本篇仅仅是Python的学习和Python和C++数据对接过程中的一些总结。
由于工作的需要，用一周的时间学习 Python。
Python是基于C实现的一门解释型语言，由于其易用性，俘获了不少开发者和运维的心。据说，Python 在科学计算领域，逐步吞噬着古老语言 Fortran的份额。这门语言是Google的第二语言，国内的知乎，豆瓣，都使用纯Python开发。Python的官方网站：http://www/python.org.
为了逐步完善的我们服务，我们需要为客户提供更多，更好，更安全便捷的服务。在已有服务基础上，为了满足某些互联网客户的需要，我们需要提供公司产品的Python驱动。
因为客户需求的紧迫性，和我们的优势，在进行一个周的数据对接调研和测试之后，我和我的搭档决定使用已经稳定的C++驱动，用Python写一个表现层，底层通过wrapper和C++接口进行对接，然后通过C++与数据库服务交互。这能不仅为我们节省不少开发时间，而且将重点放在了Python与C++之间数据对接上，而不是通过纯Python直接和数据库服务进行交互。
C++ 驱动已经是进过严格测试的产品模块，通过Python对所提供的接口进行再一次的封装，使之对客户透明。而Python的简单易用和与C/C++无缝交互的天生属性，可以为客户提供更方便的服务。
Python简单得令人发指，可以不用关心对象的回收问题（当然，在C++这一层，必须关系对象的生命周期），可以返回多个对象，语法更接近自然语言。然而，简单的背后，是语言开发维护者辛勤的付出。
一下，对近期写Python驱动的一些总结：
1、在Python中，一切都是对象，就连None也是对象。
2、@classmethod是一个属性，它的调用，需要提供cls参数，是类方法，未加任何属性说明的函数，需要提供self参数，是实例方法。classmethod的声明，可以通过在函数定义前添加@classmethod 关键字声明。
3、python语言没有提供单独的int64，或者long long 类型，因为long已经足够。但是在传递到C++这层的时候，需要int64或者long long类型参数，则需要用Python传入PyLong的对象，然后通过PyLong_AsLongLong进行转换。
4、在C++层，不能直接返回的NULL，需要转换成Py_None，否则会抛出 SystemError 异常。
5、在C/C++中，需要对各种类型，进行转换才能返回给Python使用，因为Python的一切都是对象。关键接口是 Python.h中的 Py_BuildValue。你可以根据需要，返回一个或多个返回值。
6、还有不少，总之，python给我带来了很多方便的地方。
当然，一门语言被用的火热的时候，少不了别人骂。我也栽到过不少坑：
1、著名的缩进问题，因为在linux环境下，用vim写代码，由于缩进的问题，一个错误，让我找了好久。
2、Python的GC是基于引用计数的，在Python这层，可以肆无忌惮的使用，但是到了C/C++这层，对于引用Python传递下来的对象，需要主动使用Py_XINCREF 和 Py_XDECREF来增加和减少引用计数，不得不吐槽，在Python和C/C++交互的时候，Python的引用计数显得很鸡肋。引用计数问题，我更愿意封装一个smart_ptr来实现，而不是每次引用的时候，还去自己写一行语句去增加和减少引用。例如在C++返回Py_None的时候，你需要先去Py_XINCREF(Py_None)，然后返回Py_None。
3、没有提供enum等原型，在众多错误码中，我不得不写一个class去实现形如const的值系列。
经过一个月的调研，开发，测试，我觉得我对Python有了一定的认识，曾经叨叨想学而一直没有好好学的语言，在工作的压力下，一个周就搞定。
在工作的基础上，成长的速度，要比自己业余东看看西学学快得多。
接着上月的汇编语言定位，查找内存出错等core问题之后，本月又学习了更深一层：通过汇编及栈桢，逆向定位和排查因为栈溢出导致寄存器数据被冲导致的程序崩溃。
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