linuxidc.com/Linux/2011-04/34748.htm
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