现代企业中，信息技术是不可或缺的一部分。企业需要依赖服务器来存储数据、提供服务等。而IBM作为全球顶级的计算机制造商，其服务器产品的性能和稳定性在业界有口皆碑。但是，在服务器运行过程中难免会遇到故障，这时候及时找到IBM服务器维修处进行维修就显得尤为重要。

IBM服务器维修处拥有专业的技术人员和维修设备，能够快速有效地解决各种服务器故障。如果企业没有建立与IBM服务器维修处的合作关系，一旦遇到服务器故障，可能需要耗费大量的时间和金钱来解决问题。这不仅会对企业的正常运营造成影响，还会给企业带来不必要的损失。

IBM服务器维修处还可以提供各种服务，如保修延期、硬件升级等。这些服务可以帮助企业延长服务器的使用寿命，提升服务器的性能和稳定性，减少因服务器故障而带来的风险和损失。

在选择IBM服务器维修处时，企业需要注意以下几点：

首先，要选择正规的IBM服务器维修处，确保维修人员拥有足够的技术水平和经验，能够为企业提供高质量的服务。

其次，要选择离企业较近的IBM服务器维修处，以便及时处理服务器故障，减少损失和影响。

最后，要选择价格合理的IBM服务器维修处，不能盲目追求低价，而忽略了服务质量和信誉度。

IBM服务器维修处的重要性不言而喻。作为企业信息化建设中的一环，建立好与IBM服务器维修处的合作关系，可以帮助企业更好地发挥服务器的作用，提升企业的核心竞争力。

下面我挑选出的这几个技巧常常会被人们忽略，但它们在日常编程中能真正的给我们带来不少帮助。

大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的创建一个list的方法。

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]  >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]  >>> another_list[2, 3, 4, 5, 6]

自从python 3.1 (甚至是Python 2.7)起，我们可以用同样的语法来创建集合和字典表：

>>> # Set Comprehensions>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]  >>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }  >>> even_setset([8, 2, 4])  >>> # Dict Comprehensions  >>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }  >>> d{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}

在第一个例子里，我们以some_list为基础，创建了一个具有不重复元素的集合，而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里，我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数，value是布尔型，用来指示key是否是偶数。

这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合：

>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}  >>> my_setset([1, 2, 3, 4])

而不需要使用内置函数set()。

这听起来显而易见，但经常被人忘记。对于大多数程序员来说，数一个东西是一项很常见的任务，而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。

Python的collections类库里有个内置的dict类的子类，是专门来干这种事情的：

>>> from collections import Counter>>> c = Counter( hello world )  >>> cCounter({ l : 3, o : 2, : 1, e : 1, d : 1, h : 1, r : 1, w : 1})  >>> c.most_common(2)[( l , 3), ( o , 2)]

JSON是一种非常好的数据序列化的形式，被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理，可以使JSON串具有一定的可读性，但当遇到大型数据时，它表现成一个很长的、连续的一行时，人的肉眼就很难观看了。

为了能让JSON数据表现的更友好，我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时，这尤其有用：

>>> import json  >>> print(json.dumps(data)) # No indention{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}  >>> print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention  { "status": "OK", "count": 2, "results": [    {   "age": 27,   "name": "Oz",     "lactose_intolerant": true  },  {   "age": 29,     "name": "Joe",   "lactose_intolerant": false  } ]  }

同样，使用内置的pprint模块，也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。

有时候，我们需要在两台机器或服务之间做一些简便的、很基础的RPC之类的交互。我们希望用一种简单的方式使用B程序调用A程序里的一个方法——有时是在另一台机器上。仅内部使用。

我并不鼓励将这里介绍的方法用在非内部的、一次性的编程中。我们可以使用一种叫做XML-RPC的协议 (相对应的是这个Python库)，来做这种事情。

下面是一个使用SimpleXMLRPCServer模块建立一个快速的小的文件读取服务器的例子：

from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer  def file_reader(file_name):    with open(file_name, r ) as f:    return f.read()  server = SimpleXMLRPCServer(( localhost , 8000))server.register_introspection_functions()  server.register_function(file_reader)  server.serve_forever()

客户端

import xmlrpclibproxy = xmlrpclib.ServerProxy( http://localhost:8000/ )  proxy.file_reader( /tmp/secret.txt )

我们这样就得到了一个远程文件读取工具，没有外部的依赖，只有几句代码(当然，没有任何安全措施，所以只可以在家里这样做)。

这里我提到的几个东西都是Python标准库里的，如果你安装了Python，你就已经可以这样使用了。而对于很多其它类型的任务，这里有大量的社区维护的第三方库可供你使用。

下面这个清单是我认为的好用且健壮的开源库的必备条件：

好的开源库必须…

包含一个很清楚的许可声明，能适用于你的使用场景。

开发和维护工作很活跃(或，你能参与开发维护它。)

能够简单的使用pip安装或反复部署。

有测试套件，具有足够的测试覆盖率。

如果你发现一个好的程序库，符合你的要求，不要不好意思——大部分的开源项目都欢迎捐赠代码和欢迎提供帮助——即使你不是一个Python高手。