一周以来一直在用python做一些网络编程的东西。忽然感觉这是个比C或者Java都要人性化的语言。不需要声明变量,不需要大括号,回行自动缩进,更接近语言形式的交互,丰富的脚本资源……当真一用就马上熟悉了。此外,最近看两本和pyghon有关的书籍时候,更清晰的感觉到,大师的迷人之处就在于,能够把很晦涩的东西用最简练和形象的语句表达出来,没有雕琢的痕迹,也不会故弄玄虚。如果拿这样的学术作风和自己对比,就会很是羞愧难当——当被审稿人质疑文章缺乏学术深度的时候,甚至没有想过去据理力争,第一反应是挑拣背景知识里最复杂最冗长的公式堆砌到文章的恰当位置;更搞的是一个中国的国际会议投稿,审稿意见回来竟然是“英语表达不过关,语言缺乏深度”,我心里想“~!&%¥#@”,然后理所当然的进行文章的“GRE难句化”,写出了让ETS都会自惭形秽的恶心句子,文章倒是顺利的录用了。
需要反省的事情很多,这算是很重要的一个。之前但凡遇到文科同学,总要心口不一的羡慕一番,“你看,你的学科多好,可以不用实验不用仿真,满嘴跑火车就成”。实际上,无非是想显摆一下自己所从事的这项严谨的事业而已。而细想起来,这种注重实事求是的学科,跑火车也不是什么少见的事情。玩的大一点,就像是韩国的那个Woo Suk Hwang教授,造假造的都快获得诺贝尔奖了。玩的小一点,在各种文献搜索引擎中的中文论文,有很大一部分都是抄的,无非是多个仿真结果而已。前阵子论文中期审核时候,导师还批评我们这帮答辩的,“你们的参考文献怎么都是外文的呢?”——是啊,中文的大部分都是抄的,参考也要参考个原本不是。
跑题了。毕业论文会写个音乐推荐的软件,有些类似 Itunes Genius,但音频分析的部分更加侧重一些。工作量有一些大,希望能够按时完成吧:) 附件是两个很有效的Python脚本,抓取网站API。具体实现才发觉,土豆或者Amazon的推荐功能实际还是很初级的^_^
------------------------------------
C:\Python25>cd feedparser
C:\Python25\feedparser>python setup.py install
running install
running build
running build_py
creating build
creating build\lib
copying feedparser.py -> build\lib
running install_lib
copying build\lib\feedparser.py -> C:\Python25\Lib\site-packages
byte-compiling C:\Python25\Lib\site-packages\feedparser.py to feedparser.pyc
running install_egg_info
Writing C:\Python25\Lib\site-packages\feedparser-4.1-py2.5.egg-info
C:\Python25\feedparser>cd..
C:\Python25>cd pydelicious-0.5.0
C:\Python25\pydelicious-0.5.0>python setup.py install
running install
running build
running build_py
creating build
creating build\lib
copying pydelicious.py -> build\lib
running install_lib
copying build\lib\pydelicious.py -> C:\Python25\Lib\site-packages
byte-compiling C:\Python25\Lib\site-packages\pydelicious.py to pydelicious.pyc
running install_egg_info
Writing C:\Python25\Lib\site-packages\pydelicious-0.5.0-py2.5.egg-info
C:\Python25\pydelicious-0.5.0>