tuple是immutable的，初始化後值就無法改變
namedtuple適用於想存一個不希望有人改值的資料時
>>> from collections import namedtuple
>>> Student = namedtuple('Student', ['name', 'age'])
>>> a = Student('Tom', 20)
>>> a.name
'Tom'
>>> a.age
20
>>> a.age=21
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: can't set attribute
不知道大家是否有聽過「流式接口」(Fluent Interface)
總之我是最近才知道這個詞的
說起來為什麼會去查這東西
因為最近隨便看看，看到Java code滿多這樣的程式碼：a.foo().boo()，像是這樣會將函式接連串下去的程式碼，就好奇查了一下Python相似的寫法實作與應用
然後就查到原來這樣的寫法有個稱呼：「流式接口」
本作是輕小說改編動畫，作品我在看動畫前就有耳聞，應該是在「這本輕小說真厲害」的榜單上看到的名字的，因此一直有著原作就很有人氣的印象，然後終於動畫化的感覺。
故事講述聖瑪格諾利亞共和國與帝國的無人兵器「軍團」間的戰爭，共和國宣稱研發的無人機「破壞神」能與軍團對抗，並沒有造成人員傷亡，但實際上破壞神是由一群遭受種族迫害被剝多公民權的人駕駛，並非真的無人死傷，只是做為非白系種不被當作人計算而已，這些被隔絕於共和國85區外被迫踏上戰場的人，被惡稱為「86」。
Cache 可以減輕後端 server 的負擔，同樣的 request 內容不用每次都再跟 server 要資料，可以使用 Nginx Cache 裡存的 response 做回應
語法：
rewrite regex replacement [flag];
若 path 符合後面 regex 正規匹配的話，會重定向到 replacement 位置
Proxy 主要分成兩種
1. 正向代理 (Forward proxy)：代理對象是client
client <--> proxy <-- | --> server
(server不會知道client的IP)
2. 反向代理 (Reverse proxy)：代理對象是server
client <-- | --> proxy <---> server
(client不會知道server的IP)
作為服務端，我們一般是拿Nginx做為 reverse proxy，前面講到的負載平衡的分流其實就是 reverse proxy 的一種常見功能，以下介紹更多 proxy 相關的功能
為應付龐大流量時後端可能不是只有一個伺服器，Nginx作為中間代理，能解析用戶端來的請求的路徑，做派發到特定後端伺服器處理，當中也可做些負載平衡的設定，讓流量分散到各伺服器，防止只有單一伺服器繁忙的狀況
config 檔裡的 location 可用來定義請求 path 對應的回應
以下說明匹配規則
首先，要記住這幾個符號代表的意思：
1. = /uri：精準匹配，如果有對到搜尋會到此為止
2. ^~ /uri：前綴匹配，如果有對到搜尋會到此為止
3. ~ pattern：正規表達式匹配，區分大小寫
4. ~* pattern：正規表達式匹配，不區分大小寫
5. /uri：前綴匹配
6. /：通用匹配，所有的路徑一定會匹配到這個
採用的順序是：
1. = 精準匹配最優先
2. ^~ 前綴匹配，對到即使用
3. ~pattern, ~* pattern 正則匹配
4. 沒帶修飾的前綴匹配
5. 通用匹配
多個正則匹配的狀況，會選擇設定寫在上面的那個匹配
多個前綴匹配成功的狀況，會選擇匹配最長的那個
Nginx的config配置檔案
- /etc/nginx/nginx.conf (主配置)
- /etc/nginx/conf.d/default.conf (預設會被加載的配置檔)
為了之後學習與測試方便，我們先利用Docker來建立一個Nginx測試環境吧！
檔案結構：
docker-compose.yaml
nginx/
├─ log/
├─ html/
│ ├─ index.html
├─ default.conf
資料庫的操作會併發處理，因此也會遇到Race Condition問題
此篇文章會說明各種問題情境與解法
這裡主要是考慮使用的是 PostgreSQL 資料庫的狀況，不一樣的資料庫可能會有不同結果
在前一個寫入還沒commit前，後面的寫入覆蓋前面的值，就是 Dirty Write
範例：
DB： X = 0
Transaction A：寫入 X = 10
Transaction B：寫入 X = 5
Transaction A：COMMIT
Transaction B：COMMIT
最後 X = 5，Transaction A 的寫入被蓋掉了
asyncio 是 Python 內建的module，在 Python 3.4 時加入
是一種單 thread 的設計，它靠著 cooperative multitasking (協同運作式多工) 讓我們能多個工作併發處理 (concurrent)
協同運作式多工相對於搶佔式多工（Preemptive multitasking），協作式多工要求每一個運行中的程式，定時放棄自己的執行權利，告知作業系統可讓下一個程式執行
多線程採用的是搶佔式多工，多線程是由作業系統做排程，線程執行任務途中會被外力(作業系統)中斷改排其他線程執行，而協同運作式多工不由作業系統排程，在任務執行時遇到需要等待回應的狀況，會放棄執行權，改執行別的任務，而原任務在等到回應後再繼續執行
這篇文章主要是大概介紹 asyncio是如何做到 cooperative multitasking
在介紹 asyncio 是怎麼做到 cooperative multitasking，首先需要知道什麼是Coroutine與Event Loop
- 查詢Table的某筆資料
select "欄位名" from "表格名" where "條件"
範例：
select * from tb_customer where customer_id='xxxxxx';
select name from tb_customer where customer_id='xxxxxx' order by age asc; (order by "欄位名" [desc, asc])
RPC 全名 Remote Procedure Callback，是一種電腦通信協定，該協定允許執行於一台電腦的程式呼叫另一個位址空間（通常為一個開放網路的一台電腦）的子程式
程式碼看起來就像呼叫一般的函式，但其實底層是呼叫遠端別的程式的函式
RabbitMQ 提供各種 routing 方法，讓我們能在傳送消息上做到各種變化以適應各種條件問題
前幾章大概說明了消息的傳輸路徑，先來看第一站：Exchange 元件
RabbitMQ 提供了四種 Exchange
RabbitMQ 提供了 Message Acknoledgments (簡稱ack) 的功能，讓我們能確保消息有準確傳達，以及正確執行
使用 python pika client library 實作簡單的 Producer 端發送訊息到 MQ 裡
pika doc：https://pika.readthedocs.io/en/stable/
當中傳輸消息的協定是使用 AMQP (Advanced Message Queuing Protocol，高級消息隊列協議)