前面整一篇只讲了 Python 3.11 的新语法特性，异常组与 except*, 这篇说其他的。
在 BaseException 上新加了一个实例方法 add_note(self, note)，在捕获到异常后可进一步润色而无需创建一个新的异常再次抛出。
TOML 是 Tom's Obvious Minimal Language, 像 INI 文件，但表述性更强，支持丰富的数据类型。现代新型的 Python 项目依赖管理构建工具都使用了 pyproject.toml 文件，如 Poetry, uv, 以及 PDM。pyproject.toml 在 Python 3.6 就引入了，见 PEF 518，但似乎一直被顽固的 Python -m venv 忽略。
从 Python 3.11 开始新加了对 TOML 配置文件的编程接口，像使用 JSON 和 Pickle 一样的 load() 和 loads() 反序列方法，没有序列化方法 阅读全文 >>
还是在三年前记录的 Python 3.10 关键新特性，一晃 Python 3.13 都出来了。Python 遵循着主版本每 12 个一更新，并提供 5 年支持的节奏。所以自 Python 3.10 于 2021 年 10 月发布以来，又有了 3.11, 3.12, 3.13，还得紧紧跟一跟，踏实的了解每个版本新特性，总由着 AI 帮忙恐难得到自己想要的最优代码。学习必要实践，不然在 Google 或是 ChatGPT 中一问 "Python 3.11 key new features", 到的结果无疑是漂亮的，但只粗略一读，并无半点体会。
学习 Python 3.11 新特性的入口是官方的 What's New In Python 3.11. 同时结合 Google 的相关资料，拣些确实对自己有大益处的学。
官方说的 Python 3.11 比 Python 3.10 要快个 10-60% 估计不是我们升级 Python 的主要动力，一般来说语言或组件能升级的话尽量跟着形势跑，不然越是滞后便越难升级，最终只能原地等死。 阅读全文 >>
前一篇 尝试 FastAPI WebSocket 写简单的聊天应用 刚体验了 WebSocket, HTTP 可以共用下层的 TCP 连接保持网页与服务器的双向连接。先简单作个回顾，也是为了解释后面关于 Nginx 反向代理 WebSocket 作准备，比如说下面的 WebSocket 服务
ws://localhost:8000/ws
当在浏览器中用 JavaScript
var ws = new WebSocket("ws://test.exmple.com:8080/ws");
后，浏览器首先会发送一个 GET /ws 的 HTTP 请求，如下(不相关的 HTTP 头省去) 阅读全文 >>
听说 WebSocket 那么一个东西已经很久很久了，但始终未曾尝试，大概对它的了解就是它可以让服务与客户端之间保持一个通道，并实现 Server Push 的功能，这样客户端就无需使用长连接或轮询来与服务端交互，更重要是 WebSocket 能复用 Web 的 80 或 443 端口号，通常是防火墙友好的端口。最近在为 WebSocket 配置 Nginx 反射代理时意识到要加上 Upgrade, Connection 头，加之各种流行的 Web 框架都提供了 WebSocket 的支持，所以又不得不对它重视起来。
下面以 Python 的 FastAPI 框架为例，实现一个简单的聊天站点，主要是参考自 FastAPI 的 WebSockets 官方样例。 当然如果从一开始就询问 ChatGPT: Create a simple chat web app with Python FastAPI framework + WebSocket, 肯定能让你获得一个不错的实现。但本人仍然希望能自我深度思考，而不是让 AI 帮我深度思考，而不是深度思考如何向 ChatGPT 问问题。记得多年前看过一位台湾历史老师讲《史记》, 经常说当看到哪一段时，把课本扣过来，然后思考碰到书中的情形之下自己会怎么想，所以觉得学任何东西当如此。 阅读全文 >>
来到稍微复杂一点的流程，虽说 DAG 不能有循环但分支还是可以有的。比如下面的分支流程
start >> [task1, task2] >> end
在 Airflow UI 中展示出来就是
Airflow 默认下游 Task 的 trigger_rule 是 all_success, 即要求上游的所有 Task 都必须成功才会执行，否则跟随着失败或跳过，这对于并行处理然后汇集结果的应用是合理的。
本文将要使用到的是分支(BranchPythonOperator), 比如共用一个 DAG, 周中与周末执行不同的分支，或根据条件从不同的数据源采集数据，下流的任务则需在任何一个分支成功即可触发。对上面的流程加上辅助任务，使其表达性更强 阅读全文 >>
使用 Tomcat 时应根据服务器的负载和客户端能接受的等待情可适当的调节 maxThreads, acceptCount, maxConnections 的值。这三个参数只有 maxThreads 是最容易理解，即 Tomcat 当前最大同时处理请求的数目，其他两个参数有些模糊。而搜索网络相关的解释发现一些相互矛盾的地方，本文将通过调整这几个值，实际体验它们对请求连接的影响。
在测试之前，先看看 Tomcat 官网的解释，你可能不信 AI 的胡说八道，官网仍然是最可信的。在关于 The HTTP Connector 一章中，找到它们三者之间的说明原文是
Each incoming, non-asynchronous request requires a thread for the duration of that request. If more simultaneous requests are received than can be handled by the currently available request processing threads, additional threads will be created up to the configured maximum (the value of the
maxThreadsattribute). If still more simultaneous requests are received, Tomcat will accept new connections until the current number of connections reachesmaxConnections. Connections are queued inside the server socket created by the Connector until a thread becomes available to process the connection. OncemaxConnectionshas been reached the operating system will queue further connections. The size of the operating system provided connection queue may be controlled by theacceptCountattribute. If the operating system queue fills, further connection requests may be refused or may time out.
用 Google 翻译后 阅读全文 >>
继续玩弄那个小风车，先前买的 《Data Pipelines with Apache Airflow》 一眼没看直接作废，因为是基于 Apache Airflow 2.x 的，3.0 既出立马又买了该书的第二版，倒是基于 Apache Airflow 3.0 的，但写书之时 3.0 尚未正式推出，所以书中内容与实际应用有许多出入。
Apache Airflow 自 2.4 起就支持基于 Asset 事件触发 DAG，那时叫做 Data-aware，从 Apache Airflow 3.0 起更名为 Asset-Aware, 并且在 UI 上也会显示使用到的 Assets。那么 Asset-Aware 解决什么问题呢，它采用了 Producer/Consumer 模式可把依赖的某一共同资源的 DAG 串联起来。比如某一个 Producer DAG 写了文件到 s3://asset-bucket/example.csv, (发布一个事件 ), 然后相当于订阅了该事件所有相关 Consumer DAG 都会得到执行。
Airflow 的 Asset 使用 URI 的格式
本文大概记录一下在 Apache Airflow 的 Task 或 Operator(这两个基本是同一概念) 中如何使用 模板(Template) 和上下文(Context). Airflow 的模板引擎用的 Jinja Template, 它也被 FastAPI 和 Flask 所采纳。首先只有构造 Operator 时的参数或参数指定的文件内容中，或者调用 Operator render_template() 方法才能用模板语法，像 {{ ds }}. Apache Airflow 有哪些模板变量可用请参考: Templates references / Variables, 本文将会打印出一个 Task 的 context 变量列出所有可用的上下文变量， 不断的深入，最后在源代码找到相关的定义。
通过使用模板或上下文，我们能能够在任务中使用到 Apache Airflow 一些内置的变量值，如 DAG 或任务当前运行时的状态等 。
当我们手动触发一个 DAG 时, 在 Configuration JSON 中输入的参数也能在 context 中找到. 所有的 Operator 继承链可追溯到 AbstractOperator -> Templater, 因此所有的 Operator(Task) 都能通过调用 Templater.render_template() 方法对模板进行渲染，该方法的原型是 阅读全文 >>
Apache Airflow 重新唤起我的注意力是因为 Airflow 3.0 在近日 April 22, 2025 发布了，其二则是我们一直都有计划任务的需求，以下几种方案都太简陋
因此还有必要再次尝试 Apache Airflow, 它有集中管理的界面，各个部件都是可伸缩的，如 WebServer, Workers 等。特别是刚出的 Apache Airflow 3.0 带来以下主要新特性
早先对 Java ArrayList 的扩容理解是在 new ArrayList() 时会默认建立一个内部容量为 16(这个数值还是错的，往后看) 大小的数组，然而插入数据容量不足时会扩容为原来的 1.5 倍，并用 System.arraycopy() 移动原来的数组到新的大数组中，所以为了频繁的内部扩容操作，在已知 ArrayList 将来大小的情况下，应该在创建 ArrayList 时指定大小，如 new ArrayList(1000)。那么是否指定初始容量对性能会有多大的影响仍缺乏感性的认识。
本文通过具体的测试主要掌握以下知识
就像 JDK 8 的 HashMap 引入了红黑树改善性，随着 JDK 版本的升级 ArrayList 的内部实现也在演进。回到 JDK 7, 当我们不指定容量 new ArrayList() 创建一个对象时的实现是 阅读全文 >>