找不到psycopg的mac版发行包，编译源码又总是出错（依赖的包太多了），后来找到了MacPorts。

Ports，BSD上的Ports，是gentoo的portage/emerge的老祖宗，Mac上也有Ports，呵呵。安装了Ports之后，只需要：
sudo port install py26-psycopg2
就搞定了，他会自动下载所有依赖的包的源码，并编译安装（包括PostgreSQL 8.4.4，Python 2.6.5以及一堆依赖库）。

在习惯了gentoo的emerge之后，对于要自己去下载软件包已经有点不习惯了（包括在Windows上），想要什么，直接emerge，源码就自动来了，并且编译安装好。现在有了MacPorts，在Mac上也完全能这样舒服了，真爽。

果真云开日出了，这两天过得很开心。

最近可乐越来越喜欢并且会玩积木了，去年10月回上海时，看他在家里无聊，带他去超市里买了一套类似乐高的那种塑料的山寨版的积木回来。不过，那时候他并不怎么懂得玩，兴趣也不是很大。后来带回珠海来，也只是随便扔着基本没怎么玩过。前阵子开始，似乎慢慢有了兴趣，会自己用积木搭一些形象出来，然后告诉我们这是什么，看着还挺像那麽一回事。他有兴趣，又能拓展想象力，我觉得很好。另外，也让他有机会进行一些思考，比如那天，他把积木搭成一个“7”字型，摆在床上无法直立起来。问我放在地上是不是就能直立起来，我想当然的回答说，不行的。他指着顶上弯曲出来的那部分问，“是因为这个吗？”，我说是的。他说“我试一下”，于是他把积木摆到地上，还真就成功立住了，于是他很得意。 我比较高兴他会说“我试一下”，而不是直接相信我说的“不行的”。

于是，周二，在淘宝上给他买了一套正版的乐高大桶装，不过，周五晚上才拿出来，说给他的礼物。他很高兴和兴奋，周五晚上，我也就完全沉浸在陪儿子玩乐高的天伦之乐中了，这种感觉的美妙，是无法用语言表达的。与其说，我买玩具，抽时间陪他玩，不如说，是用这些，换取他带给我的快乐。

今天上午起床后，他继续拉着我陪他玩积木，玩了一上午。中午去公司工作，为解决python从PostgreSQL读取大量数据（不能一次性取）的问题，找到了psycopg模块（支持server side cursor，之前用的pygresql不支持），同时psycopg在windows有amd64的支持，也顺便解决了pygresql在windows平台不支持64位的麻烦。

傍晚，一家三口又去了海滨公园（可乐说，一定要爸爸妈妈陪他去玩），也弥补了前面几次来海滨公园，可乐都没有玩到游乐场的遗憾。

一直玩到游乐场关门，再回公司，写完了一个模块，然后回家。心情很舒坦。

4月24日开始用Eclipse来真正的写第一个Python程序——xxsp的跨平台核心，整整一个月后的今天，基本完成了，1700余行代码（包括注释、空行）。

由于Python自带的标准库已经很强大了，这个程序完全没有使用其他第三方的模块。更重要的是，它的跨平台特性，使它特别的符合项目的需求，目前在Windows和Gentoo Linux上都已经顺利跑起来了。另外，应该说，用Python可以比较容易的把代码写得很优雅。

前两天已经提及了，这次由于在web服务端也采用了Python来写（web.py框架），使得客户端与web服务端交换数据的开发工作量大大减小。正合了CPyUG的倡议——人生苦短，我用Python。

昨晚要解决python写的客户端向web服务端提交一个较复杂的数据结构（多层的词典），原本打算在客户端把数据结构生成XML然后POST给web服务端，然后由服务端的php脚本解析XML，不过想想转为XML，再解析XML的过程，就很繁琐，头疼。后来想未必要用XML（不需要通用，却平白增加了网络传输量），可以自己定义一个格式来传送，不过，始终因为这个数据结构比较复杂，光来回转换这个过程就觉得麻烦，更不用说传送过程中出错，服务端如何校验数据正确性等细节问题了。

后来灵光一闪，想到为什么服务端不也用Python来写呢？因为Python的pickle直接可以把整个词典对象（不论多复杂）序列化，然后POST给服务端的Python脚本来反序列化，直接就可以在服务端得到这个词典对象了。于是在web服务器(nginx)上装了flup，spawn-fcgi，以及轻巧的web.py框架（尝试了一下django，感觉太庞大、复杂了，不适合这个简单应用），然后只要几行代码就搞定了（为了减小网络传输，用zlib把序列化了的对象再压缩一下）：

客户端打包：

data = zlib.compress(pickle.dumps(dict))
params = urllib.urlencode({'s':data})
...  # POST 数据

服务端解包：

class xxapp:
	def POST(self):
		data = urlparse.parse_qs(web.data())
		dict = pickle.loads(zlib.decompress(data['s'][0]))
                ...