我并不是不爱 Python 了我只是开始厌倦那些毫无意义的问题

某个阶段开始，你的大脑已经不会再为又一个 CRUD 应用、又一个 API 封装、又一个“爬一遍 Hacker News”的脚本 分泌任何多巴胺。

你并没有真正倦怠你只是被低难度、低价值的项目严重低估了

后来，有 6 个 Python 项目把我从这个状态里拽了出来。不是因为它们多炫酷，而是因为——它们逼我重新思考。

不是玩具题不是“Hello World”的换皮版本也不是那些替你把所有思考都做完的流行库

如果你也正卡在这个阶段——那这篇文章就是专为你准备的

话不多说，我们直接开始吧！

1. 构建一个确定性任务调度器（不用 cron）

因为理解时间是一种超能力。

大多数开发者都认为“调度由 cron 处理”。这本来没什么问题——直到凌晨 3 点 cron 任务悄无声息地失败时才会转变想法。

所以我构建了自己的确定性调度器 ，保证了执行顺序、重试机制以及崩溃后的状态恢复。

为什么这很有趣

核心思想

存储下次运行的时间戳，而不是时间间隔。

import timeimport jsonfrom datetime import datetime, timedeltaTASK_FILE = "tasks.json"def load_tasks():    try:        with open(TASK_FILE) as f:            return json.load(f)    except FileNotFoundError:        return {}def save_tasks(tasks):    with open(TASK_FILE, "w") as f:        json.dump(tasks, f, indent=2)def should_run(task):    return datetime.utcnow() >= datetime.fromisoformat(task["next_run"])def run_task(task):    print(f"Running: {task['name']} at {datetime.utcnow().isoformat()}")    task["next_run"] = (datetime.utcnow() + timedelta(seconds=task["interval"])).isoformat()def scheduler_loop():    tasks = load_tasks()    while True:        for task in tasks.values():            if should_run(task):                run_task(task)        save_tasks(tasks)        time.sleep(1)scheduler_loop()

这让我明白了一点：

2. 重构 grep —— 并确保其正确性

正则表达式很容易，但正确的文本处理却并非易事。

人人都说：“用正则就行了。”而这，正是那些能存活好几年的 bug 的起点。

我重新实现了一个简化版的 grep，它具备：

import redef grep(pattern, filepath, ignore_case=False):    flags = re.IGNORECASE if ignore_case else 0    regex = re.compile(pattern, flags)    with open(filepath, "rb") as f:        for line_no, raw in enumerate(f, 1):            try:                line = raw.decode("utf-8")            except UnicodeDecodeError:                continue            if regex.search(line):                yield line_no, line.rstrip()

用法如下：

for ln, text in grep("ERROR", "server.log"):    print(f"{ln}: {text}")

这件事让我明白了一点：

3. 写一个内存泄漏检测器

如果你不了解内存，Python 会委婉地欺骗你。

Python 对内存的隐藏做得非常好，以至于大多数开发人员都不会注意到内存泄漏——直到服务器重启才发现为时已晚。

我使用 tracemalloc 编写了一个简单的分配增量跟踪器。

import tracemallocimport timetracemalloc.start()def snapshot(label):    current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()    print(f"{label} | Current: {current / 1024:.2f}KB | Peak: {peak / 1024:.2f}KB")snapshot("Start")leaky = []for _ in range(10_000):    leaky.append("x" * 10_000)snapshot("After allocations")

然后我将其应用于实际服务。

令我震惊的是：

大多数“内存泄漏”其实并不是泄漏——它们是被遗忘的引用。

Python 不会忘记，而是静静等待，直到内存耗尽。

4. 实现二进制日志格式（因为 JSON 速度慢）

可读 ≠ 高效

JSON 对人类来说非常棒，但机器值得更好。

所以我设计了一个只追加的二进制日志， 用于处理高频事件。

import structimport timeLOG_FORMAT = ">dI"  # timestamp (double), payload size (uint)def write_event(file, payload: bytes):    header = struct.pack(LOG_FORMAT, time.time(), len(payload))    file.write(header)    file.write(payload)def read_events(file):    while True:        header = file.read(struct.calcsize(LOG_FORMAT))        if not header:            break        ts, size = struct.unpack(LOG_FORMAT, header)        payload = file.read(size)        yield ts, payload

为什么这很重要

事实： 对于结构化数据来说，二进制格式通常比 JSON 小 5–10 倍。

5. 构建死锁模拟器

并发问题不会轰轰烈烈地崩溃，它只会礼貌地卡死。

大多数人“学会了线程”，却从未亲眼、刻意地看到一次死锁发生。

所以我写了一个必然产生死锁的模拟器。

import threadingimport timelock_a = threading.Lock()lock_b = threading.Lock()def task_one():    with lock_a:        time.sleep(0.1)        with lock_b:            print("Task one done")def task_two():    with lock_b:        time.sleep(0.1)        with lock_a:            print("Task two done")threading.Thread(target=task_one).start()threading.Thread(target=task_two).start()

现在，轮到你来解决它了。

仅仅这一个练习，就让我对并发的理解超过了我看过的任何教程。

这件事教会了我：

6. 构建一个「代码考古」工具

每个成熟的代码库都是一个犯罪现场

我开发了一个工具，可以回答诸如此类的问题：

只使用了 git 和 Python。

import subprocessfrom collections import Counterdef churn():    output = subprocess.check_output(        ["git", "log", "--name-only", "--pretty=format:"],        text=True    )    files = [line for line in output.splitlines() if line]    return Counter(files).most_common(10)for file, count in churn():    print(f"{file}: {count} changes")

为何如此强大？

Thanks for your reading!

Enjoying coding, my friends! 🧑‍💻🧑‍💻🧑‍💻💯💯💯

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