一个用于 Python 的 CMIS API 库，第 2 部分: 使用 Python 和 cmislib 构建真正的 ECM 工具

长期存在的系统的工具

首先，我将通过多年来一直近距离接触的一个例子来解释什么是 “长期存在的系统”。一旦部署，ECM 系统就有可能在一个公司或部门运行很长一段时间。替换它们可能会是一项艰巨、复杂且代价高昂的任务，这就是如果它们表现良好就不要改动它们的原因所在。因此，这些系统往往能够在多次合并和并购中幸免，长期生存下来。因此，当我谈论 CMIS 存储库时，从定义上来说，我谈论的往往也是这些系统。长期存在的系统积累了一些非常成熟的由用户和管理员创建的工具。我认为结合了 cmislib 库的 Python 脚本有潜力这样存在下去。但愿您在看到这两种技术联合使用的一个简单却强大的示例之后能够同意我的观点。

为何使用标准解释语言？

需要为这些系统开发工具时，比较让人放心的做法是运行经过解释的脚本。我猜想，这对我而言是控制的感觉。假设您拥有一个用 Java™ 或 C++ 语言编写的工具且需要修复和更改一些地方，这并不总是一项轻松的工作，即使您拥有源代码。您是否多次尝试过重新编译多年以前编写的代码，最后却发现需要某个特殊的构建环境、某些库，以及一些没有记录、早就忘记了的设置？不错，大多数开发人员肯定会备份他们的源代码，但是备份构建环境要困难得多，通常只能在更严格维护的环境中才能完成。这个问题通常不属于工具领域，尽管它很重要。但如果使用脚本，构建环境可能只包含一个常用的文本编辑器和现成的运行时。（注意：我并非建议在进行重要的 Python 编程时不使用一个良好的 Python IDE，比如带有 Pydev 的 Eclipse。）

当我得知以后可以将我的脚本迁移到另一种类型的操作系统并且行为不会改变时，我此前提到过的控制感甚至更加强烈了。如果我确信自己能够这样做，那么我更有可能花费时间来编写一个更好的工具，因为我知道今后不必针对另一个平台重新编写它。只要能够得到某个指定平台的解释程序，我就不必担心。而且，只要这种语言像 Python 一样拥有大量流行的支持，可用性就不成问题。这些天，我进行开发时在 Microsoft® Windows® 和 Linux® 之间频繁切换，我甚至不知道两年以后我将使用哪个系统。这就是我们需要思考的问题，以及最近我为何非常喜欢 Python 的原因。