摘要: 在.NET 4.0中加入的一个重要特性就是动态特性，即所谓的dynamic关键字。更多的信息可以参看MSDN的帮助，或阅读如下InfoQ文章：《微软.NET编程语言的未来》，《.NET和动态语言》。微软今早发布了2.6 CTP for .NET 4.0 Beta 1，要完成在.NET 4.0中调用IronPython的工作，需要如下步骤： 安装Visual Studio 2010 Beta 1 从...
阅读全文摘要: 在上一篇文章中，我们在一个请求中执行了IronPython代码，通过这个方法我们可以轻松地的检查系统运行的状态，或对系统进行一些简单修改。但是这种做法只能检查系统在当前时刻的状态，在很多情况下，我们需要对系统的请求进行一段时间的采样。对于简单的数据（例如每秒执行的请求数量，请求时间），我们可以通过查看Performance Monitor中相关的计数器来获得一些概要的数据。但是，如果我们需要获取一些系统的详细状态，甚至是需要根据需要进行动态改变的自定义需求，则势必要深入到系统内部进行数据采集。那么，我们该怎么做呢？
阅读全文摘要: Ironclad是一个开源项目,目的是使得IronPython可以使用CPython C Extensions。虽然IronPython可以使用大部分的Python库。这个库是由Resolver Systems开发的，使用MIT License协议
阅读全文摘要: DLR团队终于发布了 IronPython 2.0 ，IronPython 2.0完全基于Dynamic Language Runtime (DLR). DLR允许多个动态语言在系统类型层面实现互操作。这个版本修复大概500多个bug，有453个来自codeplex社区的反馈。热烈祝贺开发团队发布了这一个重大的里程碑版本。
阅读全文摘要: 目前，DLR的源代码只能从IronPython、IronRuby或者Silverlight Dynamic Languages SDK获得。从11月份开始，DLR将拥有自己的CodePlex站点。
阅读全文摘要: IronPython 2.0完全基于微软DLR平台实现的。并且提供了良好的和.NET CLR对象之间交互的能力。在本系列文章里，我们将尝试实现一个自定义控件，使得你可以象使用标准Python控制台一样在其中输入Python代码，并且运行。当然，为了能够让IronPython很好的操作CLR对象，其中还是有很多技巧，让你的CLR对象对IronPython更友好，这一节，我们就要使用ExtensionTypeAttribute为已有的CLR对象添加DLR友好性支持。
阅读全文摘要: ironpython 2.0 beta 5 已经发布，下载地址：http://www.codeplex.com/IronPython/Release/ProjectReleases.aspx?ReleaseId=15625。IronPython 2.0 Beta 5是2.0系列的最后一个beta版本，下个版本就是RC版了。也就是说到了下个版本所有API都将固化了。现在也是到学习IronPython 2的时间了。从beta 4发布就有了msi 安装文件,并且带来了python的标准库 ,标准库的许可是以Python Software Foundation license 发布，这也就意味着移值cpython应用会很容易了。
阅读全文摘要: 今天在邮件列表里看到消息，IronPython for ASP.NET 的支持更新了，并且现在更名为 ASP.NET Dynamic Language Support，放到了 CodePlex 上:http://www.codeplex.com/aspnet/Release/ProjectReleases.aspx?ReleaseId=17613我下载下来看了看，其中对 WebForms 的支持没...
阅读全文摘要: 在函数编程中经常用到闭包。闭包是什么，它是怎么产生的及用来解决什么问题呢。给出字面的定义先：闭包是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体(即：闭包=函数+引用环境)。这个从字面上很难理解，特别对于一直使用命令式语言进行编程的程序员们。本文将结合实例代码进行解释。
阅读全文摘要: 关于如何用动态语言跑 Silverlight 就不说了，可以参考代振军的帖子。但是很多教程都没有提到怎样才能分模块开发，在介绍完一个 app 后就结束了。现在来看一下如何实现用户控件的动态加载，其实也很简单。关键是用到了 Application.LoadComponent 这个方法，他可以加载指定的 xaml，并转换成某个类型的对象。为了减少重复工作，我做了一个简单的基类，叫做 UserContr...
阅读全文摘要: .NET程序员是幸福的，基本上是被MS给宠坏了，老板们是乐坏了，可是身为程序员却高兴不起来（个中原因自己体会吧）。借着MS的开源春风，让我们看看 MS到底是怎么宠坏我们这些可爱的.NET程序员的。在MS设计产品时遵循哪些规则，又是怎么解决一些棘手的问题的。让我们看看微软的完全开源的 IronPython，看看MS是怎么耍宝的。
阅读全文摘要: 接上篇: Inside IronPython: IronPython AST语法树(1/2)。ASTs简介：当 ipy.exe 执行demo.py的时候，IronPython语言自身的实现和DLR共同参与源代码的编译处理。从基本层面上来讲，编译器是流水化作业的：从语法解析器生成描述源代码的特定数据结构开始。这个数据结构是个抽象语法树（abstract syntax tree），简称为AST。编译器在完成代码分析阶段后将转换AST或者建立新的数据结构，然后再基于此结果，编译器产生机器码或者虚拟机的中间语言（IL）。
阅读全文摘要: .NET平台上早期的各个动态语言的实现相对独立：例如IronPython的1.x实现，基本上都是在.NET CLR的基础上直接构建各自的实现。到了IronPython2.x时，动态语言的架构发生了很大变化，这个变化具有革命意义，就像现在的CLR一样重要和伟大（CLR统一了静态语言，GC，JIT…省去废话x万字）。这个变化就是微软引入了DLR（动态语言运行时：Dynamic Language Runtime），同时又在.NET CLR中添加了一组核心特性以更好地支持动态语言。DLR是建立在CLR之上的，面向所有在.NET平台上运行的动态语言提供服务。当然，DLR也是跨平台的（Mono）！
阅读全文摘要: Tutorial 5: 扩展 IronPython,本tutorial 估计耗时: 25- 60 分钟
阅读全文摘要: IronPython和Python一样都支持多种编程范式(OOP,FP...)。本文讲述当用IronPython进行函数编程时，用到的几个基本元素：内置高阶函数（操作函数的函数：一个函数可以接受另一个函数作为参数，也可以把一个函数作为结果来返回）。这几个函数的共同点是第一个参数都是函数，并且都是对列表数据进行操作，代码简洁明了。
阅读全文摘要: Tutorial 3: IronPython 和 COM 互操作性 。COM 互操作性是.NET 框架的重要部分. 为在.NET应用中使用COM 对象, 要求一个包含.NET metadata的COM对象的interop编译.本tutorial 将会描绘如创建interop assemblies的轮廓 (在这个情况下，它们不是被COM 对象构造者所提供) ，同时会示范在IronPython使用COM 对象. 完成本tutorial 估计耗时: 20 分钟
阅读全文摘要: 生成器方法（generator function）作为一个可选特性在Python2.2中首次出现，2.3版本中内置支持了此特性，yield成为了关键字，生成器在后续版本中得到增强（比如增加了异常处理等特性）。C#2.0中也引入类似特性（迭代器），这两者之间有不少相似之处。本文针对IronPython 2.0 beta3进行讨论。
阅读全文摘要: IronPython 高级篇:IronPython的飘亮之处大部分在于它的动态风格开发-- 通过添加功能元素，改变（modifying）运行着的应用（程序）。在Windows 应用中, 这通常要求 delegates 和 event 处理 (i.e., 向现有的form窗口添加按钮，然后对按钮添加按下的处理功能代码).本tutorial 专注于在IronPython 中创建 delegates, 事件处理, 以及使用Windows窗体创建 Windows 应用和WPF(以前的Avalon).
阅读全文摘要: 在上一篇中，简单介绍了IronPython的相关配置和控制台使用方面的内容，今天继续翻译接下来的内容。
阅读全文摘要: Python/IronPython中的“function decorator”漫谈。基于IronPython 2.0 Beta 3。
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