go test可以用来做单元测试，-cover参数可以显示测试覆盖率。

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go test -v ./... -cover

结果如下：

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...
PASS
coverage: 34.4% of statements

但是有时候需要提高覆盖测试率，就需要知道哪些代码被覆盖到了，而哪些代码没有被覆盖到。这时候可以借助go提供的一个工具来实现。

elasticsearch索引一旦建立，就无法动态修改其字段的映射类型，有时候因为人为原因污染了索引的mapping,这个时候就只能通过重建索引来修改索引的mapping设置了。

在一次项目中，有一个字段结构如下：

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{
	"logistics":{
		"company":"string",
		"no":"string"
	}
}

由于当初创建索引的时候，既没有给这个索引中的这个字段指定合适的类型，也没有通过动态模板来为这个字段指定类型，导致 elasticsearch 默认将这种结构的数据设置成了 Object 类型，而我们真正想要设置的类型却是 Nested 类型。

这种情况下，一般有两种解决方案。

最近使用python过程中遇到了一个看似诡异的问题,由于惯性思维，这个问题花了一点时间一步步调试才找到。
先来看看下面的代码的结果：

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a = [1,2,3]
b = a
b.append(4)
print(b)
print(a)

如果这段代码放在其他语言,Java 或者 PHP 中，结果大多是这样的：

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[1,2,3,4]
[1,2,3]

但是在 python 中，实际执行的结果却是这样的：

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[1,2,3,4]
[1,2,3,4]

修改 b 的值，却影响了 a 的值。这个就是 python 和其他语言有一点不一样的地方了，简单可以理解为：python 没有赋值，只有引用。
如果以其他语言的方式来理解，那就是 a,b 都是指向同一块内存数据的地址，所以修改其中任何一个，都会引起彼此的变化，因为底层数据都是同一份。

现在，如果需要这段代码表现的和其他语言一致，该怎么写呢？

在 python 中使用 multiprocess 进行多线程或者多进程处理的时候，遇到了 gevent 问题：

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gevent.hub.LoopExit:('This operation would block forever....')

这个问题可以通过打上 monkey patch(猴子补丁)来规避。

在导入 multiprocess 库的文件头部加入以下代码：

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from gevent import monkey

monkey.patch_all()

注意，这两行代码需要放置在文件导入库的最前面.

我遇到的场景下， 导致 LoopExit 的原因是 multiprocess 的job中远程网络请求超时导致的，如果相应的job任务中没有远程请求的话，即使不用 pathch，代码也是能够正常运行的。由于避免加上超时处理的复杂逻辑，就简单的使用monkey patch来解决这个问题。

在python 3.4及以上的版本中，可以通过 asyncio 来实现协程(coroutine)。在 python 3.5以后可以使用 async/await 来简化代码，如果python版本是3.4的话，需要通过 @asyncio.coroutine注解 和 yield from 来实现。

一下代码是3.5+以后的写法，和3.4版本的写法主要区别在于:

1. 用 async 代替了 @asyncio.coroutine
2. 用 await 代替了 yield from

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import asyncio

async def task(n):
	print("do task:",n)
	await asyncio.sleep(1)

tasks = [ task(_) for _ in range(10)]

loop = asyncio.get_event_loop()
res, _ = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
for _ in res:
	print(_.result())

参考：
廖雪峰的Python3.x教程-异步io