Python的语法扩展系统 Moshmosh Thautwarm&李欣宜 The awareness of low-level implementation details brings the appreciation of an abstraction and the intuitive explanation for it. — Oleg Kiselyov 表达式和语句区分，表达式内部不能包含语句 4. 没有语法宏，代码操作不够自动 5. 没有variant类型(只能靠一大堆抽象类和继承去workaround) 6. 对数据类型的方法不能扩展， 或者进行扩展是初级的，没有基于 类型的多态 那么告辞？ 搭嘎！阔托瓦鲁！ 摆 脱 编 程 语 言 给 你 的 限 制 Python有一堆好东西： 1. Python有良好的启动速度(看向Julia) 我预期的语法(及语义) 扩展系统: 1. 首行用moshmosh? 标志模块 2. +extension名 (extension参数)开 启扩展 3. -extension名 (extension参数)关 闭扩展 4. 可以自定义扩展并 注册 5. 在这套系统下，有 很多简单的自定义 扩展可供练手 任何在不使用该系统时拥有的功能（PYC二进制文 件发布，C扩展等等），在使用该系统后得以保持，拥

基于 Golang 构建⾼可扩展的云原⽣ PaaS 平台 刘浩杨 端点 技术专家 个⼈简介 - 18年加⼊端点，现任微服务和监控团队负责⼈ - 端点开源 PaaS Erda 的核⼼架构师 - 开源爱好者， Apache SkyWalking PMC 成员 ⽬ 录 ⾯向云原⽣的软件交付 01 端点⼀站式 PaaS - Erda 02 Erda 架构的思考 03 模块化开发框架 release_id: ${release:id} pipeline.yml 定义 - 屏蔽掉流⽔线定义的复杂度 - 丰富的通⽤Action，开箱即⽤ - Action 扩展规范，任意扩展 Workload 管理 - Create - Update - Delete - Describe - Scale - Restart services: trade-server: ⾃动发现并识别 services、 jobs 和 addons - 兼容 telegraf 和 prometheus 协 议 - 即将⽀持 skywalking 和 opentelemetry 弹性监控架构 模块化开发框架 第四部分 什么是 Erda Infra 开发框架 Erda Infra 是⼀套轻量级 Go 微服务框架，包含⼤量现成的模块和⼯具，能够快速构 建起以模块化驱动的应⽤程序。

解放Python的 表达力，性能和安全性 Thautwarm 目录 CONTENTS 语法和语义扩展 JIT 静态类型 语法和语义扩展 表达力的扩展， 可用性的保留，白来的午餐？ 演示一小部分: 模式匹配, Quick Lambda, Pipe运算 语言决定思维模型 GNU-APL C++ Haskell 说 到 质 数 � 人 们 想 到 什 么 � 语言决定思维模型 但它们不够“万金油”的问题 来源，不一定是不能解决的。 扩展语言，开阔思维 我预期的语法(及语义) 扩展系统: 1. 首行用moshmosh? 标志模块 2. +extension名 (extension参数)开 启扩展 3. -extension名 (extension参数)关 闭扩展 4. 可以自定义扩展并 注册 5. 在这套系统下，有 很多简单的自定义 扩展可供练手 任何在不使用该系统时拥有的功能（PYC二进制文件 任何在不使用该系统时拥有的功能（PYC二进制文件 发布，C扩展等等），在使用该系统后得以保持，拥有 工业级的可靠性和稳定性 6 如何工作？ Python Import 忽略Cache Loader, 只对源代码Loader 重写get_data方法 调用父get_data方法， 拿到源代码 moshmosh.extension. perform_extension 源码变换 扩展的语法和语义 并非naïve的，不卫生的

自动化超参搜索与模型选择，最 终基于多模型进行自动化融合构建，将生成的多元化模型关系进行选择与赋权。 图 18 自动化建模框架 自动化建模一般采用如图 18 的框架，先进行多表关联，然后基于先扩展后过滤的 逻辑进行特征选择，下一步基于精选特征与多个超参范围进行超参搜索，最后采用 XGBoost[22]、LightGBM、DNN、RNN、FFM 等不同模型进行自动化模型融合。 4.2 同工业界方法联系 据，如何从这些异质的数据构造图，要结合业务实际多次实验确定。合适的工具能提 升对接业务数据的效率，然而现有的图神经网络框架大多聚焦在模型的离线训练和评 测，缺乏此类工具。 （4）研发人员易于上手，同时提供充足的可扩展性。 从研发效率的角度来说，自建图神经网络框架的目的是减少建模中的重复工作，让研 发人员的精力集中在业务本身的特性上。因此，一个“好用”的图神经网络框架应当 易于上手，通过简单地配置即能完成多 纳，提出了相应的计算范式。例如，DGL 把 GNN 的前向计算过程归纳为消息函数 (message function)、聚合函数 (reduce function) 和更新函数 (update function)[7]。 我们扩展了聚合函数的种类，提出一种更加通用的计算范式： 上述计算范式仍然分为生成消息、聚合消息、更新当前节点三个步骤，具体包括： ● 层次维度的聚合函数 ：用于聚合同一节点在模型不同层次的表示。例如，

试点实施 效果评估 经验固化 目标设定 培 训 （ 理 论 、 案 例 、 实 战 演 练 ） 应用管理平台（CAS） 生命周期管理 部署/卸载 启动/停止 升级/回滚 灰度发布 弹性伸缩 微服务运维 应用告警 日志分析 全链路拓扑 SQL分析 调用链 立体监控 方法追踪 事务洞察 微服务治理 负载均衡 限流/降级 熔断/容错 错误注入 黑白名单 微服务管理 设计和开发 构建 测试 发布上线 监控运维 部署 流 水 线 （ 持 续 集 成 、 持 续 交 付 ） 扩展插件： Eclipse等 扩展插件： 静态检查等 扩展插件： 三方部署系 统 扩展插件： 客户测试系 统 扩展插件： 客户自有仓 库 扩展插件： 客户自有监 控 开发者生态 开源社区 案例 开发者 API 产品 生态 通用微服务工具市场 行业微服务组件市场 github.com/apache?q=servicecomb 助力文思海辉PHP语言系统实现 全微服务化架构 基于RFID技术的楼宇设施管理 遇到的问题 性能瓶颈稳定 性差 复杂度高不易 扩展 • 单体应用，功能耦合 • 新增功能影响现有业务，升级业务中断 • 业务增长对性能要求高，增加机器不能解决问 题 • 一个业务问题影响整个系统，风险高 基于微服务引擎Mesher功能将PHP应用接入微服务治理

云原生-程序员视角 基础设施 K8s 云原生生态（CNCF） 云原生应用 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络， 存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 4 6 7 2 3 5 1 负载均衡 标签 流量 组件 日志 指标 容量 服务 依赖 路由规则 持久卷 部署策略 健康检查 … 灰度 发布 定时弹性 事件 指标弹性 分批发布 重启 回滚 日志管理 事件中心 指标监控 存储挂载 服务绑定 手动弹性 回退历史 负载均衡 报警 诊断 组件管理 服务治理 … 权限 K8s Istio Envoy Tekton Argo 认知成本高：K8s功能强大却没有统一的使用方式，不得不学习复杂的声明字段和各种奇怪的Annotation； • 稳定性不足：没有设置Pod的QoS等级，导致频繁被驱逐，没有设置反亲和性策略，导致节点流量不均; • 扩展效率低：需要负责安装，升级丰富的云原生插件，无法解决插件的依赖，冲突和资源浪费问题； • 运维成本高：Apiserver, etcd, Controller-Manager, Kubelet,等组件都具有一定复杂度，无法做到定期升

com/FISCO-BCOS/web3sdk/issues] 基本特 性 链上链下( AMOP ), 为联盟链提供安全高效的消息信道 web3j(Web3 Java Ethereum Ðapp API) 扩展特 性 交易结构修改：增加对web3sdk使用者透明的randomid和 blocklimit; 提供系统合约部署工具和系统合约使用工具 支持使用国密算法发交易 支持将智能合约代码转换成java代码 建议使用 1.2.0版本 [https://github.com/FISCO-BCOS/web3sdk/tree/V1.2.0] 后的web3sdk 时，生成支持国密特性的java代码，应用有更大可扩展空间 合约代码转换为java代码操作步骤 将要转换的合约代码复制到 web3sdk/dist/contracts 目录 $ cd ~/mydata/web3sdk/tool/contracts Service)服务 性能 应用于区块链的多节点并行拜占庭容错共识算法 并行计算和热点账户解决方案 UTXO账户模型 易用性 浅谈FISCO BCOS的易用性 链上信使协议AMOP使用指南 弹性联盟链共识框架方案 可扩展的虚拟机指令ethcall 安全 FISCO BCOS权限模型 机构证书准入 群签名&&环签名 可监管的零知识证明说明 FISCO BCOS系统合约介绍 作者：fisco-dev

是⼀站式的开源持续测试平台，遵循 GPL v3 开源许可协议，涵盖测试 跟踪、接⼝测试、UI 测试和性能测试等功能，全⾯兼容 JMeter、Selenium 等主流开 源标准，有效助⼒开发和测试团队充分利⽤云弹性进⾏⾼度可扩展的⾃动化测试，加 速⾼质量的软件交付。 ⼴受欢迎的开源项⽬ Star 7,400 + • 累计下载次数 100,000 + • ⽇均下载次数 150 + • 超过 350 ⼈的 Issue 请求内容 ● 等待控制器 ● 循环控制器 ● 条件控制器 ● 事务控制器 HTTP TCP SQL Dubbo 内置协议 MQTT 插件扩展协议 WebSocket GRPC FTP Debug ⾃定义扩展 按需扩展 ⾃动化场景编排 ● 场景管理与环境配置 ● 测试步骤拖拽式编排 ● 丰富的测试组件 ● 场景嵌套与拼接 JMeter-Pod-1 JMeter-Pod-2 Data-Streaming 消费 Kafka Data-Streaming 计算后 的数据落库 被压测系统 被压测系统 性能测试报告 实时展示 解决原⽣ JMeter 主从⽅案问题。所有节点都可以 弹性扩展，⽀持⼏千、⼏万甚⾄百万并发压测。 Prometheus 监控数据实时 展示 ⾃定义监控 性能测试 MeterSphere ⼤规模压测架构设计 MeterSphere 界⾯ MeterSphere