程序員編程分享 2020-02-24 15:06:26
當我開始學習Python的時候，有些事我希望我一早就知道。我花費了很多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類似工具。包管理和標準工具這兩節對于初學者來說同樣很有幫助。
這是小編收集的python學習資料，希望對你們有幫助，關注，轉發，私信小編“01”即可獲取！
我的經驗主要基于Python 2.7，但是大多數的工具對任何版本都有效。
如果你從來沒有使用過Python，我強烈建議你閱讀Python introduction，因為你需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。同樣，管理這些包也非常容易。按照慣例，會在 requirements.txt 文件中列出項目所需要的包。每個包占一行，通常還包含版本號。這里有一個例子，本博客使用Pelican：
Python%20程序包有一個缺陷是，它們默認會進行全局安裝。我們將要使用一個工具，使我們每個項目都有一個獨立的環境，這個工具叫virtualenv。我們同樣要安裝一個更高級的包管理工具，叫做pip，他可以和virtualenv配合工作。
首先，我們需要安裝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），所以我們就使用easy_install%20pip來安裝pip。這應該是你最后一次使用easy_install%20了。如果你并沒有安裝easy_install%20，在linux系統中，貌似從python-setuptools%20包中可以獲得。
如果你使用的Python版本高于等于3.3，%20那么Virtualenv%20已經是標準庫的一部分了，所以沒有必要再去安裝它了。
下一步，你希望安裝virtualenv和virtualenvwrApper。Virtualenv使你能夠為每個項目創造一個獨立的環境。尤其是當你的不同項目使用不同版本的包時，這一點特別有用。Virtualenv%20wrapper%20提供了一些不錯的腳本，可以讓一些事情變得容易。
當virtualenvwrapper安裝后，它會把virtualenv列為依賴包，所以會自動安裝。
打開一個新的shell，輸入mkvirtualenv test 。如果你打開另外一個shell，則你就不在這個virtualenv中了，你可以通過workon test 來啟動。如果你的工作完成了，可以使用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備的很多其他功能。
當你處在一個虛擬環境中的時候，可以很簡單的使用pip install ipython 來進行安裝，在命令行中使用ipython 來啟動
另一個不錯的功能是”筆記本”，這個功能需要額外的組件。安裝完成后，你可以使用ipython notebook，而且會有一個不錯的網頁UI，你可以創建筆記本。這在科學計算領域很流行。
測試
我推薦使用nose或是py.test。我大部分情況下用nose。它們基本上是類似的。我將講解nose的一些細節。
這里有一個人為創建的可笑的使用nose進行測試的例子。在一個以test_開頭的文件中的所有以test_開頭的函數，都會被調用：
不出所料，當運行nose的時候，我們的測試沒有通過。
nose.tools中同樣也有一些便捷的方法可以調用
如果你想使用更加類似JUnit的方法，也是可以的：
開始測試：
卓越的Mock庫包含在Python 3 中，但是如果你在使用Python 2，可以使用pypi來獲取。這個測試將進行一個遠程調用，但是這次調用將耗時10s。這個例子顯然是人為捏造的。我們使用mock來返回樣本數據而不是真正的進行調用。
當然，我們的測試需要很長的時間。
太慢了！因此我們會問自己，我們在測試什么？我們需要測試遠程調用是否有用，還是我們要測試當我們獲得數據后要做什么？大多數情況下是后者。讓我們擺脫這個愚蠢的遠程調用吧：
好吧，讓我們再試一次：
好多了。記住，這個例子進行了荒唐的簡化。就我個人來講，我僅僅會忽略從遠程系統的調用，而不是我的數據庫調用。
nose-progressive是一個很好的模塊，它可以改善nose的輸出，讓錯誤在發生時就顯示出來，而不是留到最后。如果你的測試需要花費一定的時間，那么這是件好事。
pip install nose-progressive 并且在你的nosetests中添加--with-progressive
調試
iPDB是一個極好的工具，我已經用它查出了很多匪夷所思的bug。pip install ipdb 安裝該工具，然后在你的代碼中import ipdb; ipdb.set_trace()，然后你會在你的程序運行時，獲得一個很好的交互式提示。它每次執行程序的一行并且檢查變量。
python內置了一個很好的追蹤模塊，幫助我搞清楚發生了什么。這里有一個沒什么用的python程序：
這里是對這個程序的追蹤結果：
當你想要搞清楚其他程序的內部構造的時候，這個功能非常有用。如果你以前用過strace，它們的工作方式很相像
在一些場合，我使用pycallgraph來追蹤性能問題。它可以創建函數調用時間和次數的圖表。
最后，objgraph對于查找內存泄露非常有用。這里有一篇關于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具備了異步調用的功能。是的，非常棒。我最愛的功能是Pool，它抽象了異步調用部分，給我們提供了可以簡單使用的途徑，一個異步的map()函數：
非常重要的是，需要注意這段代碼頂部對gevent monkey進行的補丁，如果沒有它的話，就不能正確的運行。如果我們讓Python連續調用 fetch_url 3次，通常我們期望這個過程花費30秒時間。使用gevent：
如果你有很多數據庫調用或是從遠程URLs獲取，這是非常有用的。我并不是很喜歡回調函數，所以這一抽象對我來說效果很好。
