语义上说幂等性。

不过这只是一个约定。实际上，如果服务器乱来，GET 完全可以不幂等。
实际的区别可能是用 GET 发送数据的话，
由于浏览器和服务器通常对 url 长度有限制，
因此 GET 发送的数据量上限比 POST 要低很多。
但实际上 HTTP 协议并没有指定 url 长度，所以完全可以开发支持「无限」长度的 url 的 http 客户端和服务器。

@ly529 完全空手很难吧。以前看云风在网上说打算备两个手机，然后带 sim 卡插来插去。

可能还是得等虚拟 sim 卡流行.

@Sh888 如果非个人购买，一般都是统一机型。否则每个人的设备都不一样，采购起来太麻烦。还有每人预算不一样的问题，总有人喜欢什么都用顶配，企业不可能将顶配作为标准，其他人都发补贴。而让超额的人贴钱也不是最佳方案。因为这种人多半自己的设备也想用顶配，也就是说他可能在自己的设备上已经花了很多钱了，不想再为企业的机器贴钱了，但是不贴钱按预算买的设备又用起来不爽，这就是矛盾。

BYOD 除了 DropBox 这样的小公司推行以外（当然现在 DropBox 也不算小了），还有 IBM 这样的大公司。实际上，较早推 BYOD 的是 Intel.

当然，BYOD 也有两种。一种是你可以选择带自己的设备来用，也可以选择配发的。还有一种就是没有配发设备的选项，只能 BYOD.

至于账号公私合一是另一回事。

@jadetang 看 @coolcooldee 的回复是和国企类似的官僚化问题。

@jinhan13789991 就算你不勤备份，也就损失自己写的代码，一般最多就十天半月（说实话，闷头开发十天半月，既不 push 到中心仓库让同事 review, 也不 push 到集成服务器跑测试，已经很不常见了）。而且硬盘损坏的概率并不高，估计远远低于自己误操作干掉代码的概率（这在公司电脑上是一样的）。

@Sh888 BYOD (Bring You Own Device) 很正常，说不上公私不分。因为对开发者来说 1) 有的开发者喜欢轻薄的，可以到处开发，有的喜欢性能强的，编译快 2) 光配置系统可能就要 1-2 天

@shakoon 涉密的肯定不能这么搞。不过大多数公司你把代码全拖到自己电脑上，然后辞职自己干，即使公司不追究法律责任，也并没有什么卵用（代码要维护的，你一个人怎么拼得过一个团队？而且对很多公司而言，代码并不是核心竞争力。）

@l00t 你这是 leet code 转写的 loot 吧，其实不含数字

@SuperMild CN

@234747005 devops 和运维有什么区别？这运维干多了要偷懒必然转向 devops 呀。

@hackpro 英语差，商务签容易被拒。

@cuterose

> 一天可能看 1 章都够呛

做笔记、习题全做的话一点都不慢。而且页数进展得快可能是因为新知识少或者难度低，并不代表学习的进度快。

> 心里压力有点大

放轻松。压力大了并不能爆发潜能。

> 在想要不要去学个 Django 或者爬虫的库
> 我只学了 flask 投简历的选择面还是很窄的。
> 另外一个自己又想认真把基础学扎实。

很多要求 Django 经验的企业是想招有实际生产环境项目的 Django 经验的人
（或者说，踩过 Django 在生产环境下各种坑的人）。
junior 级别可能还是更看重基础，以及 web 开发的领域知识（具体是 flask 还是 django 区别不大）.
基础和 web 这两方面没问题，进了企业再入手新框架也很快。
当然你想学 django 也没问题，但指望在 flask 之外多学一个 django 提升求职竞争力可能效果没你想象的好。

爬虫库和 web 后端就是不同的领域了。
学这个可能确实可以拓宽求职范围。
但另一方面精力、时间有限。
所以具体怎么选还得你自己想。
不过你也不用太纠结，如果决定先化功夫在基础上，那以后学爬虫库会比较快，
反过来呢，先学爬虫库，然后有需要再补基础，这样因为实际要用到而去学说不定效果好一点。
所以可能选哪个最后结果都差不多。

> 心路历程帖

还是有很多人想转码农的。对别人可能也有帮助。

> 邮件

[email protected]

@cuterose 我是萌新。。。

> 自己使用过程中的学到的一些总结

有自己的思考就行了。
别人的东西始终是别人的，自己去思考才能变成自己的，否则强记下来很快会还给别人的。

> 对 Python 一些概念的理解还不够透彻

你可以找 Python 2 的文档看看这些概念是什么时候加进去的。
如果是 Python 早期版本里没有的，那有可能这个概念是一个比较抽象的概念。
抽象的概念要理解透彻是不容易的，
因为抽象本来就是用来解决项目大了或者项目多了以后，
项目内部和项目之间有很多相似的代码维护费时费力的问题。
如果代码量不够，没有感性的体验，是很难理解透彻的。
等你删够足够多行代码（重构、重写）可能就容易理解透彻了。

> 最近在看 Python 核心编程

Python 核心编程没看过，无法评价。个人推荐 Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python, 这本书好像没有国内出版社影印（原版好贵），不过作者提供了网页版： https://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html

> 很多时候都需要上网搜别人的思路来借鉴

这叫「面向 Google/StackOverflow 编程」, 是一个重要的编程流派 ;-)

其实 Python 标准库的东西，大部分都是 Python 实现的。也就是说，理论上说可以不用 Python 标准库，全部自己写。但实际上没人这么干。有些困难的、常用的逻辑，Python 标准库帮我们解决了，那直接用就是了。搜别人的思路一般是这个问题对你来说太难了，或者说你不太确定自己的想法对不对，但是因为这个问题不是特别常用的东西，所以没有标准库或框架或模块可以直接用，那上网搜就很正常。

另外，搜到的代码你要比较好地整合进自己的代码，就需要读懂它。当然有时候可以直接硬套，但这个只是把这事留给未来的自己罢了。当你写的项目大了、或者项目老了，如果涉及到需求变动，或者需要重构使代码更好理解、更好维护，你总要去弄懂这段代码的。也许有部分代码可以始终不去碰，但不可能所有硬套的代码都不去管的。也就是说，只要坚持写下去，或早或晚，至少其中一部分的代码你不得不去读懂的，那这个读、改的过程就是学习的过程。（搜索不能算学习，只能算学习的预备工作。）

以上指的是你实际编程过程中遇到的问题。
纯为练习做的编码，那理论上是不应该搜索的。
但是自学的话，如果实在没有思路，那还是得搜索或者问人。

好老师出题呢，会照顾学生的水平，既不会太简单（没什么效果），又不会太难（完全超出学生的难度），
所以这种情况学生就应该信任老师，既然老师给我出这个题，那就说明这个题我一定可以独立解出来的。
否则的话，老师或者会在出题时附带提示，或者会给这个题加上一颗或者几颗小星星。

但是你自学的话，这个题是你自己找的，不是老师给你出的。
实际上你并不一定清楚自己的程度，也不清楚题目的难度。
这种情况你解不出来可能就是这题在你现有能力之外了，这时候除了跳过不做和问人（搜索答案也算问人）外别无选择。

> 思路不是特别清晰

思路特别清晰就说明题太简单了，还在你的舒适区内。

找思路只能靠自己了。

我的经验是，可以尝试「拆」问题，假装我已经为解决这个问题写好了 f1, f2, f3 函数和 c1, c2 类，然后加以组合，去解决这个问题。走通了以后，再去补那些函数和类的定义（所以我很喜欢用 PyCharm 的 alt+enter ）。

另外就是不要老对着电脑，没有头绪可以做点别的事，比如出去走走，交给潜意识去解决。我发现有时候这个磨洋工的办法效果意外地好。

经过我的试验，会做噩梦，猜想是睡前大脑过于兴奋，睡时想象力开始狂飙突进的缘故。所以决定睡前还是轻松一点。

@skydiver 就是暖暖环游世界的公司做的。腾讯代销。

@siknet 人家是想学英语，你让人家黑下来。回来靠遣返会上黑名单的。这学英语代价也太大了。

@cuterose cheatsheet 在码代码的时候很有用，博客写 cheatsheet 类型完全没问题，但是就展示自己能力这一点而言没什么优势。

「闭门造车」半年学到这个程度，是相当牛的，你自己可能没意识到。

祝好运~

@star23 「如何搭配」其实就是咨询，问题之一是搭配的范围已经限死在你们有的衣服里了，问题之二是如何让人相信提供的搭配信息没有受到衣服库存的影响呢？

「重构耗时」可以渐进地重构，修 bug 时根据情况重构相关的函数、类、模块，其他部分留待以后再说。代码腐烂了，总要重构的，不重构只能从头写了。