Functional Programming(函数式编程) 的概念最早起源于 LISP，由约翰 · 麦卡锡在 1958 年创立，最早提出了自动垃圾回收的理念，这一理念现在也被 Python/Java/Ruby 等多种语言借鉴。发展到今天，LISP 已经衍生出了多种方言，比如 Scheme/Hashkell/Erlang/Clojure 等。相比面向对象编程，函数式编程的一大优势就是 Immutable Data(数据不可变)，就是不依赖于外部的数据，而且也不改变外部数据的值，这种思想可以大大减少我们代码的 Bug，而且函数式编程也支持我们像使用变量一样使用函数。Python 作为面向对象语言，也提供了对于函数式编程的支持，虽然并不是那么纯粹，而且也不支持尾递归优化。

通过这一系列的文章介绍一下如何用 Python 开发微信公众号的后台。

抱怨 Python 循环不够快？试试列表推导式！简短的一行代码，却能以 C 语言的速度高效完成循环迭代。熟练掌握列表推导式，不仅能帮你节省编码时间，还能节省运行时间。

之前我们使用多线程 (threading) 和多进程 (multiprocessing) 完成常规的需求，在启动的时候 start、jon 等步骤不能省，复杂的需要还要用 1-2 个队列。随着需求越来越复杂，如果没有良好的设计和抽象这部分的功能层次，代码量越多调试的难度就越大。有没有什么好的方法把这些步骤抽象一下呢，让我们不关注这些细节，轻装上阵呢？

正则表达式（regular expression）是可以匹配文本片段的模式。最简单的正则表达式就是普通字符串，可以匹配其自身。比如，正则表达式 ‘hello’ 可以匹配字符串 ‘hello’。 要注意的是，正则表达式并不是一个程序，而是用于处理字符串的一种模式，如果你想用它来处理字符串，就必须使用支持正则表达式的工具，比如 Linux 中的 awk, sed, grep，或者编程语言 Perl, Python, Java 等等。

简要讲述了一下 Python 中的命名空间。

最近看了一篇老的教程，结合最近开始使用的 python3，简单介绍一下 python 中协程的用法，本文中实例的代码都是在 python3.5 中可以运行的。

随着 node.js 的盛行，相信大家今年多多少少都听到了异步编程这个概念。Python 社区虽然对于异步编程的支持相比其他语言稍显迟缓，但是也在 Python3.4 中加入了 asyncio，在 Python3.5 上又提供了 async/await 语法层面的支持，刚正式发布的 Python3.6 中 asynico 也已经由临时版改为了稳定版。下面我们就基于 Python3.4 + 来了解一下异步编程的概念以及 asyncio 的用法。

作者介绍配合 tmux 和 vim 可以更有优雅的帮助我们在终端中进行 Python 编程。