ColaPHP的第一个beta版本,代号：Practice，已经实践的优化，可以适量应用在实际项目中，相比较0.4alpha，比较大的修改如下：
下载ColaPHP 0.5beta，阅读ColaPHP文档，访问ColaPHP项目。
下一个版本0.6beta开发代号：Easy，将在易用性方面进一步优化。
Tags: ColaPHP
This slide will tell you how to use MongoDb as MySQL in your application.
一些MP3播放器（包括iphone、ipod、itouch、blackberry等）可以在播放mp3的时候显示专辑图片、歌词等信息而不需要额外的图片文件和歌词文件，仅仅一个mp3文件就搞定，比较有意思。除了用专门的软件（比如itunes）来制作这样的mp3，我们还可以用程序来批量生成。
查阅mp3头信息ID3V2的技术文档，发现可以往ID3信息里面加入歌词和图片信息（可以在页面上查找Lyrics、Attached picture就能发现相应的内容）。有了官方格式上的支持，我们要做的就是把歌词和图片加入到MP3文件中去。
测试一些开源的软件包，发现一个比较可靠的：eyeD3，由python语言编写，直接上代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 | #coding=utf-8 import eyeD3 import re # mp3文件 mp3_file = '/path/to/foobar.mp3' # lrc歌词文件 lrc_file = '/path/to/foobar.lrc' # 专辑图片 pic_file = '/path/to/foobar.jpg' # 实例化eyeD3 tag = eyeD3.Tag() # 绑定到mp3文件 tag.link(mp3_file) # 去掉原文件中可能存在的图片 tag.removeImage() # 去掉原文件中可能存在的歌词 tag.removeLyrics() # 设定编码,非常重要，否则不支持中文 tag.encoding = '\x01' # 添加图片 tag.addImage(3, pic_file, u'') # 添加歌词，注意要utf-8编码，去掉lrc中时间信息 tag.addLyrics(re.sub('(\[.*?\][\n]*)+', '', unicode(open(lrc_file, 'r')).read(), 'utf8'))) # 更新到文件 tag.update() |
代码非常简单，需要注意的是设定编码，不然歌词就乱码了。有了eyeD3之后，可以写个爬虫，从网上抓下歌词和图片直接灌进MP3文件里面，剩下的就是享受了。
Tags: attached picture, id3v2, lyrics, mp3, Python
又是一年算账的时候，去年的今天写了2009年的一些计划：网络(socket)/桌面(gui)编程；一个精巧的PHP框架；数据挖掘；多一些好朋友。socket/gui编程算是稍稍入门吧；PHP框架(ColaPHP)已经发了4个alpha版本，目前从实际项目中看表现还可以，可能下一个版本就进入beta阶段，beta意味着ColaPHP逐步趋于稳定；数据挖掘前半年做的比较多，进展不算太大；好朋友多了一些，此事甚为欣慰。
2009年技术上主要是代码方面的成长，重构的事情做的比较多，已不太相信过于花哨的玩意。脾气方面，”骄躁”二字少了些。回过头来看2009，不觉太多收获，亦不觉浮度。
2010年想要做的一些事情：学一门新语言；ColaPHP发一个GA版本；数据挖掘，做一个开源的推荐系统；更多的好朋友。
希望春天能在2010年到来。
ColaPHP月度发布计划，基本上每月发一个release，相比较0.3alpha，比较大的修改如下：
访问ColaPHP官方网站，下载0.4alpha，不过建议随时跟进我们的svn://colaphp.googlecode.com/svn/trunk/，ColaPHP一直在活跃开发。
ColaPHP 0.4alpha已完成预期目标，所有的函数都控制在20行以内。下一个版本0.5alpha版本开发代号：Practice，ColaPHP已经在一些实际项目中使用，0.5alpha将得到更多的实践优化
招募PHP极客加入ColaPHP，联系fuchaoqun#gmail.com。
Tags: ColaPHP, PHP Framework
上次去beta沙龙的视频，希望没有浪费大家的时间，感谢beta沙龙的组织工作。
Tags: Collaborative filtering, KNN, recommender system, slope one, SVD
周末beta沙龙和大家分享的音乐智能推荐PPT，有些内容和上次的PPT差不多，这次主要和大家分享一个完整的数据挖掘流程，同样的，还是工程方面比较多，学术方面这里有很多大牛。
Tags: association rules, Collaborative filtering, KNN, music recommender systems, slope one, SVD
从2亿个0~2,000,000,000之间的数字样本中找出不重复的记录总数，首先想到的是bloom filter，转念一想既然全都是数字，bloom filter有点太重，bitarray也许更有效，于是第一个版本出来，部分代码如下：
ba = bitarray(212**4) cnt = 0 for i in data: if (not ba[i]): cnt += 1 ba[i] = True print cnt
大概需要140s左右，觉得if (not ba[i]):这个比较费，改了第二版：
for i in data: ba[i] = True print ba.count()
速度有所提升，到了120s左右，开始打起多核运算的主意了，山寨了一个map-reduce，首先通过maper把数据按照除4得余分成4份：
def maper(data): map_data = (array('I'),array('I'),array('I'),array('I')) for i in data: m = i % 4 map_data[m].append(i) return map_data
然后起了一个4个进程的woker pool分别计算，最后把结果汇总：
def worker(data): counter = bitarray(256**4) for i in data:counter[i] = True return counter.count() p = Pool(4) result = p.map(worker, data)
速度提高明显，到了50s左右，这个做法的问题是两次遍历：map的时候一次、reduce的时候又一次，于是开始想办法解决，把文件直接分开运算，不再map，把最后的结果做一下位或再计数：
p = Pool(4) result = p.map(worker, data) print (result[0] | result[1] | result[2] | result[3]).count()
到了26s左右，可能Python在进程间交换大数据量效率不是太好，再优化的空间有限，想起之前用Python的科学运算库做过数据挖掘，能不能用那个库试试，于是有了NumPy的版本：
import numpy as np print len(np.unique(np.fromfile('/path/to/data.dat', np.uint32)))
全部程序就这两行，速度到了12s，让人崩溃，NumPy的底层大多是C的实现，对代码做了一个profile，发现NumPy用了sort，有点浪费，如果我用C实现一部分功能的话效果应该会不错，注意到代码中有for i in data，data中有2亿条，就循环调用了2亿次，尝试把这个调用都封装在C里面，使用C级别的循环，于是用C扩展了一下bitarray包：
static PyObject * bitarray_fromarray(bitarrayobject *self, PyObject *pyo) { unsigned int *l; idx_t n1; Py_ssize_t nbytes, nitems, i; if (PyObject_AsReadBuffer(pyo, (const void **)&l, &nbytes) != 0) return Py_False; nitems = nbytes/sizeof(unsigned int); for (i=0; i<nitems; i++) { *(self->ob_item + l[i] / 8) |= ((char) 1) << (l[i])%8; } n1 = count(self); return PyLong_FromLongLong(n1); }
直接读取文件buffer到bitarray，python程序就变成了：
from bitarray import bitarray counter = bitarray(212 ** 4) fp = open('/path/to/data.datbk', 'rb') un = counter.fromarray(fp.read()) print un
一共5行代码，速度到了2s内，收工。
开发工作很久以前就基本完成了，一直没来得及整理，今天发布0.3alpha，相比较0.2alpha，比较大的修改如下：
下载0.3alpha，不过建议随时跟进我们的SVN://colaphp.googlecode.com/svn/trunk/，ColaPHP一直在活跃开发。
0.4alpha版本开发代号：20 lines，目标是把所有的函数都控制在20行以内以及代码的持续重构。
继续招募PHP极客加入Cola，联系fuchaoqun#gmail.com。
Tags: ColaPHP
最近有个项目，用到很多的表单校验，尝试了一下jQuery.validator，甚是顺手，地址：http://plugins.jquery.com/project/validate，基本的用法：
$('#formId').validate({ debug:true, // 打开debug模式，不会真实提交，适合测试 rules:{ uName:"required", // 需要录入 uNick:{ required:true }, // 需要录入的另一种写法 uBlog:{ required:true, url:true } // 需要输入，且录入的必须是url }, messages:{ // 自定义提示语文字 uName:"请输入用户名" }, submitHandler:function(form) { // 表单提交，需要jqueyr.form插件 form.submit(); } }
阅读一下文档差不多就会了解，支持的校验格式有：
required:必填字段
email:电子邮件
url:合法的网址
date:日期
dateISO:日期(ISO)
number:数字
digits:整数
creditcard:信用卡号
equalTo:相同的值
accept:拥有合法后缀名的字符串
maxlength:最多长度的字符串
minlength:最少长度的字符串
rangelength:一个长度介于最小值和最大值之间的字符串
range:一个介于最小值和最大值之间的值
max:最大值
min:最小值
相对高阶一点功能:
当然，你可以通过定义messages来修改提示信息，但你想偷懒又不想用默认的英文提示，直接引入默认提示文字
<script src="path/to/localization/messages_cn.js" type="text/javascript"></script>
传闻IE6下，jquery.validate.js有乱码，不能正常工作，解决办法：
<script src="path/to/jquery.validate.js" type="text/javascript" charset="iso-8859-1"></script>
有的时候默认的错误信息显示有问题，比如多个单选框，默认的会把错误信息显示在第一个单选框后面，页面就乱了，解决办法：
errorPlacement: function(error, element) { if (element.is(":radio")) { error.appendTo(element.parent().parent("td")); else { error.appendTo(element.parent()); } }
当然，还可以重载invalidHandler来实现
有的时候，一个输入框的校验依赖于其他条件，比如登录的时候可以通过用户名或者邮箱登录，只有当用户选择用邮箱登录时，才对邮箱输入框验证，rules中可以这样写：
uMail:{ required:{depends: function(element) { return true == $('#isMail').val(); }}, email:true }
这样只有用户选择了用邮箱登录才会校验 邮箱项，否则不校验。