这是一篇在Stack overflow上很热的帖子。提问者自称已经掌握了有关 Python OOP 编程中的各种概念，但始终觉得元类(metaclass)难以理解。他知道这肯定和自省有关，但仍然觉得不太明白，希望大家可以给出一些实际的例子和代码片段以帮助理解，以及在什么情况下需要进行元编程。于是 e-satis 同学给出了神一般的回复，该回复获得了 985 点的赞同点数，更有人评论说这段回复应该加入到 Python 的官方文档中去。

AI 时代，大家都对各种人工智能岗位充满好奇和憧憬，但普遍都不了解，各个岗位具体是做什么工作的。在这里给大家打个比喻，虽然不太恰当，但非常形象！

• 做算法是屠龙，仗剑江湖，天外飞仙；
• 做工程是狩猎，跃马奔腾，纵酒狂歌；
• 做数据是养猪，每天拌猪食清猪粪，一脸土一身泥。

AI 原本是一个专业领域，没什么特别的。作为码农一枚，笔者的工作内容正好在这个领域。

今天在项目中遇到一个Django的大坑，一个很简单的分页问题，造成了数据重复。最后排查发现是DateTimeField 属性引起的。

下面描述下问题，下面是我需要用到的一个 Task Model 基本定义：

在Kubernetes中有几种不同的方式发布应用，所以为了让应用在升级期间依然平稳提供服务，选择一个正确的发布策略就非常重要了。

选择正确的部署策略是要依赖于我们的业务需求的，下面我们列出了一些可能会使用到的策略：

• 重建(recreate)：停止旧版本部署新版本

• 滚动更新(rolling-update)：一个接一个地以滚动更新方式发布新版本

• 蓝绿(blue/green)：新版本与旧版本一起存在，然后切换流量

• 金丝雀(canary)：将新版本面向一部分用户发布，然后继续全量发布

• A/B 测(a/b testing)：以精确的方式（HTTP 头、cookie、权重等）向部分用户发布新版本。A/B测实际上是一种基于数据统计做出业务决策的技术。在 Kubernetes 中并不原生支持，需要额外的一些高级组件来完成改设置（比如 Istio、Linkerd、Traefik、或者自定义 Nginx/Haproxy 等）。

使用Helm可以很方便的部署 Kubernetes 应用，但是如果对于线上的应用部署或者更新后出现了问题，要及时回滚到之前的版本该如何去做呢？当然我们可以手动通过kubectl rollout去进行控制，但是难免需要手动去操作。今天给大家介绍一个 Helm 的插件 Helm monitro，通过监听 Prometheus 或 ElasticSearch 监控或者日志数据，在发生故障时自动回滚 release。

Istio，是一个由 Google，Lyft，IBM 联合开发的开源项目，是服务网格（Service Mesh）技术的一个标准化的开源实现，致力于解决应用的微服务化组件之间的连接控制与安全、流量管理与可观测性。Istio 是云原生领域在 Kubernetes 之后最受关注的项目，帮助容器技术实践者从基础设施层的“容器编排“进阶到应用层的“服务治理”。Istio 先天与 Kubernetes 无缝衔接，了解并使用 Istio 可以极大地提升研发和运维的工作效率。

本系列课程参考 CKA (Certificted Kubernetes Administrator) 知识体系进行课程设计，并结合华为在 kubernetes 项目推广过程中的实践经验，理论+实践让用户快速掌握 kubernetes 的使用和维护技能。

在 kubernetes 的网络模型中，基于官方默认的 CNI 网络插件 Flannel，这种 Overlay Network（覆盖网络）可以轻松的实现 pod 间网络的互通。当我们把基于 spring cloud 的微服务迁移到 k8s 中后，无须任何改动，微服务 pod 可以通过 Eureka 注册后可以互相轻松访问。除此之外，我们可以通过 ingress + ingress controller ，在每个节点上，把基于 http 80 端口、https 443 端口的用户请求流量引入到集群服务中。

有的时候我们可能希望从 Prometheus 中删除一些不需要的数据指标，或者只是单纯的想要释放一些磁盘空间。Prometheus 中的时间序列只能通过 HTTP API 来进行管理。

前面的课程中和大家一起学习了 Kubernetes 集群中监控系统的搭建，除了对集群的监控报警之外，还有一项运维工作是非常重要的，那就是日志的收集。

学生 A：今天冬至了，老师你们的课程有没有优惠活动啊？

老师：呃……

学生 B：老师马上圣诞节了，课程可不可以优惠点啊？

老师：呃……

学生 C：老师你看马上就是元旦节了哦，肯定会有优惠的吧？

老师：呃……（为什么会有这么多节日呢？崩溃……）

上节课我们一起学习了如何在 Prometheus Operator 下面自定义一个监控选项，以及自定义报警规则的使用。那么我们还能够直接使用前面课程中的自动发现功能吗？如果在我们的 Kubernetes 集群中有了很多的 Service/Pod，那么我们都需要一个一个的去建立一个对应的 ServiceMonitor 对象来进行监控吗？这样岂不是又变得麻烦起来了？