3月头，ChatGPT莫名无法发出消息，大部分是因为加入了多语言Alpha测试的用户有这个问题。处理方法如下：
在账号->设置->语言->设置为英文
稳定性加权运营指数得分法
“稳定性加权运营指数得分法”（Stability-Weighted Operational Index Scoring, SWOIS）。这个名字体现了该方法的核心特点：通过加权稳定性（波动性的低度）来增强对运营指数高度的评价。
如果您希望有一个得分，既反映运营指数的高度又反映其稳定性，那么我们需要综合考虑运营指数的均值（或总值）和其变异系数或标准差。以下是一种可能的计算方法：
首先，标准化运营指数：使得其均值为0，标准差为1。
\( z_{index} = \frac{x – \bar{x}}{\sigma}\)
其中，xx 是特定月份的运营指数，xˉxˉ 是所有月份的平均运营指数，σσ 是运营指数的标准差。
计算变异系数：这是一个表示波动性的指标。
\( CV = \frac{\sigma}{\bar{x}}\)
为了使得分又高又稳定，我们可以将标准化的运营指数与变异系数的逆数（或某种函数）结合：
\( score = z_{index} \times f(CV)\)
其中，f(CV)f(CV) 是一个函数，其值随着CV的增加而减小，表示越稳定（CV越小），得分的权重越大。
例如，一个简单的选择是：
\( f(CV) = \frac{1}{1 + CV}\)
这样，当CV增加（也就是运营不稳定）时，得分的权重会降低，但当CV减少（运营更稳定）时，权重会增加。
这种方法将运营指数的高度和稳定性结合在一个得分中，使得得分又高又稳定时最大。您可以根据实际需求对此方法进行调整或改进。
使用 Gunicorn 进行 Python Web 应用部署的基础配置
Gunicorn（Green Unicorn）是一个用于部署 Python Web 应用的 WSGI HTTP 服务器。它以高效、稳定和易用而著称。在这篇博客中，我们将介绍如何进行基础的 Gunicorn 配置，并展示一个示例配置文件。
安装 Gunicorn
首先，确保你已经安装了 Gunicorn。可以使用 pip 进行安装：
pip install gunicorn
基础配置示例
以下是一个简单的 Gunicorn 配置文件示例 conf.py，用于启动一个 Web 应用：
#conf.py
import gevent.monkey
import multiprocessing
gevent.monkey.patch_all()
bind = '0.0.0.0:5000'
preload_app = True
loglevel = 'error'
logfile = 'log/debug.log'
accesslog = 'log/access.log'
access_log_format = '%(h)s %(t)s %(U)s %(q)s'
errorlog = 'log/error.log'
proc_name = 'vservice'
pidfile = 'log/gunicorn.pid'
daemon = True
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1
threads = multiprocessing.cpu_count() * 2
worker_class = 'gevent'
这个配置文件设置了 Gunicorn 的基本参数，包括绑定地址、日志路径、进程和线程数量等。现在，让我们一行一行地解释这个配置。
- import gevent.monkey 和 gevent.monkey.patch_all()：引入并启用 gevent monkey patch，以使 Gunicorn 与 gevent 协同工作。
- import multiprocessing：引入 multiprocessing 模块，用于获取 CPU 核心数量。
- bind = ‘0.0.0.0:8002’：设置 Gunicorn 的绑定地址和端口，允许通过所有网络接口访问，端口为 8002。
- preload_app = True：在主进程启动时预加载应用程序，适用于一些需要共享资源或者在启动时执行初始化代码的情况。
- loglevel = ‘error’：设置日志级别为 ‘error’，只记录错误信息。
- logfile = ‘log/debug.log’：设置日志文件路径。
- accesslog = ‘log/access.log’：设置访问日志文件路径。
- access_log_format = ‘%(h)s %(t)s %(U)s %(q)s’：设置访问日志的格式。
- errorlog = ‘log/error.log’：设置错误日志文件路径。
- proc_name = ‘vservice’：设置 Gunicorn 进程的名称。
- pidfile = ‘log/gunicorn.pid’：设置 Gunicorn 进程的 PID 文件路径。
- daemon = True：将 Gunicorn 进程设置为守护进程，即在后台运行。
- workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1：设置工作进程的数量，通常为 CPU 核心数的两倍加一。
- threads = multiprocessing.cpu_count() * 2：设置每个工作进程的线程数，通常为 CPU 核心数的两倍。
- worker_class = ‘gevent’：设置工作进程的类别为 gevent，表示使用 gevent 模块提供的协程支持。
启动 Gunicorn 服务器
使用以下命令启动 Gunicorn 服务器：
gunicorn -c conf.py your_app:app
这里的 your_app:app 是你的应用的模块和应用实例。通过这个简单的配置文件，你可以轻松地启动一个 Gunicorn 服务器，并根据实际需要进行配置。
希望这篇博客对你理解和配置 Gunicorn 服务器有所帮助！如果有任何问题或疑问，请随时留言。
避免Python中的递归调用问题：如何正确使用__getattr__和__setattr__方法
递归调用是指一个函数或方法在执行的过程中，直接或间接地调用了自身，从而形成了无限循环的调用关系，导致程序崩溃或陷入死循环。在 Python 中，由于方法和属性的调用方式不同，很容易出现递归调用的问题，特别是在使用 __setattr__ 和 __getattr__ 等特殊方法时。
递归调用是指一个函数或方法在执行的过程中，直接或间接地调用了自身，从而形成了无限循环的调用关系，导致程序崩溃或陷入死循环。在 Python 中，由于方法和属性的调用方式不同，很容易出现递归调用的问题，特别是在使用 __setattr__ 和 __getattr__ 等特殊方法时。
RecursionError: maximum recursion depth exceeded
在相关开发的项目中，为了便于数据库和业务的交互，定义了一些Model来处理任务，为了简便完成Model的开发，采用了 __setattr__ 和 __getattr__ ，但却因此产生了递归调用的问题。以下是出错的代码：
class Person(object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.document = {"genre": "XXX", "age": "XXX"}
def __getattr__(self, name):
if name in self.document:
return self.document[name]
else:
raise AttributeError(f"'{self.__class__.__name__}' object has no attribute '{name}'")
def __setattr__(self, name, value):
# 这里的self.document会触发__getattr__方法
# 从而在__getattr__里面的self.document又继续
# 触发__getattr__，从而产生递归调用问题
if name in self.document:
self.document[name] = value
else:
super().__setattr__(name, value)
person = Person()
person.age = 18
为了解决这个问题，我们可以在类中使用 self.__dict__.setdefault() 方法或者在 init 方法中使用 self._document = {} 来初始化实例属性。这样做的好处是，实例属性和类属性的作用域得到了清晰的界定，避免了递归调用的问题。此外，如果要修改实例属性，我们可以直接使用 setattr() 方法，而不是直接赋值，这样也可以避免递归调用的问题。
下面是一个示例代码，演示了如何使用 getattr 和 setattr 方法，避免递归调用的问题：
class Person(object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 初始化实例下的__dict__
self.__dict__.setdefault('document', {})
self.document = {"genre": "XXX", "age": "XXX"}
def __getattr__(self, name):
if name in self.document:
return self.document[name]
else:
raise AttributeError(f"'{self.__class__.__name__}' object has no attribute '{name}'")
def __setattr__(self, name, value):
if name in self.document:
self.document[name] = value
else:
super().__setattr__(name, value)
在这个示例代码中，我们使用了 self.__dict__.setdefault() 方法来初始化实例属性。这样，就可以避免递归调用的问题，确保程序能够正确地运行。
另外在类属性这里初始化一个document = {}也能解决问题，但是需要注意类属性和实例属性的作用域，避免产生混淆，导致程序出错。
class Person(object):
document = {"genre": "XXX", "age": "XXX"}
def __init__(self, *args, **kwargs):
pass
def __getattr__(self, name):
if name in self.document:
return self.document[name]
else:
raise AttributeError(f"'{self.__class__.__name__}' object has no attribute '{name}'")
def __setattr__(self, name, value):
if name in self.document:
self.document[name] = value
else:
super().__setattr__(name, value)
Python的__getattr__和__setattr__是在开发中很好用的方法，能大大提高开发效率，但是递归调用的问题不能忽视，以上便是针对这个问题的解决方案。
pyright的type hints提示
大概很久没更新过vim的插件系统，最近重装了一下coc.nvim，发现最新的coc-pyright版本，增加了inlay hints，他的效果是在代码的变量边上显示变量类型，函数返回类型，如下所示：
这个如果习惯没关系，在debug的时候会很好用，如果在写代码，甚至复制代码的时候，可能会有影响，总之不是很习惯。可以在vim里面通过:CocConfig打开coc-settings.json，在里面增加下面两个配置就可以了
{
# 返回类型不显示
"pyright.inlayHints.functionReturnTypes": false,
# 变量类型不显示
"pyright.inlayHints.variableTypes": false
}
具体参考：
coc-pyright安装失败
在Vim中安装coc.nvim插件的扩展coc-pyright出现了code 1失败，无法正常安装，尝试了多种办法都没用，最后尝试使用管理员权限解决问题
通过管理员模式打开vim的编辑界面
sudo vim
之后在Vim窗口输入指令
:CocInstall coc-pyright
这样就正常安装了
如何在pypiserver中启用密钥保护保护你的Python包仓库
pypiserver是一个用于搭建Python包仓库的简单易用的工具。为了保护你的Python包仓库的安全，pypiserver支持密码文件和HTTPS加密通信。本文将为你介绍如何在pypiserver中启用密钥保护，提高你的Python包仓库的安全性。
作为一名专业的Python程序员，你可能经常需要管理自己的Python包仓库。而pypiserver就是一个简单易用的工具，可以让你快速搭建自己的Python包仓库。但是，为了保护你的Python包仓库的安全，你可能需要在pypiserver中启用密钥保护。本文将为你介绍如何在pypiserver中启用密钥保护。
一、密码文件
pypiserver默认不支持密钥，但是可以通过设置密码文件来限制访问pypiserver。在pypiserver的根目录下创建一个名为.htaccess的文件，并在其中添加以下内容：
username:password
其中，username和password分别是你要设置的用户名和密码。请注意，密码需要使用htpasswd工具生成，否则会造成安全风险。htpasswd工具可以通过以下命令安装：
$ sudo apt-get install apache2-utils
使用htpasswd生成密码：
$ htpasswd -c .htpasswd username
输入密码后，将在当前目录下生成一个名为.htpasswd的文件，其中包含加密后的密码。你可以使用以下命令验证密码是否设置成功：
$ htpasswd -v .htpasswd username
二、HTTPS
HTTPS可以通过在pypiserver的配置文件中设置来启用。在pypiserver的根目录下创建一个名为config.py的文件，并在其中添加以下内容：
[server:main]
use = egg:gunicorn
host = 0.0.0.0
port = 80
certfile = /path/to/cert.pem
keyfile = /path/to/key.pem
其中，certfile和keyfile分别是SSL证书和密钥文件的路径。你可以使用Let’s Encrypt等工具来生成证书和密钥文件。
请注意，启用HTTPS会增加服务器的安全性，但也会增加服务器的负担。如果你的服务器配置较低，可能会影响pypiserver的性能。
总结：
本文介绍了如何在pypiserver中启用密钥保护，包括密码文件和HTTPS加密通信。通过设置密码文件或启用HTTPS，可以提高你的Python包仓库的安全性，保护你的Python包不受非法访问。
如何使用 pip 配置文件配置 PyPI 私有服务器
本文将介绍如何通过 pip 配置文件来配置 PyPI 私有服务器，以便在使用 pip 安装包和依赖时，自动判断要从哪个服务器下载相应的文件。我们将使用 ~/.pip/pip.conf 文件来配置私有服务器的 URL，同时也会介绍如何在配置文件中指定认证信息、缓存设置等。
在 Python 开发过程中，我们经常需要使用 pip 命令来安装各种依赖包。默认情况下，pip 会从公共 PyPI 服务器中下载相应的文件。但是，有时候我们需要使用私有 PyPI 服务器来管理和分发私有的 Python 包和依赖。这时候，我们可以使用 pip 配置文件来配置私有服务器的 URL。
配置私有 PyPI 服务器的 URL
使用 pip 配置文件来配置私有 PyPI 服务器的 URL，可以让我们在使用 pip 安装包和依赖时，自动判断要从哪个服务器下载相应的文件。下面是配置文件的步骤：
创建 ~/.pip 目录：
mkdir -p ~/.pip
创建 pip.conf 文件，并编辑文件：
touch ~/.pip/pip.conf nano ~/.pip/pip.conf
在 pip.conf 文件中添加以下内容：
[global]
index-url = http://localhost:8080/simple/
#指定可信任的主机名，用于避免 SSL 证书验证失败的问题
trusted-host = localhost
这里的 index-url 参数指定了私有 PyPI 服务器的 URL，可以根据实际情况进行修改。
配置完成后，我们就可以在使用 pip 安装包和依赖时，从私有 PyPI 服务器中下载相应的文件。如果需要从公共 PyPI 服务器中下载，可以在 pip 命令中使用 -i 或 --index-url 参数指定相应的 URL。
其他配置选项
除了配置私有 PyPI 服务器的 URL，我们还可以在 pip 配置文件中指定认证信息、缓存设置等。以下是一些常用的配置选项：
index-url：指定 PyPI 服务器的 URL。trusted-host：指定可信任的主机名，用于避免 SSL 证书验证失败的问题。proxy：指定 HTTP/HTTPS 代理服务器的 URL。timeout：指定连接超时的时间，单位为秒。no-cache-dir：禁用缓存，每次都从服务器下载最新的包和依赖。
可以在 pip 官方文档中查看完整的配置选项。
如何配置和使用pypiserver搭建 PyPI 私有服务器
本文将介绍如何安装和配置 PyPI 私有服务器，并且将详细介绍如何上传和管理私有包和依赖，以及如何使用私有服务器的包和依赖。
PyPI 是 Python 包索引，可以方便地搜索、安装和管理 Python 包和依赖。但有时候我们希望在内部环境中使用自己的私有包和依赖，这时候就需要搭建 PyPI 私有服务器。
pypiserver 是一个轻量级的 PyPI 服务器，可以方便地搭建 PyPI 私有服务器。下面将介绍如何安装和配置 pypiserver，以及如何上传和管理私有包和依赖。
安装和配置 pypiserver
首先，安装 pypiserver：
pip install pypiserver
接着，在需要搭建 PyPI 私有服务器的目录下，创建一个名为 packages 的文件夹，这里将存放私有包和依赖：
mkdir packages
然后，在该目录下创建一个名为 htpasswd 的文件，用于存放用户名和密码，用于访问私有服务器：
htpasswd -c htpasswd username
接着，启动 pypiserver：
pypi-server -p 8080 -P htpasswd packages/
其中，-p 参数指定端口号，-P 参数指定存放用户名和密码的文件，packages/ 是包和依赖的存放目录。
现在，可以通过浏览器访问 http://localhost:8080/simple/，应该能够看到空的包列表。
上传和管理私有包和依赖
接下来，将介绍如何上传和管理私有包和依赖。
首先，使用 pip 安装 twine：
pip install twine
然后，创建一个私有包，假设为 mypackage，并在该包目录下执行：
python setup.py sdist
这将生成一个名为 dist/mypackage-0.0.1.tar.gz 的包文件。
接着，使用 twine 上传包文件：
twine upload --repository-url http://localhost:8080/ --user=username --password=password dist/*
其中，--repository-url 参数指定私有服务器的 URL，--user 和 --password 参数指定访问私有服务器的用户名和密码，dist/* 表示上传 dist 目录下的所有包文件，上传成功后，可以在私有服务器的包列表中看到新上传的包。
如果需要管理私有包和依赖，可以在私有服务器的 packages 目录下手动添加或删除包文件。当添加或删除包文件后，需要重新启动 pypiserver：
pypi-server -p 8080 -P htpasswd packages/
使用私有服务器的包和依赖
最后，将介绍如何使用私有服务器的包和依赖。
首先，需要将私有服务器的 URL 添加到 pip 的配置中：
pip config set global.index-url http://localhost:8080/simple/
然后，可以使用 pip 安装私有包和依赖：
pip install mypackage
这将从私有服务器中安装 mypackage 包。
如果需要安装私有依赖，可以在 requirements.txt 中指定私有服务器的 URL：
-i http://localhost:8080/simple/
mypackage==0.0.1
然后，使用 pip 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
这将从私有服务器中安装 mypackage 包和其他依赖。
至此，本文介绍了如何安装和配置 pypiserver，以及如何上传和管理私有包和依赖，以及如何使用私有服务器的包和依赖。希望本文对大家有所帮助。
为什么需要 PyPI 私有服务器及其优点和限制
PyPI 私有服务器是用于内部开发和部署的Python包和依赖管理工具。本文将介绍 PyPI 私有服务器的概念、作用、优点和限制，以及常见的 PyPI 私有服务器解决方案和比较。
PyPI是Python Package Index的缩写，它是一个公共的包管理器，包含了大量的Python库和依赖。然而，在某些情况下，开发团队可能需要使用私有的包管理器。这时候，就需要使用PyPI私有服务器。
PyPI 私有服务器的作用是在企业内部建立一个私有的Python包仓库，供内部开发人员使用。通过PyPI私有服务器，开发团队可以方便地维护和管理项目中的包和依赖。此外，PyPI私有服务器还可以提高安全性，保护企业的代码和知识产权，防止恶意攻击和泄漏。
PyPI 私有服务器的优点包括：
- 提高开发效率：PyPI私有服务器可以缩短项目的开发周期，提高开发效率，因为开发人员可以快速地访问内部仓库中的包和依赖，避免了网络延迟和其他不必要的等待。
- 提高安全性：PyPI私有服务器可以保护企业的代码和知识产权，防止恶意攻击和泄漏。企业可以通过PyPI私有服务器来管理和审核所使用的包和依赖，确保其安全性和可靠性。
- 提高稳定性：PyPI私有服务器可以帮助企业管理和维护内部使用的包和依赖。企业可以根据自己的需求进行包和依赖的版本控制和更新，从而提高项目的稳定性和可靠性。
然而，PyPI私有服务器也有一些限制，包括：
- 需要专业的维护人员：PyPI私有服务器需要专业的维护人员来管理和维护。如果没有专业人员来维护，可能会导致一些安全问题和性能问题。
- 需要投入大量的时间和资源：建立和维护PyPI私有服务器需要大量的时间和资源。企业需要投入足够的资源来建立和维护服务器，从而确保其可靠性和稳定性。
常见的 PyPI 私有服务器解决方案包括：
- PyPI Server：PyPI Server 是一个开源的 PyPI 私有服务器解决方案，支持包和依赖的缓存和发布。它的设计简单，易于安装和使用。
- devpi：devpi 是一个免费、开源的 PyPI 私有服务器解决方案，支持包和依赖的缓存、代理和发布。它提供了一些额外的功能，例如权限控制和多版本支持等。
- Artifactory：Artifactory 是一款商业的 PyPI 私有服务器解决方案，支持 Python 包和依赖的缓存、代理、发布和管理。它还提供了一些高级功能，例如质量控制、版本控制和镜像等。
这些解决方案都有其优点和限制，企业或组织可以根据自己的需求和预算选择合适的解决方案。
结论：
在 Python 开发过程中，PyPI 私有服务器是一个重要的工具，可以帮助企业或组织更好地管理自己的 Python 项目。通过使用 PyPI 私有服务器，企业或组织可以实现安全、私密、稳定和定制化的 Python 包和依赖项的管理。在选择 PyPI 私有服务器解决方案时，企业或组织应该根据自己的需求和预算选择合适的解决方案。