sqlite3: 内置模块
用sqlite，有时候确实很方便，我觉得它确实做到了宣称的“零配置”。python自2.5版以来，就内置了对sqlite3的支持，使用也非常简单，按照文档上来：

#打开db文件，获得连接
conn = sqlite3.connect('数据文件名')
#获得游标
c = conn.cursor()
#执行SQL
c.execute('''SQL 片段''')
#如果有对数据的修改操作，那就需要commit一下
conn.commit()
#关闭游标
c.close()
#关闭连接
conn.close()

另外，关于sqlite在C和bash下的用法，可以参考为以前的文章。

oracle： cx_Oracle
其实，前面先介绍sqlite3，除了它确实是个小数据库以外，还有一个原因：其他数据库在python下的操作，其实基本上和sqlite3的操作是一样的，也就是说，python其实已经几乎统一了数据库的接口。
打开cx_Oracle的文档页面，你会发现其风格也和python文档很像，因为他们都是用 Sphinx 做的。模块的使用方法就更像了，把上面的代码里，获得连接的那行，换成这样：

conn = cx_Oracle.connect('username/password@TNSname')

就可以了。只要把用户名、密码、TNS组成一个字符串，传进去，就可以得到一个oracle的连接了。

mysql： MySQLdb
和前两个非常类似，连接的时候用以下两个语法之一：

conn = MySQLdb.connect('host', 'username', 'password', 'database')
conn = MySQLdb.connect(host="host", user="username", passwd="password", db="database")

接下来，也把它当成sqlite用就好了。

excel： pyExcelerator
好吧，我承认excel不算数据库，只是写在这里充数而已，哈哈。因为偶尔还是要取下别人发来的excel里的数据的。
其实，用pyExcelerator来读取文件也是很简单的：

sheets=pyExcelerator.parse_xls('xxx.xls')

这样出来以后，sheets就是整个工作薄了，它是工作表组成的list，而一个工作表对应于一个tuple，格式是： ('工作表名', 内容)，而内容又是一个dict，key是一个(行数, 列数)的tuple，value才是正在的对应格子的内容。看起来确实比较绕，好在处理excel的应用也不多，将就吧。
另外，其实pyExcelerator还支持写入数据到excel的，如果有把查询结果保存成excel的需求的话，可以试试看，我还是尽量不用这种格式了，哈哈。

<?php
header("HTTP/1.1 301 Moved Permanently");
header("Location: http://luy.li".$_SERVER['REQUEST_URI']);
date_default_timezone_set('Etc/GMT-8');
$msg = date('Y-m-d H:i:s').' '.$_SERVER['HTTP_REFERER'].' '.$_SERVER['REQUEST_URI']."\n";
file_put_contents('log.txt',$msg,FILE_APPEND);
?>

然后，建个 .htaccess 把域名下的所有请求都指向 index.php:

<IfModule mod_rewrite.c>
RewriteEngine On
RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-f
RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-d
RewriteRule . index.php [L]
</IfModule>

测试一下，对get请求，可以完整地转到新的域名了：

$ curl -v "http://li2z.cn/abc?xxx=yyy"
* About to connect() to li2z.cn port 80 (#0)
* Trying 66.147.240.158… connected
* Connected to li2z.cn (66.147.240.158) port 80 (#0)
> GET /abc?xxx=yyy HTTP/1.1
> User-Agent: curl/7.21.1 (i686-pc-linux-gnu) libcurl/7.21.1 GnuTLS/2.10.2 zlib/1.2.5
> Host: li2z.cn
> Accept: */*
>
< HTTP/1.1 301 Moved Permanently
< Date: Sat, 02 Oct 2010 12:05:53 GMT
< Server: Apache
< X-Powered-By: PHP/5.2.14
< Location: http://luy.li/abc?xxx=yyy
< Cache-Control: max-age=1
< Expires: Sat, 02 Oct 2010 12:05:54 GMT
< Vary: Accept-Encoding
< Content-Length: 0
< Content-Type: text/html
<
* Connection #0 to host li2z.cn left intact
* Closing connection #0
然后在后台目录里会生成一个 log.txt ，里面会有所有访问的时间、refer和uri，这样日后就可以方便地查出老域名的所有来路和受访页面了，最重要的是，由于有301，还不会对正常访问造成影响哦~

#这里初始化一个dict
>>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0}
#本意是遍历dict，发现元素的值是0的话，就删掉
>>> for k in d:
...   if d[k] == 0:
...     del(d[k])
... 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: dictionary changed size during iteration
#结果抛出异常了，两个0的元素，也只删掉一个。
>>> d
{'a': 1, 'c': 1, 'd': 0}
 
>>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0}
#d.keys() 是一个下标的数组
>>> d.keys()
['a', 'c', 'b', 'd']
#这样遍历，就没问题了，因为其实其实这里遍历的是d.keys()这个list常量。
>>> for k in d.keys():
...   if d[k] == 0:
...     del(d[k])
... 
>>> d
{'a': 1, 'c': 1}
#结果也是对的
>>>

其实，这个例子是我简化过的，我是在一个多线程的程序里发现这个问题的，所以，我的建议是：遍历dict的时候，养成使用 for k in d.keys() 的习惯。
不过，如果是多线程的话，这样就绝对安全吗？也不见得：当两个线程都取完d.keys()以后，如果两个线程都去删同一个key的话，先删的会成功，后删的那个肯定会报 KeyError ，这个看来只能通过其他方式来保证了。

#!/usr/bin/env python
 
import sys
 
sys.stdout.write("stdout1 ")
sys.stderr.write("stderr1 ")
sys.stdout.write("stdout2 ")
sys.stderr.write("stderr2 ")

其中的sys.stdout.write也可以换成print。
运行这程序，你觉得会输出什么？试验一下，就会发现，其实输出并不是

stdout1 stderr1  stdout2 stderr2

而是：

stderr1 stderr2 stdout1  stdout2

究其原因，是因为缓存：虽然stderr和stdout默认都是指向屏幕的，但是stderr是无缓存的，程序往stderr输出一个字符，就会在屏幕上显示一个；而stdout是有缓存的，只有遇到换行或者积累到一定的大小，才会显示出来。这就是为什么上面的会显示两个stderr的原因了。
然而，有时候，你可能还是希望stdout的行为和stderr一样，能不能实现呢？当然是可以的，而且对于python，实现起来还特别方便，以下是两个方法：

python -u stderr_stdout.py

PYTHONUNBUFFERED=1 python stderr_stdout.py

第一种方法是给python指定 -u 参数，第二种方法是在python运行时，指定 PYTHONUNBUFFERED 环境变量，这两种方法其实是等效的。
当然，也可以在程序的第一行指定 #!/usr/bin/python -u 然后程序加可执行权限来运行，或者把 export PYTHONUNBUFFERED=1 写到 .bashrc 里去。

def main():
    #具体代码
 
if __name__ == '__main__':
    main()

很多文章都会说这个是由于代码风格之类的原因，但是其实，不这样写，有时候也是会直接导致出错的。
举个例子，打开《A Byte of Python》的类变量那节，可以这里看在线版本，然后把中间的那示例代码复制下来，运行，可以看到，确实能得到预期正确的结果。
但是，现在把那代码里的所有“swaroop”换成“xxx1”，再把所有“kalam”换成“yyy1”，再运行，就会在程序运行的最后时刻，得到这么一个奇怪的错误（Python 2.6.5下实验）：
Exception AttributeError: "'NoneType' object has no attribute 'population'" in > ignored
也就是说，换了个变量名，程序就出错了。。。
究其原因，应该是python在最后析构所有类和对象的时候，并没有处理这些对象之间的依赖关系，而是根据变量名来决定某种顺序操作了。从而导致Person类本身，先于yyy2被干掉了，所以在解构yyy2的时候，执行它的__del__()方法，却发现父类都已经没有了~~
这应该确实算是python解析器的bug，但是，如果那把这个例子里的所有class Person以外的代码，写到一个main()函数里，再通过上述方法调用的话，就不会发生这种错误了。
所以，大家最好还是别太在意多几行代码，养成这个好习惯吧。

要深究此错误的原因，可以看官方文档里的描述，并在这里讨论。