寫給已有編程經驗的 Python 初學者的總結【轉】

當我開始學習Python的時候，有些事我但願我一早就知道。我花費了不少時間才學會這些東西。我想要把這些重點都編纂到一篇文章當中。這篇文章的目標讀者，是剛剛開始學習Python語言的有經驗的程序員，想要跳過前幾個月研究Python使用的那些他們已經在用的相似工具。包管理和標準工具這兩節對於初學者來講一樣頗有幫助。

個人經驗主要基於Python 2.7，可是大多數的工具對任何版本都有效。

若是你歷來沒有使用過Python，我強烈建議你閱讀Python introduction，由於你須要知道基本的語法和類型。

---

包管理

Python世界最棒的地方之一，就是大量的第三方程序包。一樣，管理這些包也很是容易。按照慣例，會在 requirements.txt 文件中列出項目所須要的包。每一個包占一行，一般還包含版本號。這裏有一個例子，本博客使用Pelican：

1 2 3

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

Python 程序包有一個缺陷是，它們默認會進行全局安裝。咱們將要使用一個工具，使咱們每一個項目都有一個獨立的環境，這個工具叫virtualenv。咱們一樣要安裝一個更高級的包管理工具，叫作pip，他能夠和virtualenv配合工做。

首先，咱們須要安裝pip。大多數python安裝程序已經內置了easy_install（python默認的包管理工具），因此咱們就使用easy_install pip來安裝pip。這應該是你最後一次使用easy_install 了。若是你並無安裝easy_install ，在linux系統中，貌似從python-setuptools 包中能夠得到。

若是你使用的Python版本高於等於3.3， 那麼Virtualenv 已是標準庫的一部分了，因此沒有必要再去安裝它了。

下一步，你但願安裝virtualenv和virtualenvwrapper。Virtualenv使你可以爲每一個項目創造一個獨立的環境。尤爲是當你的不一樣項目使用不一樣版本的包時，這一點特別有用。Virtualenv wrapper 提供了一些不錯的腳本，可讓一些事情變得容易。

1	sudo  pip install  virtualenvwrapper

當virtualenvwrapper安裝後，它會把virtualenv列爲依賴包，因此會自動安裝。

打開一個新的shell，輸入mkvirtualenv test 。若是你打開另一個shell，則你就不在這個virtualenv中了，你能夠經過workon test 來啓動。若是你的工做完成了，可使用deactivate 來停用。

---

IPython

IPython是標準Python交互式的編程環境的一個替代品，支持自動補全，文檔快速訪問，以及標準交互式編程環境本應該具有的不少其餘功能。

當你處在一個虛擬環境中的時候，能夠很簡單的使用pip install ipython 來進行安裝，在命令行中使用ipython 來啓動

另外一個不錯的功能是」筆記本」，這個功能須要額外的組件。安裝完成後，你可使用ipython notebook，並且會有一個不錯的網頁UI，你能夠建立筆記本。這在科學計算領域很流行。

---

測試

我推薦使用nose或是py.test。我大部分狀況下用nose。它們基本上是相似的。我將講解nose的一些細節。

這裏有一我的爲建立的好笑的使用nose進行測試的例子。在一個以test_開頭的文件中的全部以test_開頭的函數，都會被調用：

1 2	def  test_equality():      assert  True  = =  False

不出所料，當運行nose的時候，咱們的測試沒有經過。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

( 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中一樣也有一些便捷的方法能夠調用

1 2 3

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

若是你想使用更加相似JUnit的方法，也是能夠的：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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)

開始測試：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

( 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庫包含在Python 3 中，可是若是你在使用Python 2，可使用pypi來獲取。這個測試將進行一個遠程調用，可是此次調用將耗時10s。這個例子顯然是人爲捏造的。咱們使用mock來返回樣本數據而不是真正的進行調用。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

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"

固然，咱們的測試須要很長的時間。

1 2 3 4 5

( test )jhaddad@jons-mac-pro ~VIRTUAL_ENV /src $ nosetests test_mock.py                                                                                                                           Ran 1 test  in  10.001s   OK

太慢了！所以咱們會問本身，咱們在測試什麼？咱們須要測試遠程調用是否有用，仍是咱們要測試當咱們得到數據後要作什麼？大多數狀況下是後者。讓咱們擺脫這個愚蠢的遠程調用吧：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

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，讓咱們再試一次：

1 2 3 4 5 6

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

好多了。記住，這個例子進行了荒唐的簡化。就我我的來說，我僅僅會忽略從遠程系統的調用，而不是個人數據庫調用。

nose-progressive是一個很好的模塊，它能夠改善nose的輸出，讓錯誤在發生時就顯示出來，而不是留到最後。若是你的測試須要花費必定的時間，那麼這是件好事。
pip install nose-progressive 而且在你的nosetests中添加--with-progressive

---

調試

iPDB是一個極好的工具，我已經用它查出了不少匪夷所思的bug。pip install ipdb 安裝該工具，而後在你的代碼中import ipdb; ipdb.set_trace()，而後你會在你的程序運行時，得到一個很好的交互式提示。它每次執行程序的一行而且檢查變量。

python內置了一個很好的追蹤模塊，幫助我搞清楚發生了什麼。這裏有一個沒什麼用的python程序：

1 2 3

a =  1 b =  2 a =  b

這裏是對這個程序的追蹤結果：

1 2 3 4 5 6 7

( 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)

當你想要搞清楚其餘程序的內部構造的時候，這個功能很是有用。若是你之前用過strace，它們的工做方式很相像

在一些場合，我使用pycallgraph來追蹤性能問題。它能夠建立函數調用時間和次數的圖表。

最後，objgraph對於查找內存泄露很是有用。這裏有一篇關於如何使用它查找內存泄露的好文。

---

Gevent

Gevent 是一個很好的庫，封裝了Greenlets，使得Python具有了異步調用的功能。是的，很是棒。我最愛的功能是Pool，它抽象了異步調用部分，給咱們提供了能夠簡單使用的途徑，一個異步的map()函數：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

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

很是重要的是，須要注意這段代碼頂部對gevent monkey進行的補丁，若是沒有它的話，就不能正確的運行。若是咱們讓Python連續調用 fetch_url 3次，一般咱們指望這個過程花費30秒時間。使用gevent：

1 2 3 4 5 6 7 8

(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

若是你有不少數據庫調用或是從遠程URLs獲取，這是很是有用的。我並非很喜歡回調函數，因此這一抽象對我來講效果很好。

---

結論

好吧，若是你看到這裏了，那麼你極可能已經學到了一些新東西。這些工具，在過去的一年裏對我影響重大。找打它們花費了很多時間，因此但願本文可以減小其餘人想要很好利用這門語言須要付出的努力。

 

轉自：http://www.cnblogs.com/pmars/p/4143335.html