Python collections 模組提供多個方便的類別(class)供開發者利用，其中 Counter 類別（dict 的子類別）可以應用在計數(counting)相關的場景：

A Counter is a dict subclass for counting hashable objects.

本文將介紹 Counter 類別的使用方式，並比較其與 dict 與 defaultdict 之間的效能差異。

現今後端(backend)儲存解決方案相較於以往多了許多選擇，從傳統的硬碟儲存到現代各式各樣的雲端儲存服務，例如 AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage 甚至 HDFS(Hadoop Distributed File System) 等等，因此開發過程不免都會遇到需要整合雲端儲存方案的問題，與其重新發明輪胎，不如選擇 1 套簡單易用而且通吃各家服務的套件，不僅省事還能有效增加開發效率。

所以，你需要 smart_open 的幫忙！

Apache Spark 是現今處理巨量資料(large-scale data)分析、資料處理、機器學習(machine learning)的主流叢集運算框架之一，其主打簡單、快速、可擴充(scalable)、統一介面(unified) 4 大特點，更支援多種語言(Python, Java, R, SQL)可供靈活選擇運用。

Spark 採用的是 In-memory 運算技術，運算的資料存在於記憶體之中，相對於使用硬碟等儲存媒介的運算框架（例如 Apache Hadoop）而言， Spark 具有運算速度的優勢。

此外，除了提供核心運算功能的 Spark Core, Apache Spark 更在其基礎上衍生 Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX 四大功能：

• Spark SQL - 支援以 SQL 對資料進行操作、運算
• Spark Streaming - 讓 Spark 能夠處理串流(streaming)形式的資料
• MLlib - 增加機器學習(machine learning)的相關函式庫(library)，讓開發者得以利用 Apache Spark 進行機器學習相關的運算
• GraphX - 支援圖論(graph theory)相關的運算，像社群網絡(social network)相關數據分析就適合使用 GraphX 進行運算

引用自 https://databricks.com

綜觀來說，Apache Spark 是相當值得投資學習的一套運算框架。

本文將透過 Docker 以及 PySpark 為初學者提供接觸 Apache Spark 的一條捷徑。

Python 應用(application)相較於 Go, C 這類語言所寫的應用，前者執行效率較慢是公認問題，不過 Python 的易用性也相對地提升開發速度，甚至其 batteries included 的哲學以及豐富的生態系也能夠減少重複造輪的情況，大幅縮短從概念到產品的實現路徑。

至於執行效率慢的問題，其實可以透過多種手段進行改善，譬如進行分散式、多執行緒(multithreading)、多行程(multiprocessing)、改善演算法，或以其他較高效率的語言為 Python 進行擴充（例如 ctypes 模組），雖然無法保證一定能夠像 Go, C 這類語言同樣高效，但也能夠將效率提升到可接受的程度以上。

但在處理真正的效率問題之前，絕大多數可能是我們沒有以正確有效率的方式撰寫 Python 應用，而導致其執行效率較差，並且將問題怪罪於 Python 本身。

因此如何剖析 Python 程式，並且找到隱藏在其中的效率問題，是一門相當重要的課題，本文將從介紹 cProfile 模組開始，並以實際範例找出 Python 程式中的問題點，並使用 py-spy 工具更近一步精準定位問題所在，以提高找出問題的效率。

用 Python resource 模組找出尖峰記憶體用量 一文介紹如何透過 Python resource 模組了解尖峰記憶體用量(peak memory usage), 不過該模組並無法提供更詳細的記憶體統計資料，無法得知具體哪部分的 Python 程式消耗大量記憶體，因此我們需要透過工具剖析(profiling)詳細的記憶體用量，以幫助定位問題之所在。

本文將介紹如何使用 Fil 剖析 Python 程式的記憶體用量，並透過 1 個簡單的範例，實際定位程式中耗用記憶體的部分，並進行改善優化。

Python 先天的設計使然，所以 Python 相較起其他語言（如 Rust, Go 等）更加耗用記憶體，如果是簡單的 Python 程式（例如自動化腳本）基本不需要太在意記憶體的問題，但如果是需要計較運算資源成本的應用場景，例如使用 AWS, GCP 雲端服務等， Python 的記憶體耗用肯定會對總體花費造成影響，因此了解你的應用使用記憶體的情形是相當重要的一步。

如果要優化記憶體的使用，可先從盤點尖峰記憶體的用量著手，除了可以避免使用等級過高的運算資源之外，還可以針對尖峰用量最大的應用優先降低用量。

Python 也提供內建的 resource 模組可使用，讓開發者可以設定系統資源的使用限制（例如 CPU time, heap size, nice 值 等等），也可以讀取系統資源使用的情況，其中就包含尖峰記憶體(peak memory)用量的資訊。

Python 知名套件 requests 一直是每位 Python 應用開發者在開發 HTTP client 的首選，不過該套件原生並不支援 asyncio, 無法受益於 asyncio 在 I/O 方面高效率的優點，因此如要增加使用 requests 的效率，通常會搭配 multiprocessing 或 threading 模組，透過平行(concurrent)處理提高同一時間能夠執行 HTTP 要求的數量。

所幸我們仍有 AIOHTTP 可以使用，該套件不僅提供與 requests 套件相同的功能，更原生支援 asyncio, 因此可以在不使用 multiprocessing 或 threading 模組的情況下，就能夠達到相當高的執行效率，如果想透過 asyncio 提高 HTTP client 的效能，不妨考慮使用 AIOHTTP 吧！

本文將透過實際範例學習如何使用 AIOHTTP 實作 HTTP client, 建議需有 asyncio 的基礎再閱讀本文為佳。

前陣子研究 asyncio 模組時，恰好看到其中 1 個函式 wait_for() ，該函式在 coroutine 超過時限時，會將其取消(cancel)，不過 asyncio 也有提供 1 個函式能夠保護 task 被取消，該函式為 shield() ，官方文件對於 shield() 函式的說明為：

Protect an awaitable object from being cancelled .

簡而言之，能夠防止 awaitables(coroutines, Tasks, Futures) 物件被取消。

不過，實際上該怎麼使用，官方文件並沒有著墨太多，因此本文將實際透過幾個範例摸索如何使用 shield() .

自從 Python 3.4 推出 asyncio 模組之後，開發者在提升 Python 程式效能的解決方案上又多了 1 種選擇。

不過相較於較為人所熟知的 multiprocessing 與 threading 而言，大多數初學者並不習慣非同步式(asynchronous)式的開發思維，但只要能夠掌握 asyncio 模組中幾點重要的概念，即使是從未接觸過的初學者，也能夠慢慢掌握 asyncio 的使用方式。

本文將重點介紹 asyncio 模組中的重要概念，並透過實際範例理解 asyncio 的運作，從而學會如何使用 asyncio 模組。

Claude Shannon 於 Information Theory 研究中提出熵(entropy)的概念，可以說是影響後續機器學習(machine learning)發展相當重要的概念。

熵看似難以理解，但其實是 1 個很簡單的概念，只要了解其背後的意義就能夠輕鬆上手。