當(dāng)我開(kāi)始學(xué)習(xí)Python的時(shí)候，有些事我希望我一早就知道。我花費(fèi)了很多時(shí)間才學(xué)會(huì)這些東西。我想要把這些重點(diǎn)都編纂到一篇文章當(dāng)中。這篇文章的目標(biāo)讀者，是剛剛開(kāi)始學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言的有經(jīng)驗(yàn)的程序員，想要跳過(guò)前幾個(gè)月研究Python使用的那些他們已經(jīng)在用的類似工具。包管理和標(biāo)準(zhǔn)工具這兩節(jié)對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)同樣很有幫助。 

我的經(jīng)驗(yàn)主要基于Python 2.7，但是大多數(shù)的工具對(duì)任何版本都有效。

如果你從來(lái)沒(méi)有使用過(guò)Python，我強(qiáng)烈建議你閱讀Python introduction，因?yàn)槟阈枰阑镜恼Z(yǔ)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(huì)在 requirements.txt 文件中列出項(xiàng)目所需要的包。每個(gè)包占一行，通常還包含版本號(hào)。這里有一個(gè)例子，本博客使用Pelican：

; html-script: false ]pelican==3.3 
Markdown 
pelican-extended-sitemap==1.0.0 

Python 程序包有一個(gè)缺陷是，它們默認(rèn)會(huì)進(jìn)行全局安裝。我們將要使用一個(gè)工具，使我們每個(gè)項(xiàng)目都有一個(gè)獨(dú)立的環(huán)境，這個(gè)工具叫virtualenv。我們同樣要安裝一個(gè)更高級(jí)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(shù)python安裝程序已經(jīng)內(nèi)置了easy_install(python默認(rèn)的包管理工具)，所以我們就使用easy_install pip來(lái)安裝pip。這應(yīng)該是你***一次使用easy_install 了。如果你并沒(méi)有安裝easy_install ，在linux系統(tǒng)中，貌似從python-setuptools 包中可以獲得。

如果你使用的Python版本高于等于3.3， 那么Virtualenv 已經(jīng)是標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的一部分了，所以沒(méi)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?yàn)槊總€(gè)項(xiàng)目創(chuàng)造一個(gè)獨(dú)立的環(huán)境。尤其是當(dāng)你的不同項(xiàng)目使用不同版本的包時(shí)，這一點(diǎn)特別有用。Virtualenv wrapper 提供了一些不錯(cuò)的腳本，可以讓一些事情變得容易。

Shell

; html-script: false ]sudo pip install virtualenvwrapper 

當(dāng)virtualenvwrapper安裝后，它會(huì)把virtualenv列為依賴包，所以會(huì)自動(dòng)安裝。

打開(kāi)一個(gè)新的shell，輸入mkvirtualenv test 。如果你打開(kāi)另外一個(gè)shell，則你就不在這個(gè)virtualenv中了，你可以通過(guò)workon test 來(lái)啟動(dòng)。如果你的工作完成了，可以使用deactivate 來(lái)停用。  

IPython

IPython是標(biāo)準(zhǔn)Python交互式的編程環(huán)境的一個(gè)替代品，支持自動(dòng)補(bǔ)全，文檔快速訪問(wèn)，以及標(biāo)準(zhǔn)交互式編程環(huán)境本應(yīng)該具備的很多其他功能。

當(dāng)你處在一個(gè)虛擬環(huán)境中的時(shí)候，可以很簡(jiǎn)單的使用pip install ipython 來(lái)進(jìn)行安裝，在命令行中使用ipython 來(lái)啟動(dòng)。 

另一個(gè)不錯(cuò)的功能是”筆記本”，這個(gè)功能需要額外的組件。安裝完成后，你可以使用ipython notebook，而且會(huì)有一個(gè)不錯(cuò)的網(wǎng)頁(yè)UI，你可以創(chuàng)建筆記本。這在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域很流行。 

測(cè)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(xì)節(jié)。

這里有一個(gè)人為創(chuàng)建的可笑的使用nose進(jìn)行測(cè)試的例子。在一個(gè)以test_開(kāi)頭的文件中的所有以test_開(kāi)頭的函數(shù)，都會(huì)被調(diào)用：

Python 
 
; html-script: false ]def test_equality(): 
 assert True == False 

不出所料，當(dāng)運(yùn)行nose的時(shí)候，我們的測(cè)試沒(méi)有通過(guò)。

Shell

; html-script: false ](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中同樣也有一些便捷的方法可以調(diào)用。

Python

; html-script: false ]from nose.tools import assert_true 
def test_equality(): 
 assert_true(False) 

如果你想使用更加類似JUnit的方法，也是可以的：

Python

; html-script: false ]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(kāi)始測(cè)試：

Shell

; html-script: false ](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(kù)包含在Python 3 中，但是如果你在使用Python 2，可以使用pypi來(lái)獲取。這個(gè)測(cè)試將進(jìn)行一個(gè)遠(yuǎn)程調(diào)用，但是這次調(diào)用將耗時(shí)10s。這個(gè)例子顯然是人為捏造的。我們使用mock來(lái)返回樣本數(shù)據(jù)而不是真正的進(jìn)行調(diào)用。

Python

; html-script: false ]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" 

當(dāng)然，我們的測(cè)試需要很長(zhǎng)的時(shí)間。

Shell

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

太慢了!因此我們會(huì)問(wèn)自己，我們?cè)跍y(cè)試什么?我們需要測(cè)試遠(yuǎn)程調(diào)用是否有用，還是我們要測(cè)試當(dāng)我們獲得數(shù)據(jù)后要做什么?大多數(shù)情況下是后者。讓我們擺脫這個(gè)愚蠢的遠(yuǎn)程調(diào)用吧：

Python

; html-script: false ]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，讓我們?cè)僭囈淮危?/p>

Shell

; html-script: false ](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(gè)例子進(jìn)行了荒唐的簡(jiǎn)化。就我個(gè)人來(lái)講，我僅僅會(huì)忽略從遠(yuǎn)程系統(tǒng)的調(diào)用，而不是我的數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)用。

nose-progressive是一個(gè)很好的模塊，它可以改善nose的輸出，讓錯(cuò)誤在發(fā)生時(shí)就顯示出來(lái)，而不是留到***。如果你的測(cè)試需要花費(fèi)一定的時(shí)間，那么這是件好事。

pip install nose-progressive 并且在你的nosetests中添加--with-progressive

調(diào)試

iPDB是一個(gè)極好的工具，我已經(jīng)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(huì)在你的程序運(yùn)行時(shí)，獲得一個(gè)很好的交互式提示。它每次執(zhí)行程序的一行并且檢查變量。 

python內(nèi)置了一個(gè)很好的追蹤模塊，幫助我搞清楚發(fā)生了什么。這里有一個(gè)沒(méi)什么用的python程序：

Python

; html-script: false ]a = 1 
b = 2 
a = b 

這里是對(duì)這個(gè)程序的追蹤結(jié)果：

Shell

; html-script: false ](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(dāng)你想要搞清楚其他程序的內(nèi)部構(gòu)造的時(shí)候，這個(gè)功能非常有用。如果你以前用過(guò)strace，它們的工作方式很相像。

在一些場(chǎng)合，我使用pycallgraph來(lái)追蹤性能問(wèn)題。它可以創(chuàng)建函數(shù)調(diào)用時(shí)間和次數(shù)的圖表。 

***，objgraph對(duì)于查找內(nèi)存泄露非常有用。這里有一篇關(guān)于如何使用它查找內(nèi)存泄露的好文。

Gevent

Gevent 是一個(gè)很好的庫(kù)，封裝了Greenlets，使得Python具備了異步調(diào)用的功能。是的，非常棒。我***的功能是Pool，它抽象了異步調(diào)用部分，給我們提供了可以簡(jiǎn)單使用的途徑，一個(gè)異步的map()函數(shù)：

Python

; html-script: false ]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，需要注意這段代碼頂部對(duì)gevent monkey進(jìn)行的補(bǔ)丁，如果沒(méi)有它的話，就不能正確的運(yùn)行。如果我們讓Python連續(xù)調(diào)用 fetch_url 3次，通常我們期望這個(gè)過(guò)程花費(fèi)30秒時(shí)間。使用gevent：

Python

; html-script: false ](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 

如果你有很多數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)用或是從遠(yuǎn)程URLs獲取，這是非常有用的。我并不是很喜歡回調(diào)函數(shù)，所以這一抽象對(duì)我來(lái)說(shuō)效果很好。

結(jié)論

好吧，如果你看到這里了，那么你很可能已經(jīng)學(xué)到了一些新東西。這些工具，在過(guò)去的一年里對(duì)我影響重大。找打它們花費(fèi)了不少時(shí)間，所以希望本文能夠減少其他人想要很好利用這門(mén)語(yǔ)言需要付出的努力。