python-资源汇总

python 最佳实践 (部分)

一. 结构化工程

文件 功能
README.rst readme
LICENSE 许可证
setup.py 打包和发布管理
requirements.txt 开发依赖
sample/init.py 核心代码
sample/core.py 核心代码
sample/helpers.py 核心代码
docs/conf.py 文档
docs/index.rst 文档
tests/test_basic.py 单元测试
tests/test_advanced.py 单元测试

二. 开发环境

vim :

python-mode : 在 vim 中使用 Python 的综合解决方案.
SuperTab : vim 小插件, 通过使用 <tab> 或任何其他指定的按键, 能够使代码补全变得更方便.

Sublime Text

PyCharm

三. 虚拟环境

virtualenv : 
[virtualenvwrapper](http://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/index.html) : 命令的完整列表(http://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/command_ref.html)        
[virtualenv-burrito](https://github.com/brainsik/virtualenv-burrito) : 能使用单行命令拥有 virtualenv + virtualenvwrapper 的环境.
[autoenv](https://github.com/kennethreitz/autoenv) : 当 cd 进入一个包含 .env 的目录中, 就会自动激活那个环境.

四. 文档

pydoc : 在安装 python 时自动安装的 工具, 允许在 shell 中快速检索文档,

$ pydoc time    # 查看 time 模块的文档.

五. PEP8 : Python 事实上的代码风格指南.

pep8 : 检查代码的一致性.

$ pip install pep8
$ pep8 optparse.py     # 检查文件是否符合 PEP8 规范

autopep8 : 自动格式化为 PEP8 风格

$ autopep8 [ARGS] optparse.py   # 无参数, 则程序直接将更改的代码输出到控制台.
    --in-place      # 直接修改文件.
    --aggressive    # 执行更多实质性的变化, 可以执行多次, 已达到最佳效果.

六. 解包

交换变量 :

a,b = b,a

嵌套解包:

a, (b,c) = 1, (2,3)

扩展解包: python 3

a, *rest = range(10)        # a = 0, rest = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  
a, *middle, c = range(11)   # a = 0, middle = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], c = 10

创建一个被忽略的变量:

filename = 'foobar.txt'
basename,_,ext = filename.rpartition(".")

创建一个包含 N 个对象的列表:

>>> four_none = [None]*4
>>> four_none
[None, None, None, None]
>>> four_one = [1]*4
>>> four_one
[1, 1, 1, 1]        

创建一个包含 N 个列表的列表

four_list = [[] for _ in xrange(4)]

七. 约定 pythonnic

检查变量是否等于常量 : 比较一个值是 True, None,False, 0 等 : 使用 if

if attr :
    print "attr is truthy."

if not attr:
    print "attr is falsey."

# since None is considered false , explicitly check for it .
if attr is None:
    print "attr is None."

访问字典元素:

x in d
dict.get() 

示例:

d = {"hello": "world"}

print d.get("hello", "default_value")   # "world"
print d.get("thingy", "default_value")  # "default_value"

if  "hello" in d:
    print d["hello"]

维护列表的捷径:

列表推导
map()
filter()
enumerate() : 或得列表中当前位置的计数.

示例:

# 过滤大于 4 的元素

# 列表推到
a = range(10)
b = [i for i in a if i > 4]

# filter
b = filter(lambda x: x > 4, a)

# 列表的每个元素 + 3

# 列表推导
a = range(10)
a = [i + 3 for i in a]

# map
a = map(lambda x: x + 3, a)

读取文件: with open

with open('file.txt') as f:
    for line in f:
        print line

行的延续: 当一个代码逻辑行的长度超多可接受的限制时, 需要将至分为多个物理行.

使用括号.

my_very_big_line = (
    "for a long time i used to go to bed early. Sometime ,"
    "when i had put out my candle , my eyes would close so quickly"
    "That i had not even time to say 'I'm going to sleep.' "
)

from some.deep.module.inside.a.moule import (
    a_nice_function, another_nice_function, yet_another_nice_function )

九. 密码学

Cryptography : 提供了加密方法 recipes 和 primitives . Cryptography 分为两个层, 方法(recipes, 提供用于对称加密) 和 危险底层(hazardous materials,简称 hazmat, 提供底层的加密基元).
PyCrypto : 提供安全的 哈希函数和各种加密算法.

十. 命令行应用

Clint : 是一个Python模块,它包含了很多 对命令行应用开发有用的工具。它支持诸如CLI着色以及缩进,简洁而强大的列打印, 基于进度条的迭代以及参数控制的特性。
Click : 它创建了一个命令行接口, 可以尽可能的简化组合代码。命令行接口创建工具(“Command-line Interface Creation Kit”,Click) 支持很多配置但也有开箱可用的默认值设定。
docopt : 是一个轻量级,高度Pythonic风格的包,它支持 简单而直觉地创建命令行接口,它是通过解析POSIX-style的用法指示文本实现的。
Plac : Python标准库 argparse [http://docs.python.org/2/library/argparse.html] 的简单封装,它隐藏了大量声明接口的细节:参数解析器是被推断的,其优于写命令明确处理. 这个模块的面向是不想太复杂的用户,程序员,系统管理员,科学家以及只是想写个只运行一次的脚本的人们,使用这个命令行接口的理由是它可以快速实现并且简单。
Cliff : 是一个建立命令行程序的框架。 它使用setuptools入口点(entry points)来提供子命令,输出格式化,以及其他的扩展。这个框架 可以用来创建多层命令程序,如subversion与git,其主程序要进行一些简单的参数解析然后调用 一个子命令干活。

十一. 阅读代码

Howdoi : 代码搜寻工具
flask : 基于 Werkzeug 和 Jinja2 , 使用 Python 的微框架.
Diamond : Python 的守护进程, 收集指标, 并将它们发布至 Graphite 或其他后端. 能收取 CPU,内存,网络,IO,负载和硬盘指标, 拥有实现自定义收集器的API, 该 API 几乎能从任何资源中获取指标.
Werkzeug : WSGI 实用模型.包括强大的调试器,功能齐全的请求和响应对象,处理entitytags的HTTP工具,缓存控制标头,HTTP数据,cookie处理,文件上传,强大的URL路由系统和一些社区提供的插件模块。

十二. 测试

通用规则 :

  • 测试单元应该集中于小部分的功能, 并且证明他是对的.
  • 每个测试单元都应该完全独立. 每个都能独立运行, 除了调用的命令, 都需在测试套件中. 测试单元应该加载最新的数据集, 之后在做一些清理. 如 setUp() 和 tearDown() 方法.
  • 尽量使单元测试快速运行.
  • 实现钩子(hook) 是一个非常好的主意. 因为一旦将代码放入仓库, 这个钩子可以运行所有的测试单元.
  • 当调试代码的时候, 需要首先写一个精确定位 bug 的测试单元.
  • 测试函数使用长且描述性的名字.

单元测试

unittest
unittest.TestCase

doctest 文档测试. 模块查找零碎文本, 就像 Python 中 docstrings 内的交互式会话, 执行那些会话以正式工作正常.

Nose :
nose 集成测试单元, 能使测试更加容易.
自动化测试, 发现并节省人工创建测试组件的麻烦

tox : 自动化测试管理和针对多种解释器配置测试工具.

mock : 测试库. unittest.mock 是 python 中用于测试的一个库.

十三. 持续集成

Jenkins : 可扩展的持续集成引擎。
Tox : 是一款为Python软件提供打包、测试和 开发的自动化工具,基于命令行或CI服务器。它是一个通用的虚拟环境管理和测试的命令行 工具