写给已有编程经验的 Python 初学者的总结

时间:2022-09-23 10:27:06

当我开始学习Python的时候,有些事我希望我一早就知道。我花费了很多时间才学会这些东西。我想要把这些重点都编纂到一篇文章当中。这篇文章的目标读者,是刚刚开始学习Python语言的有经验的程序员,想要跳过前几个月研究Python使用的那些他们已经在用的类似工具。包管理和标准工具这两节对于初学者来说同样很有帮助。

我的经验主要基于Python 2.7,但是大多数的工具对任何版本都有效。

如果你从来没有使用过Python,我强烈建议你阅读Python introduction,因为你需要知道基本的语法和类型。


包管理

Python世界最棒的地方之一,就是大量的第三方程序包。同样,管理这些包也非常容易。按照惯例,会在 requirements.txt 文件中列出项目所需要的包。每个包占一行,通常还包含版本号。这里有一个例子,本博客使用Pelican

pelican==3.3
Markdown
pelican-extended-sitemap==1.0.0

Python 程序包有一个缺陷是,它们默认会进行全局安装。我们将要使用一个工具,使我们每个项目都有一个独立的环境,这个工具叫virtualenv。我们同样要安装一个更高级的包管理工具,叫做pip,他可以和virtualenv配合工作。

首先,我们需要安装pip。大多数python安装程序已经内置了easy_install(python默认的包管理工具),所以我们就使用easy_install pip来安装pip。这应该是你最后一次使用easy_install 了。如果你并没有安装easy_install ,在linux系统中,貌似从python-setuptools 包中可以获得。

如果你使用的Python版本高于等于3.3, 那么Virtualenv 已经是标准库的一部分了,所以没有必要再去安装它了。

下一步,你希望安装virtualenvvirtualenvwrapper。Virtualenv使你能够为每个项目创造一个独立的环境。尤其是当你的不同项目使用不同版本的包时,这一点特别有用。Virtualenv wrapper 提供了一些不错的脚本,可以让一些事情变得容易。

sudo pip install virtualenvwrapper

当virtualenvwrapper安装后,它会把virtualenv列为依赖包,所以会自动安装。

打开一个新的shell,输入mkvirtualenv test 。如果你打开另外一个shell,则你就不在这个virtualenv中了,你可以通过workon test 来启动。如果你的工作完成了,可以使用deactivate 来停用。

写给已有编程经验的 Python 初学者的总结


IPython

IPython是标准Python交互式的编程环境的一个替代品,支持自动补全,文档快速访问,以及标准交互式编程环境本应该具备的很多其他功能。

当你处在一个虚拟环境中的时候,可以很简单的使用pip install ipython 来进行安装,在命令行中使用ipython 来启动
写给已有编程经验的 Python 初学者的总结

另一个不错的功能是”笔记本”,这个功能需要额外的组件。安装完成后,你可以使用ipython notebook,而且会有一个不错的网页UI,你可以创建笔记本。这在科学计算领域很流行。
写给已有编程经验的 Python 初学者的总结


测试

我推荐使用nose或是py.test。我大部分情况下用nose。它们基本上是类似的。我将讲解nose的一些细节。

这里有一个人为创建的可笑的使用nose进行测试的例子。在一个以test_开头的文件中的所有以test_开头的函数,都会被调用:

def test_equality():
assert True == False

不出所料,当运行nose的时候,我们的测试没有通过。

(test)jhaddad@jons-mac-pro ~VIRTUAL_ENV/src$ nosetests
F
======================================================================
FAIL: test_nose_example.test_equality
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/Users/jhaddad/.virtualenvs/test/lib/python2.7/site-packages/nose/case.py", line 197, in runTest
self.test(*self.arg)
File "/Users/jhaddad/.virtualenvs/test/src/test_nose_example.py", line 3, in test_equality
assert True == False
AssertionError ----------------------------------------------------------------------

nose.tools中同样也有一些便捷的方法可以调用

from nose.tools import assert_true
def test_equality():
assert_true(False)

如果你想使用更加类似JUnit的方法,也是可以的:

from nose.tools import assert_true
from unittest import TestCase class ExampleTest(TestCase): def setUp(self): # setUp & tearDown are both available
self.blah = False def test_blah(self):
self.assertTrue(self.blah)

开始测试:

(test)jhaddad@jons-mac-pro ~VIRTUAL_ENV/src$ nosetests
F
======================================================================
FAIL: test_blah (test_nose_example.ExampleTest)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/Users/jhaddad/.virtualenvs/test/src/test_nose_example.py", line 11, in test_blah
self.assertTrue(self.blah)
AssertionError: False is not true ----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.003s FAILED (failures=1)

卓越的Mock库包含在Python 3 中,但是如果你在使用Python 2,可以使用pypi来获取。这个测试将进行一个远程调用,但是这次调用将耗时10s。这个例子显然是人为捏造的。我们使用mock来返回样本数据而不是真正的进行调用。

import mock

from mock import patch
from time import sleep class Sweetness(object):
def slow_remote_call(self):
sleep(10)
return "some_data" # lets pretend we get this back from our remote api call def test_long_call():
s = Sweetness()
result = s.slow_remote_call()
assert result == "some_data"

当然,我们的测试需要很长的时间。

(test)jhaddad@jons-mac-pro ~VIRTUAL_ENV/src$ nosetests test_mock.py                                                                                                                         

Ran 1 test in 10.001s

OK

太慢了!因此我们会问自己,我们在测试什么?我们需要测试远程调用是否有用,还是我们要测试当我们获得数据后要做什么?大多数情况下是后者。让我们摆脱这个愚蠢的远程调用吧:

import mock

from mock import patch
from time import sleep class Sweetness(object):
def slow_remote_call(self):
sleep(10)
return "some_data" # lets pretend we get this back from our remote api call def test_long_call():
s = Sweetness()
with patch.object(s, "slow_remote_call", return_value="some_data"):
result = s.slow_remote_call()
assert result == "some_data"

好吧,让我们再试一次:

(test)jhaddad@jons-mac-pro ~VIRTUAL_ENV/src$ nosetests test_mock.py
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s OK

好多了。记住,这个例子进行了荒唐的简化。就我个人来讲,我仅仅会忽略从远程系统的调用,而不是我的数据库调用。

nose-progressive是一个很好的模块,它可以改善nose的输出,让错误在发生时就显示出来,而不是留到最后。如果你的测试需要花费一定的时间,那么这是件好事。
pip install nose-progressive 并且在你的nosetests中添加--with-progressive


调试

iPDB是一个极好的工具,我已经用它查出了很多匪夷所思的bug。pip install ipdb 安装该工具,然后在你的代码中import ipdb; ipdb.set_trace(),然后你会在你的程序运行时,获得一个很好的交互式提示。它每次执行程序的一行并且检查变量。
写给已有编程经验的 Python 初学者的总结

python内置了一个很好的追踪模块,帮助我搞清楚发生了什么。这里有一个没什么用的python程序:

a = 1
b = 2
a = b

这里是对这个程序的追踪结果:

(test)jhaddad@jons-mac-pro ~VIRTUAL_ENV/src$ python -m trace --trace tracing.py                                                                                                        1 ↵
--- modulename: tracing, funcname: <module>
tracing.py(1): a = 1
tracing.py(2): b = 2
tracing.py(3): a = b
--- modulename: trace, funcname: _unsettrace
trace.py(80): sys.settrace(None)

当你想要搞清楚其他程序的内部构造的时候,这个功能非常有用。如果你以前用过strace,它们的工作方式很相像

在一些场合,我使用pycallgraph来追踪性能问题。它可以创建函数调用时间和次数的图表。
写给已有编程经验的 Python 初学者的总结
最后,objgraph对于查找内存泄露非常有用。这里有一篇关于如何使用它查找内存泄露的好文


Gevent

Gevent 是一个很好的库,封装了Greenlets,使得Python具备了异步调用的功能。是的,非常棒。我最爱的功能是Pool,它抽象了异步调用部分,给我们提供了可以简单使用的途径,一个异步的map()函数:

from gevent import monkey
monkey.patch_all() from time import sleep, time def fetch_url(url):
print "Fetching %s" % url
sleep(10)
print "Done fetching %s" % url from gevent.pool import Pool urls = ["http://test.com", "http://bacon.com", "http://eggs.com"] p = Pool(10) start = time()
p.map(fetch_url, urls)
print time() - start

非常重要的是,需要注意这段代码顶部对gevent monkey进行的补丁,如果没有它的话,就不能正确的运行。如果我们让Python连续调用 fetch_url 3次,通常我们期望这个过程花费30秒时间。使用gevent:

(test)jhaddad@jons-mac-pro ~VIRTUAL_ENV/src$ python g.py
Fetching http://test.com
Fetching http://bacon.com
Fetching http://eggs.com
Done fetching http://test.com
Done fetching http://bacon.com
Done fetching http://eggs.com
10.001791954

如果你有很多数据库调用或是从远程URLs获取,这是非常有用的。我并不是很喜欢回调函数,所以这一抽象对我来说效果很好。


结论

好吧,如果你看到这里了,那么你很可能已经学到了一些新东西。这些工具,在过去的一年里对我影响重大。找打它们花费了不少时间,所以希望本文能够减少其他人想要很好利用这门语言需要付出的努力。

写给已有编程经验的 Python 初学者的总结的更多相关文章

  1. 写给已有编程经验的 Python 初学者的总结【转】

    当我开始学习Python的时候,有些事我希望我一早就知道.我花费了很多时间才学会这些东西.我想要把这些重点都编纂到一篇文章当中.这篇文章的目标读者,是刚刚开始学习Python语言的有经验的程序员,想要 ...

  2. Python&sol;Numpy大数据编程经验

    Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   ...

  3. Python初学者的一些编程技巧

    #####################喜欢就多多关注哦######################### Python初学者的一些编程技巧   交换变量  ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...

  4. 风变编程笔记&lpar;二&rpar;-Python爬虫精进

    第0关  认识爬虫 1. 浏览器的工作原理首先,我们在浏览器输入网址(也可以叫URL),然后浏览器向服务器传达了我们想访问某个网页的需求,这个过程就叫做[请求]紧接着,服务器把你想要的网站数据发送给浏 ...

  5. 给Python初学者的一些编程技巧

    展开这篇文章主要介绍了给Python初学者的一些编程技巧,皆是基于基础的一些编程习惯建议,需要的朋友可以参考下交换变量 x = 6y = 5 x, y = y, x print x>>&g ...

  6. Python黑帽编程1&period;3 Python运行时与包管理工具

    Python黑帽编程1.3  Python运行时与包管理工具 0.1  本系列教程说明 本系列教程,采用的大纲母本为<Understanding Network Hacks Attack and ...

  7. Python黑帽编程2&period;1 Python编程哲学

    Python黑帽编程2.1  Python编程哲学 本节的内容有些趣味性,涉及到很多人为什么会选择Python,为什么会喜欢这门语言.我带大家膜拜下Python作者的Python之禅,然后再来了解下P ...

  8. iOS开发编码建议与编程经验

    作者:乞力马扎罗的雪(GitHub) 原文 在开发过程中,我们不仅要去看别人的代码,也要让别人看我们的代码.那么,有一个良好的编码习惯将会非常重要.下面将会罗列使用Objective-C来开发iOS的 ...

  9. C&plus;&plus;的XML编程经验&horbar;&horbar;LIBXML2库使用指南&lbrack;转&rsqb;

    C++的XML编程经验――LIBXML2库使用指南 写这篇文章的原因有如下几点:1)C++标准库中没有操作XML的方法,用C++操作XML文件必须熟悉一种函数库,LIBXML2是其中一种很优秀的XML ...

随机推荐

  1. 使用QRCode生成二维码

    第一步: 获取QRCode组件 可以通过vs的nuget管理安装Gma.QrCodeNet, 也可以直接添加"Gma.QrCodeNet.Encoding.dll"的引用. 第二步 ...

  2. Question2Answer安装

    Question2Answer安装 Question2Answer的安装过程很简单,只需要几分钟的时间你就可以有一个强大的问答系统. 安装要求 Web服务器(比如Apache) PHP 4.3 或更高 ...

  3. ConcurrentHashMap--锁的分段技术

    ConcurrentHashMap是Java 5中支持高并发.高吞吐量的线程安全HashMap实现. HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因,是因为所有访问HashTable ...

  4. pom配置进行版本号统一管理

    在pom.xml中配置 <properties>在该配置中添加   <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build. ...

  5. android studio友盟分享

    这个东西搞了整整两天真是把我搞郁闷着了,官方demo下载后,根据提示的错误,修改了一个小bug之后,便能直接运行,但是不管我如何集成到自己app上,分享时APP都会黑屏Crash,并且代码都与官方de ...

  6. 如何通过写bat 安装Windows服务,本人亲测成功

    1. 安装的bat文件 @echo on color 2f mode con: cols=80 lines=25 @echo 请按任意键开始安装后台服务... pause cd /d %~dp0 Le ...

  7. Basic FIFO Queue

    Queue - 一种线程安全的FIFO实现 Python的Queue模块提供一种适用于多线程编程的FIFO实现.它可用于在生产者(producer)和消费者(consumer)之间线程安全(threa ...

  8. Mysql 操作技巧

    复制表结构 + 表数据Mysql> create tables t2 like t1;Mysql> insert into t2 select * from t1; mysql 索引a.A ...

  9. fgrep&colon; ifcfg-ifcfg-eth0&colon; No such file or directory

    [root@localhost ~]# service network restartfgrep: ifcfg-ifcfg-eth0: No such file or directoryfgrep: ...

  10. linux YUM常用 命令

    语法 yum(选项)(参数) 选项 -h:显示帮助信息: -y:对所有的提问都回答“yes”: -c:指定配置文件: -q:安静模式: -v:详细模式: -d:设置调试等级(0-10): -e:设置错 ...