我们要的是一个可读的字符串，因此os.urandom这种是不靠谱的。
[python]
#生成一个Population
pop = [chr(i) for i in xrange(33, 126 + 1)]
#sample随机选取，然后再Join
print "".join(random.sample(pop, 64))
[/python][......]
Python生成随机字符串(可读字符串)
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Author Archives: coder4
Python压缩Sqlite3数据库
Sqlite3的数据库，在删除数据时并不会回收空间，因此Sqlite3提供了一个特殊操作：VACUUM，调用它，我们可以压缩数据库。
当然，在Python中压缩也是非常简单的。
[python]
def compact_sqlite3_db():
try:
conn = sqlite3.connect(SQLITE_FILE)
conn.execute("VACUUM")
conn.close()[......]
学习Xapian(3) – 同义词的查询拓展
Xapian支持同义词的查询拓展。
按照同义词进行拓展算是查询拓展最基本的一种方式。
比如“汽车展览”和“车展”是同义词，我们搜索汽车展览的时候，也会把“车展”的结果返回。
很多人认为这个就是拼写校正，但实际它比拼写校正稍微高级点，特别是放在Xapian的语境下，毕竟拼写校正是基于编辑距离而不是语义的。
1、在DB写入同义词组
创建同义词组的API很简明。
WritableDatabase::add_synonym(term, synonym)
这一对同义词是有方向的，term[......]
Python中时间戳与时间字符串互相转化
#设a为字符串
import time
a = "2011-09-28 10:00:00"
#中间过程，一般都需要将字符串转化为时间数组
time.strptime(a,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
>>time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=9, tm_mday=27, tm_hour=10, tm_min=50, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=270, tm_isdst=-1)
#将"[......]
学习Xapian(2) - 拼写校正
Xapian提供了拼写校正功能，其基本算法就是编辑距离，只不过它支持UTF-8，也就是说是支持中文的。
1、建立拼写校正辞典
虽然编辑距离的算法很土很原始，但是Xapian提供了方便的接口建立辞典，至少有如下两种方式：
(1)Xapian::WritableDatabase.db.add_spelling(word, freq)
word就是正确的词，freq是出现频率，默认是1。
频率的作用是这样的，如果对于一个词比如篮球和蓝球，前者add了4次，后者出现了3词，那么当对"兰[......]