@fy Python 的 IDE 一直用的 PyDev，相比之下比 Android Studio 快了不止一个数量级，特别是启动的时候。嗯，描述错了，想说的是“ jedi 和 YCM 比 PyCharm 卡我真不信”。

YCM 的配置确实不太友好，特别是 Windows 下太麻烦了，要下载 MSVC，既然 MSVC 都下载了我干嘛不直接用。Linux 下还好，如果只用支持 Python，基本上都能简单编译通过。如果用 NeoVim 的话推荐用 NCM+Jedi，不用编译，使用很流畅，对 Windows 的支持也不错，内存占用也很少（ Windows 下算上 GUI 和各个 Python 子进程也就 100M 左右），不过感觉在 Linux 下更加丝滑。

嗯嗯，打算试试 PyCharm 和 VS Code，毕竟这两个都大名鼎鼎而且用户也不少，应该也很好用。

Pixel 并没有性价比优势，虽然 Google 亲儿子用起来体验不错，但是确实买不起

@fy PyCharm 运行速度和 Android Studio 相比如何？两者都是 JetBrains 家的产品。PyCharm 功能强大我承认，但是比 jedi 和 YCM 卡我真不信。NCM+Jedi 路过

@PythonAnswer 以前遇到这种问题，一般都交给摩尔定律。其实以目前的状况，如果全盘 SSD 并且内存够大的话，开 JetBrains 家的 IDE 都比较流畅，更不用说 Eclipse 了。。。。。所以，真正的问题还是。。。。没钱！并不想回忆用 Android 编译一个小程序也需要几分钟，以及升级一次 Android 打 patch 就能让 IO 跑满导致系统卡死的惨痛经历，Orz，估计这才是我不想开发 Android 的主要原因吧。。。

@symons 感觉我在 IDE 中开发新函数也是这么做的。其实 Python 重构对 IDE 的功能需求不是很大，除了 rename 之外，其他的 Extract xxx 之类的功能从来没有用过

@xingzhi1990 我硬盘快爆掉了，Android Studio 和 VS 都超级占空间。问一下，VS2017 只装 C/C++和 SDK，要用多少空间？

@gnaggnoyil 没有用过 intellisense，想问一下，intellisense 比一般的自动补完优秀在什么地方？ YCM 的编译对 Windows 并不友好，需要下载 MSVC，有这功夫我还不如直接用 VS 呢。个人认为，一般情况下，自动补完其实只要能补全函数名、参数和代码片段就够用了。

@symons 虽然我也经常用 Vim 写代码，不过如果代码量大，还是会首选 IDE。至少对于我来说，Vim 下的 Python 开发还有如下问题：

* 代码重构怎么办？即使是最简单的重命名函数名或者变量名都比较麻烦。jedi-vim 的 rename 功能很容易出错，剩下的方法还是要依靠搜索插件自己判断是不是要替换。PyDev 的代码重构要简单很多，还有 PyCharm 更是强大到变态（虽然我没用过，Orz ）
* 调试怎么办？无论是 pdb、ipdb 还是 pdb++，凡是需要输入命令来调试的，都不如使用点击或者快捷键的调试流畅。pudb 的界面要更友好一点，但是不能跨平台使用，而且在滚动窗口的时候还是很痛苦。

具体 IDE 具体讨论，比如 Eclipse 和 JetBrains 家的 IDE 的学习成本就不一样。不过基本上来说，IDE 学习成本比 Vim 低，容易记忆，功能强大而完善。

很常见的批量扫描，如果扫描出了问题才会黑你。如果很在意的话，直接用 fail2ban 屏蔽掉就行，以前 WordPress 的 xmlrpc 漏洞的时候，我的 VPS 直接被扫描得监控显示无响应了。

喜欢用电子书主要是方便携带。当然，携带了看不看又是另外一回事了。不过，这价格实在是贵得让我连购买的欲望瞬间被彻底打压到消失。。。。Orz，买不起

@fengleidongxi 我看了一下一下自己手机上的进程，感觉每一个不同的 App 都是用的不同的 UID 在运行，而且 /data/data 下的目录也是不同 App 用的不同 UID 和 GID 进行创建。什么情况下会出现共享 UID ？

@fengleidongxi 如果我没记错的话，$$好像也是用的这个技术来实现为指定 APP 提供服务的吧。除了系统自带的程序以外，安装的 APP 应该每一个都有独立的 UID 吧？为什么会有共享的 UID 情况？

@xanthuiop Orz，点错了。。。。。。那是用来做消息循环的异步库啊

@shihira 我的观点恰恰相反，缩进让代码可读性增加，特别对于初学者，不会对无数的{}感到恐惧，同时也有强迫开发者优化逻辑和结构的被动效果。

@msg7086 Python 的数据模型应该算是非常优雅的了，所有基本的属性都有 builtin 的函数对应。话说，你写 Java 的时候难道重来没有纠结过：我去，这个对象到底应该用 size ？ size()？ length ？还是 length()？来获取长度？感觉 Ruby 的做法就是：不要纠结了，我全部都提供给你用。而 Python 的做法是：不要纠结了，统统用 len()就好了。

@lrxiao lambda 在 functional programming 里面很好用，不过 Guido 并不承认 Python 是一个 functional programming 语言，所以没有加强 lambda 的功能，只能用简单的表达式确实不如 Ruby 强大。不过感觉意图在于强迫开发者不要写过于复杂的 lambda 函数，有复杂功能的都该有个名字。gtqdg

@xanthuiop 这个软件有点意思，用的什么技术实现的？

没看懂你要做什么，排版看得头疼。。。。。如果收到的数据有固定的结构或者头部，用 struct 根据 field 来拆。如果没有固定的格式，依赖特殊的 magic number，那么无论是 bytes 还是 bytearray 都是可以 find 或者 index 的。

一句话来说，用 Python 处理数据绝对比用 C 简单啊

@scriptB0y 为什么用 tuple 回更快？

看到本帖的时候，搜索了一下 Google Play，发现支付宝在 Google Play 上架了（不知道什么时候上的），最近一次更新是 9 月 8 日。话说 Google Play 上的支付宝应用的流氓程度是不是比直接从官网上下载的好一点？

如果整数列表比较大，并且经常使用的话，推荐用变量保存一个 set

所以是达到限制了？还是因为硬件资源占满了？其实测试最高线程数，如果没有放入具体应用中的测试时没有太大意义的，毕竟线程具体完成什么工作，对于能够创建的最高数量是有很大影响的。

听你的需求像是 itertools.groupby，但是 group 要求先对数据进行 sort，不然会产生多组相同 key 的结果