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随着互联网的高速发展，安全问题层出不穷，也成为了人们关注的焦点。那如今互联网的安全基石非 TLS(SSL) 莫属。 我们建站的时候经常需要用到 TLS 证书，除了使用云厂商提供的免费证书、购买付费证书以外还会选择 ACME 服务商提供的证书，这些证书免费并且支持自动续签。

今天遇到一件很奇怪的事情。 客户在使用我们的devops平台创建分支时一直提示： **Invalid reference name，**可是作为reference的master分支是存在的。我们代码管理使用的是CE版的Gitlab，所以我查询问题时想着是不是调用 Gitlab API时传入的参数不对，review代码几次没有发现可疑的地方，在举足无措时想到在Gitlab Web端创建分支。 {% asset_img 1.png %} 仍然提示"Invalid reference name"，不过比API好的是显示了分支名：bug/v1.0.1.1-hotfix，不过这跟平台所给的或者Git中的概念不一致，**bug/v1.0.1.1-hotfix应该算是要创建的分支名，master才算是reference。**这里的提示很容易误导。暂时鄙视一下Gitlab，API确实不怎么好用 。 虽然知道了问题出在Gitlab而非devops平台代码，但是也不知道具体原因。 之后再次选择在本地clone 仓库，然后创建分支： {% asset_img 2.png %} 这时突然想起.git文件夹中，文件的存放结构： {% asset_img 3.png %} 而对于分支名bug/v1.0.1.1-hotfix在上图中的bug所在目录创建同名的bug目录**，**这受到了操作系统的限制，导致出现上诉的问题。

Python中的迭代器和生成器是对于初学者来说很容易混淆，更说不出两者的区别。 当然这也是面试中的常考内容，我今天将要详细介绍下它们。 迭代器 Python中的对象之所以能迭代是因为对象定义(或继承)了**__iter__或__getitem__**。 在需要迭代对象的时候，解释器会首先调用iter函数，iter的执行过程为： 查找对象是否存在**__iter__方法, 如果存在则调用，如果__iter__**返回的值是迭代器对象（Iterator），则直接返回，反之则报错,例如： TypeError: iter() returned non-iterator of type ‘int’ 如果没有实现**__iter__方法,则会查看是否实现了__getitem__**方法，如果实现，则会生成一个迭代器,并返回。该迭代器在迭代时会尝试通过索引（从0开始）获取元素，直到抛出IndexError。 如果两个方法都没有实现，则会抛出异常（其中Iter为对象所属的类）: TypeError: ‘Iter’ object is not iterable 由此可以看出：迭代器是从可迭代对象中获取的。 我们需要知道，**可迭代和迭代器是不一样的。**这可根据官方源码看出：

二分查找是比较常见的查找算法，在猜价的节目中就可以用到。 二分查找的时间复杂度为O(logn)。 Python实现： 迭代 def search(nums, target): start = 0 end = len(nums) - 1 while start <= end: mid = (start + end) // 2 mid_num = nums[mid] if mid_num > target: end = mid - 1 elif mid_num < target: start = mid + 1 else: return mid return -1 递归 def search(nums, target, start, end): if start > end: return -1 mid = (start + end) // 2 mid_num = nums[mid] if mid_num > target: return search(nums, target, start, mid-1) elif mid_num < target: return search(nums, target, mid+1, end) else: return mid

网络相关话题我们已OSI七层模型开启:) OSI七层模型 (图片来源于网络，侵删)

单例模式是一种比较常见的设计模式，所以顺理成章的成为我们第一个介绍的设计模式。 应用场景： 资源共享。例如，数据库连接，配置管理，日志管理。 实现方法有多种： 使用**_new_** class Singleton: _instance = None def __new__(cls, *args, **kwargs): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls) #这里需要注意不能使用cls(), 否则会导致无限递归 return cls._instance ins1 = Singleton() ins2 = Singleton() id(ins1) == id(ins2) # True 使用闭包/函数装饰器 闭包使得自由变量instance在**_singleton**调用完成后没有被释放，跟上诉方法中的类变量作用一样。

延迟绑定出现在闭包问题中。下面我们看一个闭包的例子：

def gen_mul(n):
    def mul(x):
        return n*x
    
    return mul

double = gen_mul(2)
doubled_value = double(6) # 12

虽然高德纳说过"冒泡排序除了它迷人的名字和导致了某些有趣的理论问题这一事实 之外，似乎没有什么值得推荐的。"，但是还是值得研究一下的^_^

今天开始将不定时分享:)

新的生活从这里开始。 我将在这里将分享技术与生活:) Github: https://github.com/xzycn StackOverflow: https://stackoverflow.com/users/4447404/lordran