换回自己的VIM配置文件

用过一段时间网上的通用VIM配置文件。使用通用配置文件本来是为了省心，实际用下来却并不省心。通用配置加载的东西是在太多，出了问题很难排查。默认配置里有部分不符合自己习惯的东西也很难改，修改之后更是衍生出一堆奇怪的问题。

最近新装了一台主机，趁着设置电脑的时候将VIM的配置重新整理了一遍，改用自己的VIM配置文件。

当前VIM下的插件管理工具已经很完善，插件的添加和更新都很方便。将自己常用的插件整理了一下，并使用vim-plug对插件进行管理。在加上少量自定义设置后，VIM的配置文件就好了。在换回自己的VIM配置后，VIM终于又重新开始变的好用了。

我的VIM设置可以在这里找到。

Telegram机器人

最近重新开始玩Ingress。好多年没玩，主要玩家已由QQ转战Telegram了。还有玩家专门为Telegram做了个Bot用来做新人接待、面基统计等相关工作。稍微研究了一下Telegram的Bot实现，发现Telegram API功能非常强大，而且使用起来也很简单，可以轻易的做出自己的机器人。

如果你想更多的了解Telegram Bot可以做什么，怎么创建一个自己的Bot建议阅读Telegram的官方文档 Bots: An introduction for developers。如果你和我一样使用Python进行开发，可以使用python-telegram-bot进行开发。

让Telegram Bot主动推送消息

一般情况下Bot都是在接收到用户的命令后被动的回复信息，如果希望机器人主动推送消息可以先手动查询chat id，然后Bot发送消息时指定为该chat id。获取chat id的方法如下：

和机器人对话。如果希望获取group的id，这需要先将机器人加到group，再@bot /xxx给机器人发消息。
访问 https://api.telegram.org/bot<YourBOTToken>/getUpdates获取消息。
访问getUpdates接口后将得到一组JSON数据，里面哪个是chat id还是比较容易识别出来的。

一个简单的机器人实例

发送命令51job，这个机器人会调用jobmonitor检查51job的岗位更新情况。

import logging

from telegram.ext import Updater, CommandHandler
from telegram.ext.dispatcher import run_async
from job import qcwy as job_qcwy

TOKEN = 'XXX'

# Enable logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
                    level=logging.INFO)

logger = logging.getLogger(__name__)


@run_async
def start(bot, update):
    """Send a message when the command /help is issued."""
    bot.send_message(
        chat_id=update.message.chat_id,
        text="Hi! I'm vicalloy's Bot. \r\n"
        "/51job update 51job. n"
    )


@run_async
def qcwy(bot, update):
    # 为防止其他人恶意向机器人发送信息触发该命令，这里还需要对发送人做个判断，只响应特定用户的请求。
    job_qcwy()


def error(bot, update):
    """Log Errors caused by Updates."""
    logger.warning('Update "%s" caused error "%s"', bot, update.error)


def main():
    updater = Updater(TOKEN)

    dp = updater.dispatcher

    dp.add_handler(CommandHandler("start", start))
    dp.add_handler(CommandHandler("help", start))
    dp.add_handler(CommandHandler("51job", qcwy))

    dp.add_error_handler(error)
    updater.start_polling()
    updater.idle()


if __name__ == '__main__':
    main()

import logging

from telegram.ext import Updater, CommandHandler

from telegram.ext.dispatcher import run_async

from job import qcwy as job_qcwy

TOKEN = 'XXX'

# Enable logging

logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',

level=logging.INFO)

logger = logging.getLogger(__name__)

@run_async

def start(bot, update):

"""Send a message when the command /help is issued."""

bot.send_message(

chat_id=update.message.chat_id,

text="Hi! I'm vicalloy's Bot. \r\n"

"/51job update 51job. n"

)

@run_async

def qcwy(bot, update):

# 为防止其他人恶意向机器人发送信息触发该命令，这里还需要对发送人做个判断，只响应特定用户的请求。

job_qcwy()

def error(bot, update):

"""Log Errors caused by Updates."""

logger.warning('Update "%s" caused error "%s"', bot, update.error)

def main():

updater = Updater(TOKEN)

dp = updater.dispatcher

dp.add_handler(CommandHandler("start", start))

dp.add_handler(CommandHandler("help", start))

dp.add_handler(CommandHandler("51job", qcwy))

dp.add_error_handler(error)

updater.start_polling()

updater.idle()

if __name__ == '__main__':

main()

招聘网站岗位信息更新监控工具

项目地址： https://github.com/vicalloy/jobmonitor/

一个监控招聘网站工作岗位更新情况并发送通知的小工具。很早之前写的一个小脚本，近期重构了一下，让这个脚本可以更方便的扩展。

目前只做了前程无忧以及V2EX的支持，欢迎添加其他网站的支持。

目的

招聘网站的问题
- 招聘网站每天都会显示大量的岗位更新，但大多岗位都是常年发布，要从这些岗位里过滤出真正更新的岗位并不容易。
- 招聘网站的搜索功能还不够完善，做不了高度个性化的定制化搜索条件。
- 专业论坛的招聘版块，几乎没有搜索功能。
这个工具可以做什么
- 支持定制招聘网站搜索条件，并对网站提供的标准搜索功能进行少量增强。
- 对检索到的工作岗位进行过滤，如果该岗位之前已发布过，自动忽略。
- 可部署在服务器上，设置定时任务方式定时推送岗位更新，支持多种消息推送方式。
- 新工作岗位通知方式支持：显示到控制台、保存到文件、发送到 Slack （强烈推荐 Slack ）。注：如果想支持微信、邮件的通知，需要自行扩展。
- 内置了 51JOB 和 V2EX 的支持。注：如需要支持其他招聘网站，需要自行进行扩展。

使用范例

初始化项目

$ mkdir jobs
$ cd jobs
$ pip install pipenv --upgrade
$ pipenv --python 3.6
$ pipenv shell
$ pipenv install lbjobmonitor

$ mkdir jobs

$ cd jobs

$ pip install pipenv --upgrade

$ pipenv --python 3.6

$ pipenv shell

$ pipenv install lbjobmonitor

创建jobs.py。使用python jobs.py执行查询。
可在服务器上使用 crontab 设置定时任务，定期检查

# jobs.py
import os

from lbjobmonitor.message import CLIMessageBackend
from lbjobmonitor.message import FileMessageBackend
from lbjobmonitor.monitor import QCWYJobMonitor
from lbjobmonitor.storage import JobMonitorJsonStorage


BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
DATA_DIR = BASE_DIR


def qcwy():
    params = {  # 51job 的查询参数。51job 设置好查询条件后发起查询，通过 chrome 的调试功能查看请求的具体参数。
        'saltype': '',  # 薪资范围
        'keyword': 'python',  # 关键词
        'postchannel': '0000',
        'keywordtype': '2',
        'jobarea': '080200',  # 地区编码
        'pagesize': '5',  # 每页记录数
        '': ''
    }
    storage = JobMonitorJsonStorage(base_path=DATA_DIR)  # 使用 JSON 方式将工作列表保存到当前目录
    message_backend_list = [  # 显示的推送方式
        CLIMessageBackend(),  # 显示到控制台
        FileMessageBackend(fn=os.path.join(DATA_DIR, 'jobs.txt'))  # 保存到文件
    ]

    monitor = QCWYJobMonitor(
        storage=storage, message_backend_list=message_backend_list)
		# monitor.max_page_idx = 1  # 最多查询页数，设置成 1 方便调试
    skip_words = ['AI']
    monitor.monitor_jobs(params=params, skip_words=skip_words)  # 执行查询


if __name__ == "__main__":
    qcwy()

# jobs.py

import os

from lbjobmonitor.message import CLIMessageBackend

from lbjobmonitor.message import FileMessageBackend

from lbjobmonitor.monitor import QCWYJobMonitor

from lbjobmonitor.storage import JobMonitorJsonStorage

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

DATA_DIR = BASE_DIR

def qcwy():

params = { # 51job 的查询参数。51job 设置好查询条件后发起查询，通过 chrome 的调试功能查看请求的具体参数。

'saltype': '', # 薪资范围

'keyword': 'python', # 关键词

'postchannel': '0000',

'keywordtype': '2',

'jobarea': '080200', # 地区编码

'pagesize': '5', # 每页记录数

'': ''

}

storage = JobMonitorJsonStorage(base_path=DATA_DIR) # 使用 JSON 方式将工作列表保存到当前目录

message_backend_list = [ # 显示的推送方式

CLIMessageBackend(), # 显示到控制台

FileMessageBackend(fn=os.path.join(DATA_DIR, 'jobs.txt')) # 保存到文件

]

monitor = QCWYJobMonitor(

storage=storage, message_backend_list=message_backend_list)

# monitor.max_page_idx = 1 # 最多查询页数，设置成 1 方便调试

skip_words = ['AI']

monitor.monitor_jobs(params=params, skip_words=skip_words) # 执行查询

if __name__ == "__main__":

qcwy()

代码导航

monitor.py
- JobMonitor 工作岗位监控基础类
- QCWYJobMonitor 51JOB岗位监控实现
- V2exJobMonitor V2EX岗位监控实现
storage.py
- JobMonitorStorage 存储区基础类
- JobMonitorJsonStorage 将信息以json方式保存到文件的存储区实现
message.py
- BaseMessageBackend 消息发送处理后端基础类
- IMMessageBackend IM类消息的后端基础类
- CLIMessageBackend 将消息发送到控制台
- FileMessageBackend 将消息保存到文件
- SlackMessageBackend 将消息发送到Slack
- TelegramMessageBackend 将消息发送到Telegram
models.py
- Job 岗位信息基础数据类
- QCWYJob 51JOB的岗位信息解析类
- V2exJob V2EX的岗位信息解析类

注：还为这个工具做了一个 web 前端界面 https://github.com/vicalloy/jobmonitorweb/ 可通过 web 端查看推送信息。不过个人觉得用 slack 或 telegram 接收和查看推送信息更方便。这个项目里使用了Django Channels来做Web端的实时消息推送，如果感兴趣可以参考一下。

中心化服务问题

最初也考虑过将这个功能做成服务，用户可以通过WEB界面配置自己的订阅规则和消息的接收方式。不过一般网站都会有反爬虫的处理，如果服务器对一个网站访问过于频繁很可能会被该网站给ban掉，这个方案不可行。

当然，如果真想把这个功能做成服务还是有办法的。可以将主要功能用JS实现，用户将数据抓取的规则配置和历史记录保存在服务器。用户打开浏览器手动刷新岗位信息，数据抓取通过用户的浏览器完成。

Hi, 2019

2018年接手了一些不是自己很擅长的工作，工作完成的也不是很让自己满意。

希望2019能有趣一些。

中国未来经济预测

房价不会暴跌，但买房致富的日子一去不回了。

各大城市的地卖的差不多了，ZF得开始布局土地财政以外的增收手段，比如房产税。
受通勤成本的影响，巨型城市的发展存在极限。
二胎政策的放开，造成家庭支出的上升。购房无法同之前一样孤注一掷。
- 更大的房子，更多的教育支出，需要更多的精力投入到家庭。
- 无法再用6个钱包买房。
户型&高层住宅
- 为迎合计划生育，之前建了大量小户型的房子。开放二孩后，户型占比不再合理。
- 随着房屋的老龄化，房子的养护成本问题逐渐显现。加之重建困难，小户型不再适用等因素，可能出现所谓的高层贫民窟。
为了刺激生育，必须给二孩优惠政策，比如买房优惠。这些成本将转嫁到非二孩家庭。不管生不生二孩都不容易。
购房不赚钱，资金外逃加剧房地产的不景气。
大量的房屋开始步入老龄化，自生开始贬值。
人口老龄化，新增住房需求减少。
人口持续向大城市流动，总人口减少。
- 1/2/3线城市人口总数趋于稳定，4/5线城市人口开始出现负增长。
- 4/5线城市空置房增多。
- 回村建房，建好的房子空置。房屋空置的问题会逐渐向城镇蔓延。

经济永久性降速

粗放型经济已接近极限。一直在经济转型，效果不如预期。
中美关系不改善，美国太强对中国是利空，美国遭殃对中国还是利空。
人口总数已经开始负增长，但新增劳动力的教育水平较高，人口红利还将持续一段时间。
如果中国的经济增速能维持在4%，也将是一个很高的指标了。只是习惯了8%的中国会不习惯。

2019

从10年一个周期的角度看，要开始出事了。
中国经济形势不明显的改善，股票市场是没有大作为的。没有人知道股市的底部在哪，股指总是能刷新大家对底部的认识。
07经济危机后，全球都出了一堆饮鸩止渴的经济措施，这个炸弹多半得炸，就看波及范围有多广了。
黄金已经开始涨起来了，应当还可以买点。

最后，别信我

去年年底买了个基金，亏40%出局。之后该基金还没有止跌。
几年前我就觉得中国的房价有些高的离谱，哪知后来翻了一倍。
现在的世界不是信息太少而是太多，难的是从这些纷繁的信息中找到有价值的东西。
如果真有人可以准确预测经济形势，那早就发财了。

稻城亚丁

5月份的时候去了一趟稻城亚丁，做个简单的记录。
可能是长滩岛之行未到自己的预期，于是又去了稻城亚丁。
刚去的时候在下雪，之后又是极好的晴天。虽不是亚丁最美的季节，但看到了雪景以及久违了的星空也算是比较完美。

傍河已经被改造成了水泥河堤，没了记忆中的样子。

去亚丁的第一天遇上大雪。

珍珠海。这次再看到珍珠海少了上次来亚丁时的惊艳感，不知是否是季节的问题。

算是这次最大的收货之一，看到了漂亮的星空。

漂亮的雪山。草地刚刚开始发芽，还是黄色的。

牛奶海很美，相比之下五色海就有些低于预期了。

为django-lb-workflow增加Pipenv

不知道是否是有项目在用（或是计划使用）django-lb-workflow，最近陆陆续续的收到一些issue。其中大多是咨询django-lb-workflow如何使用，也有些windows平台下的bug，还有就是因为python第三方库版本问题导致跑不起来的。
我使用virtualenv来创建虚拟环境，并使用pip（requirements.txt）管理第三方依赖。在指定依赖时通常都只会指定所需的最低版本，过一段时间不维护依赖就要出问题。
近年来Pipenv开始流行，目前看来很有希望成为今后python项目的标配。
Pipenv为您的项目创建和管理Python虚拟环境，并通过Pipfile 和 Pipfile.lock这两个文件来管理项目中的Python依赖包。对我来说Pipenv的Pipfile.lock提供了对所有依赖层级的Python包的版本锁，可以有效的避免由于requirements.txt过于简单导致的第三方库版本问题。
希望用了Pipenv后，因为第三方库版本问题导致程序跑不起来的问题可以不再出现。

长滩岛

之前在从亚庇回来的飞机上听人盛赞长滩岛，称长滩岛要远比亚庇漂亮，之后一直挺想去长滩岛看看。这次遇到公司组织长滩岛的旅游，立马报名。
可能是之前有着过高的期待，长滩岛远没有达低于自己的预期。想来纯海岛对我来说还是太单调，还是更喜欢亚庇。亚庇作为一个城市，可以看看国外的城市，看看别国的人如何生活。从酒店出发花30分钟就可以上岛，在体验生活的同时也完全不必担心玩水。可以去美人鱼岛潜水，作为离岛美人鱼岛的水远比近海漂亮。

Tips：

直飞长滩岛非常折腾，有小朋友就放弃直飞吧。到kalibo后出关花了一个多小时，之后又是三个小时的车船连运，折腾一整晚才能到酒店。杭州出发，晚上10点的飞机，晚点到11点，最后早上6点多才都酒店。
绿藻确实非常严重，从S1到S3整个沙滩只有及少数地方是没有绿藻的。而且这些地方还停满了船。
一到长滩岛导游（华人）就告诉大家如何防小黑得，比如沙雕拍照要给消费，帮忙搬行李要给消费，不要理会路边拉客的小黑等。实际上接触下来菲律宾人大多都挺热情友善。遇上拉客的小黑你明确拒绝后也不会进行纠缠。事后想想可能是导游给出的游乐项目价格过高，不希望我们和本地人接触了解实际价格。或许真同导游自己开玩笑时说的，不坑自己人坑谁。
很多东西都需要砍价，特别是海鲜。
长滩岛毕竟是一个只有9平方公里的小岛，除了水上娱乐项目外没有啥其他活动，也没有什么特别好吃的东西。
长滩岛已经被国人攻占了。

照片

白沙滩

帆船

落日风帆

水晶岛

luho山上的长滩岛全景

严重的绿藻

Hi, 2018

不知为何，几乎所有事情都堆到了春节前。从进入2018年到现在各种忙，为此也出了一些“事故”。一方面有些沮丧，一方面却也有些习惯。
至于2018应当如何，目前可能还只能是一些省略号，需要给自己留一些时间将一些东西理清楚。

从HHVM换回到PHP-FPM

之前一直用PHP-FPM作为PHP的解析器，上次在将博客迁移到linode的时候换成了HHVM。换到HHVM后博客就一直不太稳定，经常莫名其妙的down掉。
前两天博客有down掉了，重启HHVM也不解决问题，干脆换回了PHP-FPM。希望之后博客能稳定一些。

天地一沙鸥

to be continue….