《代码》专题

本篇简述一下迭代加深搜索，并列出了伪代码帮助大家理解。 迭代加深是一种每次限制搜索深度的深度优先搜索。 （1）本质：它的本质还是深度优先搜索，只不过在搜索的同时带上了一个深度d ，当d达到设定的深度时就返回，一般用于找最优解。如果一次搜索没有找到合法的解，就让设定的深度+1 ，重新从根开始。 既然是为了找最优解，为什么不用BFS呢？我们知道BFS的基础是一个队列，队列的空间复杂度很大，当状态比较多

遵循良好的代码规范是很有必要的。随着业务的发展，项目的持续集成，代码的复杂性会变得越来越高。在业务逻辑变得越来越复杂的时候，如果没有统一的规范进行约束，代码的可阅读性会越来越差，这样拓展和维护都将会变得非常棘手。遵守代码规范，能够让多人开发维护的项目代码风格保持统一，提高可阅读性，同时也能够在编码过程中规避掉一些低级错误和需要避开的坑，降低出错概率。 百度前端编码规范 百度提供了一套包括 Java

问题 你构建了一个自定义容器对象，里面包含有列表、元组或其他可迭代对象。 你想直接在你的这个新容器对象上执行迭代操作。 解决方案 实际上你只需要定义一个 __iter__() 方法，将迭代操作代理到容器内部的对象上去。比如： class Node: def __init__(self, value): self._value = value self._ch

目录 文件结构应该是什么样？项目中该如何对 action 创建函数和 reducer 分组？ selector 又该放在哪里？ 如何将逻辑在 reducer 和 action 创建函数之间划分？ “业务逻辑” 应该放在哪里？ 代码结构 文件结构应该是什么样？项目中该如何对 action 创建函数和 reducer 分组？ selector 又该放在哪里？ 因为 Redux 只是数据存储的库，它没有

在大型 Web 应用程序中，通常需要将应用程序代码拆分为多个可以按需加载的 JS 包。 这种称为“代码分割”的策略通过减小初次加载时的 JS 的包的大小，来提高应用程序的性能。 要使用 Redux 进行代码拆分，我们希望能够将 reducer 动态添加到 store。 但是，Redux 实际上只有一个 root reducer 函数。 这个 root reducer 通常是在初始化应用程序时通过调

用多页分页组件，可以为你的网站或者应用提供分页链接，或者简单分页。 默认分页 简单的分页灵感来自Rdio，对应用和搜索结果来说特别棒。大的块很难漏掉、容易缩放，提供大的点击区域。 <nav> <ul class="pagination"> <li> <a href="#" aria-label="Previous"> <span aria-hidde

实现Run 实现Flock 前面提到进程的文件锁，实际上Run也用到了，可以试想下以下的场景。 用户A执行run pt-summary，由于本地已经缓存了所以会直接运行本地的脚本。同时用户B执行run -u pt-summary，加上-u或者--update参数后Run会从远端下载并运行最新的脚本。如果不加文件锁的话，用户A的行为就不可预测了，而文件锁很好得解决了这个问题。 具体使用方法如下，我们

示例程序 本书所有示例程序都基于Go编写，代码托管到GitHub。 每章的示例都是可直接运行的Go源文件，例如第一章的Hellow World程序可以通过go run hello_world.go来运行并查看运行结果。 # go run hello_world.go Hello World 接下来介绍使用Docker来运行本书的示例程序。

其实选择 OpenResty 的同学，应该都是对执行性能、开发效率比较在乎的，而对于代码风格、规范等这些 小事 不太在意。作为一个从 Linux C/C++ 转过来的研发，脚本语言的开发速度，接近 C/C++ 的执行速度，在我轻视了代码规范后，一个 BUG 的发生告诉我，没规矩不成方圆。 既然我们玩的是 OpenResty，那么很自然的联想到，OpenResty 自身组件代码风格是怎样的呢？ lu

我正在根据参考指南学习使用Map结构。日食验证是 面向Web开发人员的Eclipse Java EE IDE。版本：开普勒服务版本2 pom。xml如下所示，与参考指南相同 它表示在构建项目时将生成实现代码。但是，它似乎不会在目标/生成的源文件夹下生成

『冻结』你的代码是指创建单个可执行文件，文件里包含所有程序代码以及 Python 解释器。 像 Dropbox、星战前夜、文明 4 和 BitTorrent 客户端都是如此。 进行这种分发的好处是你的用户不需要安装所要求的 Python 版本（或其他）即可直接运行你的应用程序。 在 Windows 上，甚至许多 Linux发行版和 OS X，系统自带的 Python 版本总是不尽如人意，此时这种分

打包你的代码，将它共享出去，让其他的开发者使用。例如，将其打包成一个库分享给其他开发者，以便他们用在自己的应用中，或者共享给开发工具，比如 ‘py.test’。 这种代码发布方式具备的优势是其成熟的工具生态系统，例如 PyPI 和 pip，这些工具使得其他的开发者很容易下载和安装你的包，无论是用于偶然的实验，还是将其集成到大型专业的系统中。 Python 代码以这种方式发布共享是一个成熟的惯例。如

测试你的代码是非常重要的。 习惯于同时写测试用例和运行代码，现在被视为一个好的习惯。如果使用得当，这种方式将帮助你更加明确自己代码的功能，以及拥有更加可解耦的结构。 测试的通用规则： 测试单元应该集中于最小部分功能，并且证明它是正确的。 每个测试单元必须完全独立。他们都能够单独运行，也可以在测试套件中运行，而不用考虑被调用的顺序。 要想实现这个规则，测试单元应该加载最新的数据集，之后再做一些清理。

这里我们所说的「结构」就是关于如何让项目达到预期的目标。我们需要考虑的是如何更好的利用 Python 的特性创造出干净、有效的代码。实际上，「结构」意味着代码的结构、依赖非常的清晰，像文件系统中的文件和文件夹一样。 哪些函数应该放在哪个模块中？项目中的数据流是怎样的？哪些函数应该组织在一起或者分离开？从广义上讲，通过回答这些问题，你就可以开始规划你的项目长什么样子。 在本节中，我们将深入研究 Py