Python利用ctypes提高执行速度

ctypes 库可以让开发者借助C语言进行开发。这个引入C语言的接口可以帮助我们做很多事情,比如需要调用C代码的来提高性能的一些小型问题。通过它你可以接入Windows系统上的 kernel32.dll 和 msvcrt.dll 动态链接库,以及Linux系统上的 libc.so.6 库。当然你也可以使用自己的编译好的共享库

我们先来看一个简单的例子 我们使用 Python 求 1000000 以内素数，重复这个过程10次，并计算运行时间。

Supplier和Memoize

SQLite是Android里常用的一种数据存储方式，在访问数据库数据时需要通过SQLiteOpenHelper。

一份好的数据库连接代码应该能解决以下几个问题: a) 构建实例比较费资源 b) 数据库连接最好能复用 c) onUpdate等方法在执行时不能和其他实例构成冲突。

这里可以很简单的这样写

Suppliers.memoize(new Supplier() { @Override public SQLiteOpenHelper get() { return new ...;
  }
})

这段代码利用了Guava提供的一些辅助方法实现Supplier和Memoize和逻辑。顾名思义，Supplier一般被用作factory，generator，builder，closure。Memoize类似于缓存这种概念，它一旦生成了一个实例，在以后的调用中都会返回同一实例，而且，线程安全。

这样写有几个好处，一是需要时才去构建实例，并不会在一开始就去阻塞程序的执行，二是它很简单的用memoize实现了缓存，保证只有一个实例生成。

代码注入

Glow是代码注入的重度使用者，它使我们的代码更加结构化，清晰，简单，同时还节省了不少的开发时间。

Dagger 2是我们实现注入的刀具，有兴趣的同学应该去网站多了解一下相关的内容。除了注入，它还有一些附赠功能，而这些恰巧能被我们用来实现缓存，而且还很简单，我们只需要额外用到几个annotation或接口而已。

@Singleton

相信大家对这个应该比较熟悉，这可是面试时的常问问题。简单来说，它就是单例。因为所以，用了它你不用再担心对这些实例怎么实现缓存了吧。

@Singleton public class SingletonClass {  
}

@Reusable

这是一个新的很酷的功能。单例虽然很好，但有些时候实例可能有些太大，一直放在内存，又不能回收，暂时可能程序也用不到，怎么都感觉有些浪费。很多情况下，我们并没有那么严格的要求需要唯一的一个实例，能重用就重用，[email protected]�景，假如已有一个生成的实例，重用它就行，不行重新实例化，不需要保证。

@Reusable public class ReusableClass {  
}

Lazy

Lazy使用的地方和前两者有些不同。@Singleton和@Reusable一般用在provides或类型定义的地方，但Lazy则是用在使用时，它的使用效果和最开始讲到的Supplier和Memoize类似。

@Inject Lazy lazySQLiteOpenHelper;

这里不会先生成SQLiteOpenHelper实例，直到你开始调用lazySQLiteOpenHelper.get()。而一旦第一次实例化结束，以后的调用都会返回第一次的结果。

Observable

在使用app的过程中，很多数据需要从服务器端获取。在我们app里，每天会为用户提供一些订制化内容，这些内容短期内不会改变，每次从服务器端去取太过耗时，但放到数据库或文件这些持久化存储里似乎不太必要。综合考虑后，似乎内存缓存是个不错的选择。

于是这个缓存需要提供以下功能，首先，它是个缓存，其次，它的结构需要很简单，因为很多地方需要用到，再次，它得线程安全。

后来我们的实现方案很简单，利用Retrofit和Observable提供的一些方法。

private static final long EXPIRE_MS = 5 * 60 * 1000; private Pair

cache; public synchronized Observable getDailyContent() { if (cache == null || cache.first + EXPIRE_MS 
这个方法的本质是利用Retrofit返回的Observable对象，然后Observable会提供一个类似缓存的cache方法，这样在subscribe之前，这个网络请求不会被发出，但一旦有了结果，后来的调用者都会得到同样的结果。
注 意
缓存虽好，用起来很快捷方便，但在使用过程中，大家一定要注意数据更新和线程安全，不要出现脏数据。
来自：http://www.jointforce.com/jfperiodical/article/3516