Roboter's blog

如果需要配置反向代理，则nginx编译的时候需要有–with-http_realip_module参数，于是重新配置编译了一下，这次把大部分参数都加上了

./configure –conf-path=/etc/nginx/nginx.conf –error-log-path=/var/log/nginx/error.log –pid-path=/var/run/nginx.pid –lock-path=/var/lock/nginx.lock –http-log-path=/var/log/nginx/access.log –http-client-body-temp-path=/var/lib/nginx/body –http-proxy-temp-path=/var/lib/nginx/proxy –http-fastcgi-temp-path=/var/lib/nginx/fastcgi –prefix=/usr –with-http_stub_status_module –with-http_realip_module –with-http_dav_module –with-http_flv_module –with-http_sub_module –with-http_addition_module

反向代理配置参数如下：

upstream hosts_xxx_com {
server www.destsite.com:80;
}
server {
listen       80;
server_name  www.xxx.com;

access_log  /var/log/nginx/xxx.host.access.log;

location / {
proxy_redirect off;
proxy_set_header Host $host;
proxy_pass http://hosts_xxx_com; #这个可以取任意名字，和upstream的名字相同即可
proxy_set_header  x-real-IP  $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}
}

有时候需要需要保护一些目录，限制某些ip访问，可以如下设置：

location ^~ / {
allow   127.0.0.1;
allow   192.168.1.2;#服务器ip
deny    all;
}

如果需要禁止整个域名的访问，可以设置在server中：

allow   192.168.1.2;#自已电脑的ip
deny    all;

可以把限制ip单独弄出一个文件deny.conf，在nginx.conf中include deny.conf;。如果需要动态添加一些限制ip，则可以修改这个deny.conf文件，修改完成之后，通过信号告诉nginx，限制就生效了。

防盗链设置：使用别名配置

location /res/ {
alias   /opt/Src/;
valid_referers none blocked server_names *.xxx.com ;
if ($invalid_referer) {
return 403;
}
}

nginx的信号如下：转摘自常用的 Nginx 参数和控制

通过信号对 Nginx 进行控制
Nginx 支持下表中的信号：
信号名         作用描述
TERM, INT         快速关闭程序，中止当前正在处理的请求
QUIT         处理完当前请求后，关闭程序
HUP         重新加载配置，并开启新的工作进程，关闭就的进程，此操作不会中断请求
USR1         重新打开日志文件，用于切换日志，例如每天生成一个新的日志文件
USR2         平滑升级可执行程序
WINCH         从容关闭工作进程

有两种方式来通过这些信号去控制 Nginx，第一是通过 logs 目录下的 nginx.pid 查看当前运行的 Nginx 的进程 ID，通过 kill – XXX <pid> 来控制 Nginx，其中 XXX 就是上表中列出的信号名。如果您的系统中只有一个 Nginx 进程，那您也可以通过 killall 命令来完成，例如运行 killall – s HUP nginx 来让 Nginx 重新加载配置。

需要安装一台服务器，主要作为图片的处理存储显示等功能，选择了ubuntu作为服务器，ubuntu的服务器版本只有500多M，非常小巧，同时使用人数众多，有什么问题能够很好解决。

使用的是2M带宽，ubuntu 8.04只用40多分钟就全部下下来了。安装很快完成，进入了配置。

首先尝试安装django，直接使用sudo apt-get install python-django,结果把0.96.1的版本给弄下来了，只能删除这个包了，sudo apt-get remove python-django,直接wget http://www.djangoproject.com/download/1.0.2/tarball/,下了一个1.0.2版本，顺利安装，然后又安装了PIL图形处理库，这次直接用sudo apt-get install python-imaging,PIL的最后一个版本在06年底发布，两年多了，没有再发布新版本，但还是有很多地方在用。

nginx很牛，所以想试试。nginx 8.04已经有了一个0.5版本，太老了，从nginx网站下了一个当前最新的0.7.44版本，开始configure，报没有pcre，zlib等模块。打算使用zlib，pcre等的最新版本，就使用wget下了最新的模块，config没有问题，却报没有make，ubuntu 8.04.2服务版本连make都没有，真是够简洁的。没有make，也没有gcc，g++等工具了，不过都可以用apt下载安装，还是方便。

nginx0.5 已经在服务器中配置好了，包括在/etc/init.d中的脚本，所以就打算覆盖安装，可以省一些事情。nginx 0.5的配置参数为

–conf-path=/etc/nginx/nginx.conf –error-log-path=/var/log/nginx/error.log –pid-path=/var/run/nginx.pid –lock-path=/var/lock/nginx.lock –http-log-path=/var/log/nginx/access.log –http-client-body-temp-path=/var/lib/nginx/body –http-proxy-temp-path=/var/lib/nginx/proxy –http-fastcgi-temp-path=/var/lib/nginx/fastcgi –with-debug –with-http_stub_status_module –with-http_flv_module –with-http_ssl_module –with-http_dav_module。

将相关的路径参数拷贝下来，再加上设定–prefix=/usr。其他的参数不要，这样就顺利安装了。执行/etc/init.d/nginx start ，看到了欢迎页面。

还需要安装flup,django站点中的flup链接报错，google了一下，找到1.0.1的下载地址http://www.saddi.com/software/flup/dist/flup-1.0.1.tar.gz，直接下载安装。

拷贝django提供的脚本，进行部分修改，可以方便启动django：

#!/bin/bash

# Replace these three settings.
PROJDIR="/home/user/myproject"
PIDFILE="$PROJDIR/mysite.pid"
SOCKET="$PROJDIR/mysite.sock"

cd $PROJDIR
if [ -f $PIDFILE ]; then
    kill `cat -- $PIDFILE`
    rm -f -- $PIDFILE
fi

exec python manage.py runfcgi pidfile=$PIDFILE host=127.0.0.1 port=8080

可以将这个脚本放入/etc/init.d/目录下，再在rcx.d目录加上一个链接，就可以实现开机自动启动django。

在/etc/nginx/nginx.conf文件中，主要server中配置，加上如下语句：

server {
listen 80;
server_name localhost;
access_log    /var/log/nginx/localhost.access.log;
location / {
# host and port to fastcgi server
fastcgi_pass 127.0.0.1:8080;
fastcgi_param PATH_INFO $fastcgi_script_name;
fastcgi_param REQUEST_METHOD $request_method;
fastcgi_param QUERY_STRING $query_string;
fastcgi_param CONTENT_TYPE $content_type;
fastcgi_param CONTENT_LENGTH $content_length;
fastcgi_pass_header Authorization;
fastcgi_param REMOTE_ADDR           $remote_addr;
fastcgi_param SERVER_PROTOCOL       $server_protocol;
fastcgi_param SERVER_PORT           $server_port;
fastcgi_param SERVER_NAME           $server_name;
fastcgi_intercept_errors off;
}
location ^~ /media/ {
alias  /usr/lib/python2.5/site-packages/django/contrib/admin/media/;
}
location ~* ^.+\.(gif|png|jpg|jpeg|css|swf|htm|html|asp|php|jsp|js|doc|txt)$ {
root   /usr/lib/python2.5/site-packages/django/contrib/admin/media/;
access_log   off;
}
}

现在可以看到页面了，但是，还有问题！

使用了mysql作为django的后台数据库，mysql是ubuntu帮忙安装好的，结果python manage.py syncdb的时候报错：

_mysql_exceptions.Warning: Incorrect string value: ‘\xE4\xB8\x8A\xE4\xBC\xA0…’ for column ‘name’ at row 1

估计是字符编码的问题，难道mysql缺省不是utf8吗？查了一下，默认的是Latin1编码，在/etc/my.cnf中，[client]和[mysqld]下面均加上default-character-set=utf8，这样变成了utf8的编码，这个问题解决了。

然后可以看到首页内容了，以为应该差不多了。然后依然还有问题：进入admin界面，报错：

Unhandled Exception

An unhandled exception was thrown by the application.

检查了error.log,如下：

2009/03/25 23:26:05 [error] 17966#0: *6 FastCGI sent in stderr: “” while reading response header from upstream, client: 192.168.1.2, server: localhost, request: “GET /admin/ HTTP/1.1″, upstream: “fastcgi://127.0.0.1:8080″, host: “192.168.1.129″
2009/03/25 23:26:05 [error] 17966#0: *6 FastCGI sent in stderr: “Traceback (most recent call last):
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/flup-1.0.1-py2.5.egg/flup/server/fcgi_base.py”, line 558, in run
protocolStatus, appStatus = self.server.handler(self)
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/flup-1.0.1-py2.5.egg/flup/server/fcgi_base.py”, line 1116, in handler
result = self.application(environ, start_response)
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/core/handlers/wsgi.py”, line 243, in __call__
response = middleware_method(request, response)
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/contrib/sessions/middleware.py”, line 35, in process_response
request.session.save()
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/contrib/sessions/backends/db.py”, line 52, in save
session_key = self.session_key,
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/contrib/sessions/backends/base.py”, line 152, in _get_session_key
self._session_key = self._get_new_session_key()
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/contrib/sessions/backends/base.py”, line 144, in _get_new_session_key
if not self.exists(session_key):
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/contrib/sessions/backends/db.py”, line 25, in exists
Session.objects.get(session_key=session_key)
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/db/models/manager.py”, line 93, in get
return self.get_query_set().get(*args, **kwargs)
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/db/models/query.py”, line 304, in get
num = len(clone)
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/db/models/query.py”, line 160, in __len__
self._result_cache = list(self.iterator())
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/db/models/query.py”, line 275, in iterator
for row in self.query.results_iter():
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/db/models/sql/query.py”, line 206, in results_iter
for rows in self.execute_sql(MULTI):
File “/usr/lib/python2.5/site-packages/django/db/models/sql/query.py”

尝试将数据库换成sqlite3，也是这个现象。google了一下，有人碰见过类似问题，但这个问题涉及的面太广，没有说出解决方案，只能靠自己了。准备第二天再来解决，关机休息。

第二天，机器重新启动之后，很奇怪，admin没有问题了。nginx首先自动启动，然后再手工启动fastcgi，前面好像顺序不对，不知道是不是这个理由。

想下一个PIL的手册，PIL没有提供下载链接，就准备自己抓一把。发现一个python的工具

在python的Tools/webchecker目录下有一个工具websucker.py，直接如下执行：

python websucker.py http://www.pythonware.com/library/pil/handbook/index.htm

手册下来了，内容很完整，只是css和图片不见了。

完整的下载还是使用下面的wget工具，只是需要在linux下面。如果是windows，还需要下载一个windows版本的wget

网站下载工具 wget

《高性能网站建设指南》中的第四个原则就是需要压缩组件，为此考察了一下GAE的情况。在GAE FAQ中How do I serve compressed content?声明如下：

Google App Engine does its best to serve gzipped content to browsers that support it. Taking advantage of this scheme is automatic and requires no modifications to applications.

We use a combination of request headers (Accept-Encoding, User-Agent) and response headers (Content-Type) to determine whether or not the end-user can take advantage of gzipped content. This approach avoids some well-known bugs with gzipped content in popular browsers. To force gzipped content to be served, clients may supply ‘gzip’ as the value of both the Accept-Encoding and User-Agent request headers. Content will never be gzipped if no Accept-Encoding header is present.

意思是GAE自动对js，css等文件进行了gzip压缩，只要客户端的浏览器支持gzip，则GAE将发送gzip压缩的文件，否则只发送原始的文件。这个过程不需要开发人员做任何处理。

经过测试，一个190K的js文件，使用firefox浏览返回的大小只有45K，减少了大概70%-80%。和gzip压缩比较起来，js内容精简的效果差了很多，js内容的精简一般只能减少20%左右。

word中，可以将doc文件转成mht文件，如果有汉字，则每个汉字转成unicode，再将unicode值转化成字符串进行保存，这样整个mht文件都是ascii编码。

wps也有这个转存mht的功能，只是将汉字转成utf8进行保存。这两种方式都没有什么可说的，但是word里面的公式是转成gif文件进行保存，而wps里面的公式是转成wmf格式，除了IE浏览器支持wmf外，其他的浏览器基本都不支持。而且在网络上针对gif的处理是很方便的，wmf处理起来相对麻烦一些。

为了转换unicode的ascii编码，了解一下byte string和unicode是很有必要的

python编码的概念:  http://315ok.org/boke/pythonbianmajieyi

word的ascii编码有一个值如下：

&#39064;

其中的39064 == 0×9898,这个byte string对应的汉字就是’题’

str = u’题’

str的byte string是’u9898′

现在就需要需要把一个数字编码 转换成Unicode，python提供了一个函数unichr(),ascii字符使用chr()函数。如果反过来转换，则可以使用ord().

 

收录了一下hex和byte string的转换公式，从这里http://code.activestate.com/recipes/510399/得来：

“”"
HexByteConversion

Convert a byte string to it’s hex representation for output or visa versa.

ByteToHex converts byte string “xFFxFEx00×01″ to the string “FF FE 00 01″
HexToByte converts string “FF FE 00 01″ to the byte string “xFFxFEx00×01″
“”"

#——————————————————————————-

def ByteToHex( byteStr ):
    “”"
    Convert a byte string to it’s hex string representation e.g. for output.
    “”"
    # Uses list comprehension which is a fractionally faster implementation than
    # the alternative, more readable, implementation below
    #  
    #    hex = []
    #    for aChar in byteStr:
    #        hex.append( “%02X ” % ord( aChar ) )
    #
    #    return ”.join( hex ).strip()       

    return ”.join( [ "%02X " % ord( x ) for x in byteStr ] ).strip()

#——————————————————————————-

def HexToByte( hexStr ):
    “”"
    Convert a string hex byte values into a byte string. The Hex Byte values may
    or may not be space separated.
    “”"
    # The list comprehension implementation is fractionally slower in this case   
    #
    #    hexStr = ”.join( hexStr.split(” “) )
    #    return ”.join( ["%c" % chr( int ( hexStr[i:i+2],16 ) )
    #                                   for i in range(0, len( hexStr ), 2) ] )
    bytes = []

    hexStr = ”.join( hexStr.split(” “) )

    for i in range(0, len(hexStr), 2):
        bytes.append( chr( int (hexStr[i:i+2], 16 ) ) )

    return ”.join( bytes )

#——————————————————————————-

# test data – different formats but equivalent data
__hexStr1  = “FFFFFF5F8121070C0000FFFFFFFF5F8129010B”
__hexStr2  = “FF FF FF 5F 81 21 07 0C 00 00 FF FF FF FF 5F 81 29 01 0B”
__byteStr = “xFFxFFxFFx5Fx81×21x07×0Cx00×00xFFxFFxFFxFFx5Fx81×29x01×0B”

if __name__ == “__main__”:
    print “nHex To Byte and Byte To Hex Conversion”

    print “Test 1 – ByteToHex – Passed: “, ByteToHex( __byteStr ) == __hexStr2
    print “Test 2 – HexToByte – Passed: “, HexToByte( __hexStr1 ) == __byteStr
    print “Test 3 – HexToByte – Passed: “, HexToByte( __hexStr2 ) == __byteStr

    # turn a non-space separated hex string into a space separated hex string!
    print “Test 4 – Combined  – Passed: “,
          ByteToHex( HexToByte( __hexStr1 ) ) == __hexStr2

针对google的文章How Index Building Works进行了翻译，在读这篇文章的时候最好先了解Bigtable的相关内容，可以参看“大表(Bigtable):结构化数据的分布存储系统”。

每一个GAE应用都是依据索引进行查询，内置的索引可以处理简单的查询，包括在单个属性上的指定类型，过滤和排序，以及在很多属性上的“等于”过滤。更复杂的查询，需要定制developer-defined indexes

实际上，我们叫它为组合索引，以别于内在类型和单个属性的索引。我们这样说是因为这些索引数据是由每个索引列的多个值组成。

当你在应用中添加一个组合索引时，必须把你已经存在的数据填充到索引中，这时候的索引才能提供查询服务。同样，当删除一个索引时，索引列必须被删除。GAE在后台运行索引构建流程进行索引的填充和删除。

本文描述了索引如何排列，索引创建流程，以及常见问题。

索引排列

索引数据存储在四个bigtables中，被所有应用共享。前三个表存储内在类型，单个属性的升序，降序索引数据，最后一个表存储组合索引数据。

索引列的索引数据存储在bigtables的列名称中，包括app id, kind, key以及索引中额外的数据。内置的单个属性索引的额外数据包括属性名和值，内置的类型索引则没有额外数据。

组合索引中的额外数据包含了在索引定义中各个属性的值，如果指定了祖先的话，则包含祖先。属性名称省略，可以节约空间，因为索引定义中已经包含了属性名称。但是，组合索引列中包含了一个索引id，用来区分不同的组合索引恰好在同样的顺序下具有同样的属性值。

欲了解更多关于索引排列，请看Google I/O 下描述的Under the Covers of the Google App Engine Datastore。

索引创建和删除

当你定义好一项新的索引，并要求我们创建时，我们按照下列步骤进行：

1. 增加索引定义到应用中。
2. 标识索引正在构建（Building），这样就告诉了数据存储，需要更新所有的写入，但是还不能用它进行查询。
3. 映射存在的实体，将其填充到索引中。
4. 标识索引正在服务（Serving），这样该索引就可以用于查询了。

删除索引几乎是相同的过程：

1. 标识索引正在删除（Deleting），这样告诉数据存储，忽略该索引的查询和写入
2. 删除索引列
3. 删除索引的定义

当一个实体创建或删除，所有和该实体相关的索引列必须更新。但是，当一个实体更新时，如某些属性改变了，则仅仅更新和这些属性相关的索引。

另外，这些组合索引的处理是自动的。当一个实体需要保存或者删除，数据存储系统根据上面的规则找到相关索引，并进行更新。

由于索引更新的高效和自动化，索引构建流程可以简单重复的使用。要建立或者删除索引，流程会映射一次应用所有的实体。对于每个实体，流程使用数据存储系统在一个事务中进行读，写，保持不变。数据存储系统检测Building和Deleting状态的索引，更新相关的索引列。

并行工作

索引构建流程在并行地渐进建立和删除索引，这样可以使不同应用的索引可以在同一时间创建和删除。也可以让同一个应用里面的不同索引同时创建或者删除。最后，如果流程当掉之后，可以设立检查点恢复工作。

工作流程保存了一份在所有应用中将要删除或建立的索引列表。每一个应用的数据分成了多个碎片（shards）。当一个工作器空闲时，它查询这个列表，借用一份碎片的数据，映射碎片中的实体，象上面所说的那样填充索引列。如果在借用期到了，工作器还没有做完，则工作器放弃工作，丢弃部分完成的工作。该碎片（shards）可以再被其他工作器使用。

我们已经实现了几个不同的碎片数据机制：首先是Bigtable tablet,其次是在tablets内部，这两种方法说明如下。

以tablet进行分割

令人惊讶的是，分割一个应用的实体成为碎片不是很容易的。最理想的情况是，工作流程每N列询问一次Bigtable，从应用的第一个实体开始，到最后一个实体结束。这些将是分割点，用以区分每一份碎片。

然而，Bigtable并不打算提供这样的操作方式。于是我们提供了一个近似的方法，Bigtable按照相临的列把数据进行分块，这些块叫做tablet，它能够在运行的时候在不同的tablet服务器上进行分割，合并，移动等。Bigtable知道tablet的开始和结束列，所以我们把每一个tablet标为一个碎片（shard）。

不幸的是，tablet受限制于数据大小，所以列（实体）的数目在不同的tablet中是不同的。填充索引数据的时间更多依赖于实体的属性数目，而不是实体大小，所以不同的tablet 碎片花费的时间完全不同。在具有很多列的tablet中，工作器经常超过它的借用期，索引的删除(deleting)或者创建(building)状态会保持很长时间。

在tablets内进行分割

为了解决上述问题，我们最近增加了大碎片（shard）的分割功能。当一个工作器发现它在一块碎片上的借用期即将到期的时候，它放弃这个工作，将碎片分割成n个小碎片，每一个小碎片包含了原始碎片的列范围和两个碎片参数：n，每小片都相同。k，从0到n-1的范围。

当一个工作器取走带有分割参数的碎片时，它映射到碎片列范围中的所有实体，通常，它会列举每一个实体，计算实体key的hash值，仅仅当实体的hash值等于k%n时，它才填充索引。

交替设计可以用于填充每k个实体，这样变得很简单。但是有可能会遗漏某些实体，因为在这个处理过程中，应用可能会增加或者删除实体。

必须强调的是，在分割的时候，碎片的列范围是不会改变的。工作器依然扫描列范围内所有的实体，这个扫描相对于读写索引来说是很便宜的。进一步说，磁盘的大小比磁盘定位要便宜很多。所以Bigtable扫描比随机访问一个特定的列进行读写要便宜很多。

FAQs

下面是关于一些索引创建和删除的常规问题（如果你比较好奇怎样给你的应用指定索引，可以访问我们的文档）

Q.为什么我的索引保持Building或Deleting状态那么长的时间？

A.在过去，通常是工作器中的碎片太大，以至于在碎片的借用期内无法完成。为了解决这个问题，我们首先增加了借用期限，现在我们可以将tablet分割成碎片，索引创建仍然需要一点时间，但是现在比以前快了许多。

Q.为什么我的索引标为Error状态？

A.大概是exploding indexes（爆炸索引），有时候，我们不得不手工标记索

翻译自google的文章:http://code.google.com/intl/zh-CN/appengine/docs/datastore/queriesandindexes.html#Big_Entities_and_Exploding_Indexes

除了Text or Blob 属性外，实体中的如下属性都会至少加到一个索引表中，包括缺省提供的简单索引的属性，以及在index.yaml 文件中定义的索引中声明的属性。实体中的每属性都有一个值，属性所在的简单索引中会存储一次属性值，在自定义索引中具有该属性的每一个索引也都会存储一次。当属性改变的时候，这些索引实体都将被更新。所以，如果有很多索引指向一个属性，则执行put()更新数据所花费的时间会多一些。

为了阻止更新一个实体花费太多的时间，datastore限制了单个属性所能具有的索引数目。这个限额是很大的，大部分应用将不会注意到它。然而，有一些情况你可能会遇到他，例如，一个具有很多很多单值属性的实体可能会超越索引限额。

多值属性，如 list 和 ListProperty,在一个索引中会存储每个值。具有很多很多值的单个属性的实体也会超越索引限额。

指向多值属性，具有多个值的自定义索引，只需要很少的几个值就可以变得很大。为了完全记录这些属性，索引表必须包含每一个属性的每一个值的排列组合。例如，下面的索引包含了MyModel类型的实体，x 和 y 两个属性：

indexes:
- kind: MyModel
properties:
- name: x
- name: y

下列代码创建了一个实体，x属性有2个值，y属性有2个值：

class MyModel(db.Expando):    pass

e2 = MyModel()e2.x = ['red', 'blue']e2.y = [1, 2]e2.put()

为了表现这些值，索引必须保存8个值，x和y的内置属性都需要有两个值，x和y的组合（2 X 2）。list值很多，则意味着索引需要存储非常多的值。你可以把一个指向多值属性、多个值的索引称作“爆炸索引”，只需要很少的一些值，就会变得很多。

如果一个put()操作导致索引实体超越限额，则调用失败，产生BadRequestError异常。如果有一个实体已经超越了限额，则创建新索引的时候，将会失败，在Admin Console上显示该index处于“Error”状态。

为了处理“Error”的索引，首先从你的index.yaml文件中删除该索引，运行appcfg.py vacuum_indexes。然后，改良索引定义以及相关的查询，或者删除导致“爆炸索引”的实体，最后，保存索引到你的index.yaml文件中，运行appcfg.py update_indexes。

避免“爆炸索引，你可以避免使用list属性的查询，象上面所说的，也包括了如下的查询：降序排列，多种排序方式，等于和不等于的组合过滤，以及祖先过滤。

在内部网用django+apache建了一个站点，用ie6无法登陆，提示浏览器不允许cookie，但是使用firefox可以登录。刚开始还以为是settings.py中没有设置SESSION_COOKIE_DOMAIN导致，但是加上了也不行。google了一堆，发现在ie6下有很多cookie的问题，牵涉到跨域的问题。解决的办法就是采用p3p的方法，开始Google p3p,在http://www.yxl.cn/Info/20060302,212041,5095.html大致了解了p3p的概念。需要在网站上放置一个p3p.xml的文件，或者在djiango的respon中加入p3p的CP代码。ibm有一个工具可以编写p3p.xml,但是用java写的，估计还得下载jdk之类。感觉过于麻烦，放弃，在网上google p3p的CP代码，看是否有通用的，发现了CP=”CAO PSA OUR”，这个代码的意思就是告诉浏览器，我不需要p3p，浏览器就可以不用考虑p3p创建cookie了。

感觉很奇怪，那么要p3p干什么？用户在本地浏览器的设置也不起作用了。ie6不是多此一举吗？firefox则根本不考虑p3p。

同时在网上google了一个django的解决方案：http://www.djangosnippets.org/snippets/1084/，创建了一个Middleware，这样就不用在每个view中加入p3p的说明了。其中的CP代码换成”CAO PSA OUR”即可。

P3P_COMPACT = ‘CP=”CAO PSA OUR”‘
class MiddlewareResponseInjectP3P(object):
    def __init__(self):
        self.process_response = self.inject

    def inject(self, request, response):
        response['P3P'] = P3P_COMPACT
        return response

python包含了一个ConfigParser模块，读取ini配置文件比较方便。以前一直都用它，最近希望使用ConfigParser打开utf8格式的配置文件，但是ConfigParser无法识别BOM的三个字符串。也就是不支持utf8。

google了一下，找到一个很方便的模块ConfigObj,它的读写全部基于unicode进行，所有内容形成一个字典。在存盘时，可以指定文件的编码方式。

http://www.voidspace.org.uk/python/configobj.html

示例如下：

fp = ConfigObj(inifile,encoding=’utf8′,default_encoding=’utf8′)

tags = fp['tag'] 

不让django处理media目录

Alias /media /home/……/django/contrib/admin/media
<Location “/media/”>
    SetHandler None
</Location>

<LocationMatch “\.(jpg|gif|png)$”>
    SetHandler None
</LocationMatch>

报错

Invalid command ‘Alias’, perhaps misspelled or defined by a module not included in the server configuration

原因：没有安装alias_module

加上LoadModule alias_module modules/mod_alias.so 通过