這次來研究 redis-py 這個 Python 庫，redis-py 主要功用是提供 Redis 客戶端的介面讓使用者操作 Redis

範例程式碼

先來看看教學文件裡的範例程式碼

>>> import redis
>>> r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
>>> r.set('foo', 'bar')
True
>>> r.get('foo')
b'bar'

使用者使用 redis.Redis 物件來對 Redis 服務下指令

源碼分析筆記系列的文章我想找一些程式碼不算多且有名的 Github Repo，研究其程式碼架構和設計，希望能從中學到一些設計想法，提升自己的能力

不過我不可能記下全部細節，所以只會寫下我覺得有趣的地方

這次找的是 Pytube 這個 Python 庫，Pytube 的功用是用來下載 Youtube 影片

在研究一些網路協定時，不乏有許多封包包裝定義，要實作勢必要使用到 bit 級的操作

雖然我工作上多有熟成的工具直接套用，所以都沒什機會用到這類操作，但總覺得還是要熟練一下 bit 操作，然後能自組封包內容，因此有了這篇筆記

Big-Endian v.s. Little-Endian

位元組順序 (Endianness) 分成兩種：

• Big-Endian 大端序
• Little-Endian 小端序

大端序最高位元組會存在最低的記憶體位址處，以 0x0A0B0C0D 的 32-bit int 值來說，0x0A byte 會存在記憶體較低的位置，0x0D byte 則會存在較高位置

如題，此篇文章記錄我如何使用 gdb 來查看一個卡住的 python 程式

過去工作時還真有遇過某段 python 程式碼卡住，然後看了半天看不出個所以然

當時會 debug 卡這麼久，有一個原因是我真的沒想到會卡在寫 log 的地方，如果馬上懷疑是寫 log 的程式碼卡住，大概 Google 一下就會查到這篇文章了吧：https://stackoverflow.com/questions/24509650/deadlock-with-logging-multiprocess-multithread-python-script

簡述一下卡住的原因： 這段程式碼是跑 multithread ，在 thread 上又做了 spawn process 的動作 假設現在有 t1, t2 兩個 thread，當中 t1 fork 生成 child process，若剛好此時 t2 在運行 logging.Handler.handle() critical section，t1 fork 出來的 child process 會複製到鎖住的 log handler lock 狀態，所以這個 child process 一旦要寫 log 就會卡住，因為 handler lock 的狀態是被占用的，而這狀態永遠不會被釋放，程式就這樣卡住了

asyncio 是 Python 內建的module，在 Python 3.4 時加入

是一種單 thread 的設計，它靠著 cooperative multitasking (協同運作式多工) 讓我們能多個工作併發處理 (concurrent)

協同運作式多工相對於搶佔式多工（Preemptive multitasking），協作式多工要求每一個運行中的程式，定時放棄自己的執行權利，告知作業系統可讓下一個程式執行

多線程採用的是搶佔式多工，多線程是由作業系統做排程，線程執行任務途中會被外力(作業系統)中斷改排其他線程執行，而協同運作式多工不由作業系統排程，在任務執行時遇到需要等待回應的狀況，會放棄執行權，改執行別的任務，而原任務在等到回應後再繼續執行

這篇文章主要是大概介紹 asyncio是如何做到 cooperative multitasking