最近的项目中，需要一个轻巧点的日志系统，主要记载服务器运行时的各种信息（警告、错误等等），由于 Python 自带的日志模块 logging 只使用文件形式存储的，也许对日后的检索不是太方便，因此也有想过扩展一下 logging 模块的想法。偶然在 Github 上瞎逛发现有使用 MongoDB 存储的日志模块 mongodb-log ，浅浅使用心得：
1、非常轻巧
2、提供 Web 界面方便远程浏览（使用Web.py框架）。

使用范例

如果你在使用 Python ，巧合的是需要日志系统，更巧合的也对 MongoDB 感兴趣，更更巧合的是需要个简单的 Web 界面，那么这个模块完美解决以上问题咯。

源起

前段时间，在做文本处理的实验时，需要预加载大量的原始数据（100W），在Python中使用的字典（dict）类型负责保存这些数据，很快就开发完成了一个Demo版，然而程序执行的效率不是那么令人满意，通过使用Python中的profile发现，影响程序执行性能的关键语句就那么几条（用dict保存加载后原始数据，这是个循环遍历。）

解决问题

既然找到了问题源，于是就勒起衣袖开始动手尝试使用各种解决方案替代效率不佳的，经过多次的反复尝试，调优的效果不太明显，最后一个idea：考虑Python垃圾回收机制的影响了，最后也证明了这个想法的靠谱程度，本文后续部分将分享调优的过程与测试结果。

浅谈Python垃圾回收机制

在使用C语言开发时代，我们的开发效率（生产力的问题）受牵制于内存释放、泄露等问题，于是普遍的口号---“指针好难学”。时过境迁，当今的流行的语言都配套了内存自动回收机制，从而使我们有更多的精力去纠结于业务上处理。

调优之前

在项目开发过程中，时常需要对目录、文件进行相关的操作，比如读取文件的内容，遍历目录等等。在Python中也提供了强大的类库支持这些I/O操作。本文将记录Python中对文件、目录的一些常见操作手法。

涉及文件、目录操作的模块

文件、目录的创建、删除

创建目录可以简单的使用下面的语句即可完成（支持2层目录的创建）：
相对于目录的创建而言，目录的删除就会有点小陷阱了，对于一个空目录的删除，可以简单的使用下面的语句完成：
但是，如果该目录不为空将会抛出“Directory not empty: 'test'”异常了。如果在其他语言中可能需要一层一层递归进行删除，但是在Python中，有个神器提供目录树的删除的功能，可以使用下面的神器解决：

在开发过程中，时常需要某些对象在软件整个运行生命周期只需存在一个副本，比如服务器加载的参数配置等等，有种现成的设计模式专干这种活---单例模式，能很好的适用这种需求场景。而由于Python动态语言的灵活性，相对于其它编程语言的实现尤为优雅、简洁、方便，实现代码如下:
以下是多线程测试代码：

在生产环境中，一般考虑了大量用户的高并发行和稳定性，一般会使用Apache、Nginx等专业的Web服务器，从而放弃使用便于开发过程中测试代码使用的Django自带轻量级服务器。本文记录Django在Apache、Nginx的简单部署方案，以便记忆力衰退时翻阅。

Apache使用mod_python部署

安装mod_python：
编辑/etc/apache2/httpd.conf，添加以下配置信息：
重启Apache，如果RP还行，即可访问Django创建的项目。注：PythonPath选项设置的目录为您项目所在目录的上级目录路径（有点儿绕）详细请参考：http://docs.djangoproject.com/en/1.3/howto/deployment/modpython/

Nginx使用Fastcgi部署