剖析短迭代
敏捷教练Dave Nicolette提出：我们应该如何设定迭代长度？是要根据发布周期的时间么？使用短迭代又有哪些好处？
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编译的IronPython
作者 Jonathan Allen译者 张善友 发布于 2008年8月9日 下午9时24分
IronPython是微软的Python实现。它也正在同时构建出动态语言运行时（Dynamic Language Runtime），一个使动态语言也可以像支持静态语言的公共语言运行时那样来共享代码的基础平台。Shri Borde讨论了IronPython 2的目前状态以及如何与编译的代码协同工作。
目前编译的IronPython暂时无法运行。IronPython 1和即将发布的IronPython 2 Beta 4版本将支持这一特性。这是一个非常必要的特性，如果你想在像C#或者VB静态语言中引用IronPython的程序集。这也是像NUnit这样利用反射为基础的工具所需要的。
另一个问题是Python没有一种支持CLS概念的方式。公共语言规范（CLS）是所有公共类型系统的一个子集和被认为是满足充分的互操作性的最低限度需要。CLS兼容的代码不包括非标准的功能，例如VB的可选参数和C#的无符号整型。
IronPython在生成CLS兼容的代码上遇到麻烦，因为没有办法表达像可见性（Public vs. Private），参数和返回类型或者是自定义特性这样的概念。通过扩展语言是可以做到，但是这样就会失去同其他的Python运行时的兼容性的代价。
短期来看，用VB或者C#编写的应用程序通过托管DLR来使用IronPython是非常有希望的。至于是否为这些这些语言构建基础类库并用IronPyhon代码扩展。从长远来看，诸如C#的后期绑定而无需明确的反射逻辑，这样的增强功能被证明是有利的。
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