Haystack 和 F4 是 Facebook 为了解决照片存储的场景开发的一套小文件存储系统。整个设计非常简洁（褒义，虽然简洁到让人怀疑这也能发 OSDI），但是却把每个部分的设计和考虑解释得非常清楚。读完 GFS 会感觉有不少未解之谜在 paper 中没交代清楚，但读完 Haystack 和 F4 就感觉异常通顺。Facebook 一开始开发了 Haystack 是为了覆盖整个照片存储场景，后来发现了温存储场景可以优化的地方，又开发了 F4 将冷数据从 Haystack 中剥离出来，单独存储，并且 F4 的 paper 中描述了整套 BLOB Storage 系统同时修改了一些 Haystack 的设定，因此将这两篇放在一起讲。F4 也分享了很多 Facebook 在这套系统的设计和使用上的很多经验，值得学习。
这是 CPython 源码阅读系列的第一篇，我也不知道能坚持多久，或许连这篇都写不完（如果你能在网上看到这句话，说明至少第一篇写完了）。
Python 是一门非常强大的动态语言，语法特性多且优美，非常符合人类直觉，是我最喜欢的语言之一，再加上 CPython 做的优化非常少（笑），不像某些 JS 引擎如 V8，为了性能各种 hack 技巧太多不适合阅读学习。
对 Python 比较精通以后，自然而然会产生疑问，那么强大的 Python，是怎么通过一门语法特性非常少的静态语言 C 来实现的呢？
当然，阅读 CPython 源码的第一步，就是让你抛弃 C 语言是静态类型的错觉。
本系列无明显顺序，更类似于个人阅读中的笔记，可能有错误，欢迎指出。
本系列文章要求阅读者：
HaScheme 是用 Haskell 实现的 Scheme 解释器，作为 函数式编程语言课程的 Course Project, 应该是这学期最满意且收获最多的一个大作业了，得益于之前编译原理 Course Project NaiveC 踩了很多坑，对编译器/解释器前端相关的一些理论有了一些了解，在连肝五天以后基本完成了 Scheme 标准语法的大部分内容。
HaScheme 基于 Stack 构建了项目，如经典的解释器架构一样，将项目主要划分为了三个模块，Lexer，Parser 和 Interpreter，输入的 Scheme 代码首先通过 Lexer 转为 token 序列，然后通过 Parser 将 tokens 转换为 AST，最后由 Interpreter 解释 AST 执行。
HaScheme 参考了很多 Write yourself a Scheme in 48 hours 这个教程的内容，这个教程非常初学者友好，不过这个教程实现的文法作用域有一些 bug。HaScheme 中修复了文法作用域的问题，并且扩展了语法特性。
这学期（又）上了一遍软工3，一开始准备做个微信端的校园服务公众号，后来感觉不是很喜欢微信开发，需要纠结很多微信 API 和权限的问题，所以更换了纯 API 的项目。
CamusAPI 这个项目的初衷是希望建立一个清华内部的校园开放 API 平台，供校园应用的开发者使用，不需要处理复杂的爬虫逻辑和页面逻辑，将学校的系统封装成一层清晰完整的 RESTful API 系统。