python面试有一道很基础的问题：list（列表）和tuple（元组）有什么不同？基本上只要背过题库的同学都知道，list（里面的元素）是可变的，tuple（里面的元素）是不可变的。
我们尝试在python解释器中改变tuple的元素（赋另一个值），会有以下的表现：
1 | def tuple_check(): |
可以看到赋值操作报错，tuple不支持再次赋值，体现了其“不可变”的特性。
但是，不支持赋值/不可变的原因，到底是什么呢？不是说不支持就不支持吧！难道也没有支持的可能？
这个问题要给出清晰的答案可并不容易，如果你直接检索网上资料的话，会发现很多文章都在说重复的话，没有什么深入的挖掘，导致这个问题无从解释。于是，今天这篇文章，就给大家把这个问题讲的干脆一点。
以及，看完这篇文章之后，网上那些车轱辘话大家也就没有必要再看了。
python作为最流行的语言之一，我们对python的认知到底有多少呢？大胆猜测，95%的同学对python的了解都不超过5%吧！不用说python的c源码了，就算是python每个标准库的.py源码，都有很少人去关心。结论就是，我们对python本身的理解是远远不够的，比想象中还不够！当然，这也可能是python的语言特性导致的吧，在设计方面就不需要我们去多想。
python的岗位众多，网上的教材跟面试题也很多，然而很多都是八股文，浅尝辄止，鲜有深度的挖掘，让人知其然而不知其所以然，处处透露着对技术的不敬！想想看，游戏程序员学lua，一些C Library的实现、Lua底层机理都需要熟悉，python比lua应用会更加广泛，为什么就不可以去熟悉类似的东西呢？python的应用场景那么多，不去深入了解这门语言的实现，怎么能够更好掌控这门语言？怎么可能做出更加优秀的产品？
因此笔者决定，从一些所谓的python面试题出发，通过源码分析的方法，挖掘其思路与实现，让更多人对python有更加深入的了解。这个系列，会把一些本该属于python教程里的东西给展现出来，取名就叫做Medium Python——因为笔者刚出道（谈恋爱）时，已经写过Easy Python，里面罗列了些python的简单知识。至于未来有没有Hard Python，到时候再说吧！
学过python的我们都知道在python的类实例instance的__init__函数里，可以初始化这个instance的属性。属性的命名有许多种，比如有一个例子：
1 | class Student: |
这三种属性名分别是：不带下划线、带一个下划线、带两个下划线
假设有一个类Student的实例student，我们通过访问student.name、student._gender，是能够获得对应属性值的，但访问student.__age却报了如下错误：
近期笔者在研究python内部部分模块的实现机理，研究着研究着就开始硬刚C源码了。想着先前工作或是日常也没有体验过用C++编写python库，于是就刚好学习了一下。
用C或者C++编写python的扩展库，建议用Visual Studio宇宙第一IDE，一来能够同时支持python跟C，二来调试功能非常强大。入门上手的话，可以参考下面的文档：
编写的库叫做cplayground，只包含一个hack函数tuple_setitem——强行设置tuple的元素（python默认是不支持的）。我们可以来看这样的python扩展用C++该如何实现：
《测试架构师修炼之道》一书，笔者入行一年多的时候拜读过。虽然这本书主要偏向业务测试、质量管理的方向，而并非技术测试、测试开发的方向，但只要是测试行业从业者，笔者认为都值得一看。
从笔者本人角度，对于测试人员的职业发展，是极端推崇技术方向的。但工作最终总会落实到人，近年来测试被划分为偏向技术的岗位，那么技术本身就一定要搞起来，这样才能使得这类职业能够在工作框架体系里处于不屈之地。
但即便如此，测试本身也有很多技术/管理方法论的积淀，有很多old school的东西是值得尊重的。不论技术做成什么样，从测试工作的最终目标而言，都需要贴合传统测试遗留下来的的概念。《测试架构师修炼之道》一书，对传统测试，尤其质量管理方向相关的知识点、工作目标、工作方法都概括的非常明确，是测试行业不可多得的智慧积淀（嗯，测试行业确实缺乏沉淀！）。
技术方向的测试同学阅读这本书，能够更好地把握技术研发的方向；业务方向的测试同学阅读这本书，能够更全面地规划自己的发展。
在阅读的过程中，笔者也做了相关的读书笔记，提炼了其中的精要。本文也将把笔者的读书笔记全部分享出来：
在学习javascript和python的过程中，我们通常会接触到map、filter、reduce之类的一等公民高阶函数。理解map和filter是相对简单的事情，但理解reduce的话还是需要一番推敲。正值十一假期，今天这篇文章就好好讲讲reduce这个东西
我们首先以python为例，看一段reduce程序的操作：
在vue技术栈下做图表需求，echarts是一个非常棒的选择，提供了非常多种多样的图标示例以及非常复杂强大的API。由于笔者近期工作内容中需要分析采样点的分布情况，因此自然而然接触到了echarts的3D散点图。在笔者的需求中，需要对不同点进行分类，并按特定的颜色显示出来。经过一番踩坑，了解到了echarts在实现这方面的机制。
echarts绘图/刷新只需要通过setOption接口即可实现。在各种options中，visualMap视觉映射组件能够根据数据在特定维度上的值，指定对应点的视觉属性（比如颜色、透明度、图元大小等等）。
要用到visualMap特性，需要import相关组件：
截至2021.9，不知道哪天更新了vscode，发现默认的终端从以前的git-bash变成了powershell，笔者用的windows电脑，于是乎要解决这个问题，把powershell变回git-bash。
打开settings，发现以前的terminal.integrated.shell.windows设置已经失效，不能再用。在settings的图形界面查看shell设置，默认的选项变成了PowerShell、Command Prompt和Javascript Debug Terminal，不能直接指定git-bash路径。
经过一番查找，发现官方文档已经说明可以通过设置terminal.integrated.profiles.windows的方法，增加一个shell选项，从而达到目的。于是我们可以在settings里添加一个git-bash选项：
1 | "terminal.integrated.profiles.windows": { |
然后在shell选项里就能选择git-bash了。试试看吧~
近期在研究寻路功能的测试工作，需要对玩家寻路过程中的行进轨迹进行采样，判断采样点是否在特定的寻路区域内。UE4自带了NavModifierVolume的actor，可以放置到场景里标识某个区域的寻路成本（不了解寻路相关背景的话可以参考先前的文章），因此我们做采样的时候，也需要判断某个点是否在特定的NavModifierVolume里。由于自己所负责的游戏是网游，NavModifierVolume最后导出给服务器用了，实际游戏里获取不到这些actor的数据，因此实际测试时，一方面需要下载服务器上的NavModifierVolume数据，另一方面还要手写相关的计算方法，来达到我们的工作目的。
NavModifierVolume是一个空的长方体，可以旋转成任意形式。因此判断玩家寻路采样点是否在特定寻路区域内，也就必须解决这个数学问题——3D空间下判断一个点是否在特定长方体内。
通常而言，这个问题有以下的解法：
在游戏领域，行为树是常用的AI解决方案，用行为树可以快速明了地描述AI的行为模型，而UE4提也供了非常完善的行为树解决方案，不仅有用户友好的界面，而且也有多样化的底层支持。在官网的行为树快速入门指南中，我们可以了解到UE4行为树编辑器的使用以及用蓝图创造行为树节点的方式，而在一些特定的需求当中，蓝图相对于C++并不会非常灵活。因此，笔者稍微研究了下行为树C++层次中的内容，简单分享下行为树里各种节点的C++写法
首先上一张行为树完整图，是基于场景查询系统（EQS）快速入门制作的：