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• 简化代码
• 类型检查
• 加上 repr, copy, pickle 支持（应该是为了更好的排查故障，排除潜在 bug
• 检查循环引用（会造成死循环
• 认真思考并发
• 处理一些奇怪的用例
• 吸取教训
• 回到第一条

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本文探讨了大家常说的“系统编程”，或者“底层”。早期的系统编程主要是指把一系列程序集成起来。在现代，这个词汇的语义已经有了不少变化，会更接近于 low-level programming。

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本文介绍了如何使用 Terraform 启动 AWS EKS 服务。目前 AWS 提供了 Kubernetes 1.10 的服务，运行在 us-west-2, us-east-1, eu-west-1 这三个地区。在使用 Terraform 之前，你需要一个 AWS 账号，以及已经在本地配置好了 aws configure 之类的信息。

第一步：创建 VPC，配置 vpc, 子网，路由表，互联网网关。其中子网存放在某个可用区中，可通过 ${data.aws_availability_zones.available.names[count.index]} 获得当前 AZ。如果有私有/公开两种子网，可以自己稍微改造下 …

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本文列出了一些作者认为会改进工作流的命令行工具：

• bat > cat: 更好的对代码文件的输出
• prettyping > ping: 更直观的 ping 结果
• fzf > ctrl+r: 模糊匹配
• htop > top: 更全的系统当前性能
• diff-so-fancy > diff: 除了颜色，还有变更部分的高亮
• fd > find: 更简单的操作
• ncdu > du: 更简单的操作
• tldr > man: 懒人更想用 cheat sheet 替代查 man
• ack/ag > grep: 更快更好用的 api
• jq > grep: 处理 JSON 的利器

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Nox 是一个 Tox 的替代品，它提供了 Tox 差不多的功能，但是可以用普通 Python 代码来做配置。

核心概念是 session，每个 session 都会新建 virtualenv，选择合适的 python 解释器，安装依赖，执行命令。

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本文介绍了如何混用 gRPC 和 JSON。尽管你可以用 Protobuf，gRPC 其实是编码无关的 RPC 工具，例如本文，你可以用 JSON 作为序列和反序列化层。为什么要这么做呢？因为有时候你不需要所有 gRPC 的特性，可能想跟自己的项目更多结合一些，但又想拥有某些 gRPC 的好处。

本文使用了 Gson: 允许你可以提供类，将实例和JSON数据互转。

Service: 服务就是方法的集合(a Service is a collection of Methods.)。一个方法要提供名字，Marshaller（如何解码请求，如何编码响应）。

你要做的事情是

• 提供一个 Marshaller 实现，内部编码解码 JSON 数据到类实例。
• 注册方法的时候，也登记上自定义的 Marshaller …

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本文是关于如何给 Python 3 代码写类型注解的 cheat sheet。

• 赋值：a: int = 1
• 声明：a: int
• 内建类型：x: int, x: float, x: bool, x: str, x: bytes, x: List[int], x: Set[int], x: Dict[str, float], x: Tuple[int, str, float]
• 可能为空：x: Optional[str]
• 函数：def a(n: int) -> str …

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本文介绍了CORS 请求可能会严重降低单页应用（SPA）的性能。每个 CORS 请求默认会发出两个请求：OPTIONS / 以及真正的请求，前者查看是否被允许发起跨域请求。尽管你可以用 Access-Control-Max-Age 把前面的 preflight request 缓存住，但是这个缓存是针对单个 URL 的，而不是跟着域名走。假设你有这样的 URL: /users/report/:id, 那这类请求其实没有被缓存多少，每次你要查看一个新的用户的数据，你都要发出至少两个请求。

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本文作者认为软件 Bug 无法避免，成熟稳重的工程师比起擅长写代码，应该跟擅长在程序挂了的时候快速找出问题在哪里。尽早将软件部署到真实的网站流量面前，如果有错就快速响应打 Patch 或者回滚。

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Kitty 是一个终端模拟器，使用 GPU / OpenGL 加速渲染，非常适合键盘流用户。它核心用 C 写，扩展可以用 Python 写。