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+# 命令参数解析
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+import sys, os
+import argparse
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+if __name__ == '__main__':
+    parse = argparse.ArgumentParser(argument_default=12)
+    parse.add_argument('--foo', help='foo help')
+    parse.add_argument('--fe', help='fe help')
+    parse.add_argument('bar', nargs='+', help='bar help')
+    args = parse.parse_args()
+    print('======', args)
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 # 分词
-「分词（tokenizer）」在IR系统占据比较重要的一块，它直接影响我们查询的召回率。我们知道索引文件中是以term为单位，而且IR系统中原始文件和查询的输入都是整个词组，句子或者文章，IR系统要把它们切分成一个个的term， 然后组织索引文件。因为世界语言丰富性及行业专业词汇存在，分享也有一定复杂性。而在 Lucene 中，它提供了一套可扩展完备的API接口方便大家提供自己的分词逻辑，而且 Lucene 本身也内置提供了一些功能强大的分词词。
+「分词（tokenizer）」在IR系统占据比较重要的一块，它直接影响我们查询的召回率。我们知道索引文件中是以term为单位，而且IR系统中原始文件和查询的输入都是整个词组，句子或者文章，IR系统要把它们切分成一个个的term， 然后组织索引文件。因为世界语言丰富性及行业专业词汇存在，分词也有一定复杂性。而在 Lucene 中，它提供了一套可扩展完备的API接口方便大家提供自己的分词逻辑，而且 Lucene 本身也内置提供了一些功能强大的分词词。
 
 ## Lucene API Spec
 
 
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+Fluent Python 读书手记
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+- Python数据模型：特殊方法用来给整个语言模型特殊使用，一致性体现。如：\__len\__, \__getitem\__
+- AOP: zope.inteface 
+- 列表推导（list comprehensive）和 表达式生成器（generator expression），分别用 [...] 和 (...)表未。后者是迭代生成，更节省内存。
+- 元组tuple两大功能特性：不可变、用作数据记录结构（位置信息）。元组里的元素最好也是不可变数据。
+- array 和 列表相比的区别和优势。array只能存单一数据类型，比如array[int]，而列表是任何数据类型的容器。但是array在存储上更节约内存，因为实现就是分配连续的内存记录二进制数据表示。
+- dict的 setdefault，可以方便处理可能不存在键的值操作。
+- dict的键是可散列的，满足三个条件。支持hash()函数，通过\__hash__\实现；通过 \__eq\__ 检测相等性；若 a == b，则 hash(a) == hash(b)