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深入理解并发 / 并行，阻塞 / 非阻塞，同步 / 异步

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。

关系模式的分解是为了适应实际应用，分解后减少了冗余，但查询时却要增加连接，效率下降，这都需要 ** 权衡 **。选取设计范式应立足实际应用，适当的冗余是可以容忍和必要的。一般应用到 BCNF 范式甚至最低到 2NF 都没问题。更高级别的范式，是拓展视野和深入学习的基础知识，了解它们也是必要的。

在 Python 中，定义函数和调用函数都很简单，但如何定义函数参数和传递函数参数，则涉及到一些套路了。总的来说，Python 的函数参数主要分为以下几种： - 必选参数 - 默认参数 - 可变参数 - 关键字参数

Python 的序列（sequence）通常指一个可迭代的容器，容器中可以存放任意类型的元素。其中列表（list）是使用的最多的容器。本文讲解了列表推导式、切片命名、列表元素排序、列表元素分组的使用方法。学习了 Python 基本的列表操作后，学习这些进阶的操作，让我们写出的代码更加优雅简洁和 pythonic 。

前言 记得几年前，曾经有人预测过未来最流行的三大技术：大数据、高并发、数据挖掘。到现在来看，这三种技术的确也随着这几年互联网的发展变得越发成熟和可靠。掌握这三种技术的人，不管是求职还是创业，都属于香饽饽。一个很深的印象就是当年研究生毕业的时候，专业是数据挖掘、大数据的学生都比较…

一提到关系型数据库，我禁不住想：有些东西被忽视了。关系型数据库无处不在，而且种类繁多，从小巧实用的 SQLite 到强大的 Teradata 。但很少有文章讲解数据库是如何工作的。你可以自己谷歌 / 百度一下「关系型数据库原理」，看看结果多么的稀少，而且找到的那些文章都很短。现在如果你查找最近时髦的技术（大数据、NoSQL 或 JavaScript），你能找到更多深入探讨它们如何工作的文章。

本文从属于笔者的 HTTP 理解与实践系列文章，对于 HTTP 的学习主要包含 HTTP 基础、HTTP 请求头与请求体、HTTP 响应头与状态码、HTTP 缓存这四个部分，而对于 HTTP 相关的扩展与引申，我们还需要了解 HTTPS 理解与实践 、HTTP/2 基础、WebSocket 基础这些部分。本部分知识点同时也归纳于笔者的我的校招准备之路: 从 Web 前端到服务端应用架构这篇综述。

分享了在阅读代码的过程中的一些收获与方法。