mailper 在2009年4月26的文章里《 Guido认为程序员大多数工作不需要递归 》谈及递归不是编程的基础。并且在python中并没有实现尾部递归Tail Recurssion。
但是，今天我们却看见了某Python实现的尾部递归
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OpenESB 项目实现了一个运行期企业服务总线(Enterprise Service Bus:ESB)使用JBI(Java业务集成)作为核心基础。OpenESB可以让你集成企业应用与Web Service松散地连接成复合的应用程序。这使得你可以无缝地组合与拆解该复合应用程序，并认识到一个真正面向服务架构(SOA)的优点。
BPEL是一种编程语言，它明确定义了基于Web服务的业务流程。BPEL在支持业务伙伴间的长时间会话方面表现尤为卓越。BPEL将成为基于Web服务的业务流程最广泛采用的标准，这一趋势早在该标准正式发布前就已经非常明显。
BPEL适用于支持业务流程逻辑的“宏观编程”。这些业务流程均是完整而独立的应用，它们将Web服务作为实现其业务功能的“活动”。BPEL不致力于成为通用的编程语言，相反，它的应用设想就是与其他实现业务功能（“微观编程”）的编程语言结合使用。
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下面的这些排名并不是非常科学的，它们只是从某种方面表现出了编程语言的流行程度。仅供参考。
Yahoo Search
这里，我们使用了Yahoo Search API，简单地搜索了一下相关的编程语言。收搜字样是”language programming”，下面是搜索到的页面结果。也许这能够说明语言的流行程度。
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下面是25个最具有影响力，也是最重要的Linux网站，这些网站提供了Linux的分发包，软件，文件，新闻，以及其它所有的关于Linux的东西。关于Linux的分发包历史，可以看看本站的这篇文章《 Linux Distribution Timeline 》
1. Linux.org
这个站点主要提供Linux相关的新闻、文档、教程，培训，以及其它一切和Linux相关的东西。这是你需要了解Linux开源社区的总入口。
2. Debian.org
如果你想要了解所有关于 Debian 和Linux/GNU 操作系统的相关信息，这个网站是必需要访问的，因为这是Debian的官网。
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Python的创造者Guido在最近一篇关于为什么Python里没有 Tail Recurssion Elimination （暂译：尾递归优化）的文章中提到一个我们可能经常听到的观点“真正的程序员一般不用递归”。
http://neopythonic.blogspot.com/2009/04/tail-recursion-elimination.html
Third, I don’t believe in recursion as the basis of all programming. This is a fundamental belief of certain computer scientists, especially those who love Scheme and like to teach programming by starting with a “cons” cell and recursion. But to me, seeing recursion as the basis of everything else is just a nice theoretical approach to fundamental mathematics ( turtles all the way down ), not a day-to-day tool.
翻译：（第三点）我不认为递归是编程的基础。递归是一些计算机科学家们，尤其是那些热爱Scheme （lisp的一支）和喜欢用‘cons’ 来教表头表尾和递归的人们。但是对我（Guido）来说，递归只是一些为基础数学研究而存在的理论手段（例如分形几何学），而不是日常的编程工具。
这也再次证明当年“耗”哥当年在楼下遛弯时候给我的教导，好的程序员不在于多么会写看似非常聪明的代码，重要的是能够思路清晰的用最简单的方式解决问题。
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你能做对下面这些JavaScript的题吗？
你认为你了解JavaScript? 快速的做一下下面的这些题目。并将下面的每一个表达式的值写出。(答案在问题后面)
1. ++Math.PI
2. (0.1 + 0.2) + 0.3 == 0.1 + (0.2 + 0.3)
3. typeof NaN
4. typeof typeof undefined
5. a = {null:null}; typeof a.null;
6. a = “5”; b = “2”; c = a * b;
7. a = “5”; b = 2; c = a+++b;
8. isNaN(1/null)
9. (16).toString(16)
10.016 * 2
11.~null
12.”ab c”.match(/\b\w\b/)
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使用Python的 ctypes ，我们可以直接调用由C直接编译出来的函数。其实就是调用动态链接库中的函数。为什么我们需要这样做呢，因为有些时候，我们可能需要一个性能上比较讲究的算法，有些时候，我们可以在Python中使用已经有了的现成的被封闭在动态链接库中的函数。下面是如何调用的示例。
首先，我们用一个乘法来表示一个算法功能。下面是C的程序：
int
multiply(int num1, int num2)
{
return num1 * num2;
}
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可能很少有人意识到，在一个进程调用了exit之后，该进程 并非马上就消失掉，而是留下一个称为僵尸进程（Zombie）的数据结构。在Linux进程的5种状态中，僵尸进程是非常特殊的一种，它已经放弃了几乎所 有内存空间，没有任何可执行代码，也不能被调度，仅仅在进程列表中保留一个位置，记载该进程的退出状态等信息供其他进程收集，除此之外，僵尸进程不再占有 任何内存空间。
僵尸进程的来由，要追溯到Unix，Unix的设计者们设计这个东西并非是因为闲来无事想装装酷什么的。上面说到，僵尸进程中保存着很多对程序员和系统管理员非常重要的信息，首先，这个进程是怎么死亡的？是正常退出呢，还是出现了错误，还是被其它进程强迫退出的？也就是说，这个程序的退出码是什么？其次，这个进程占用的总系统CPU时间和总用户CPU时间分别是多少？发生页错误的数目和收到信号的数目。这些信息都被存储在僵尸进程中，试想如果没有僵尸进程，进程执行多长我们并不知道，一旦其退出，所有与之相关的信息都立刻都从系统中清除，而如果此时父进程或系统管理员需要用到，就只好干瞪眼了。
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