當(dāng)我開始學(xué)習(xí)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(xué)會這些東西。我想要把這些重點都編纂到一篇文章當(dāng)中。這篇文章的目標(biāo)讀者，是剛剛開始學(xué)習(xí)Python語言的有經(jīng)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(jīng)在用的類似工具。包管理和標(biāo)準(zhǔn)工具這兩節(jié)對于初學(xué)者來說同樣很有幫助。

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

如果你從來沒有使用過Python，我強(qiáng)烈建議你閱讀Python introduction，因為你需要知道基本的語法和類型。

當(dāng)然對于初學(xué)者來說，可能有點難，不用擔(dān)心，小編專門有初學(xué)者的學(xué)習(xí)資料，進(jìn)群：943752371即可獲取，希望對你們有幫助！

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 程序包有一個缺陷是，它們默認(rèn)會進(jìn)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(huán)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(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來安裝pip。這應(yīng)該是你最后一次使用easy_install 了。如果你并沒有安裝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(chuàng)造一個獨立的環(huán)境。尤其是當(dāng)你的不同項目使用不同版本的包時，這一點特別有用。Virtualenv wrapper 提供了一些不錯的腳本，可以讓一些事情變得容易。

當(dāng)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(biāo)準(zhǔn)Python交互式的編程環(huán)境的一個替代品，支持自動補全，文檔快速訪問，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)你處在一個虛擬環(huán)境中的時候，可以很簡單的使用pip install ipython 來進(jìn)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(wǎng)頁UI，你可以創(chuàng)建筆記本。這在科學(xué)計算領(lǐng)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(xì)節(jié)。

這里有一個人為創(chuàng)建的可笑的使用nose進(jìn)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(shù)，都會被調(diào)用：

不出所料，當(dāng)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(diào)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(jìn)行一個遠(yuǎn)程調(diào)用，但是這次調(diào)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(shù)據(jù)而不是真正的進(jìn)行調(diào)用。

當(dāng)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(yuǎn)程調(diào)用是否有用，還是我們要測試當(dāng)我們獲得數(shù)據(jù)后要做什么？大多數(shù)情況下是后者。讓我們擺脫這個愚蠢的遠(yuǎn)程調(diào)用吧：

好吧，讓我們再試一次：

好多了。記住，這個例子進(jìn)行了荒唐的簡化。就我個人來講，我僅僅會忽略從遠(yuǎn)程系統(tǒng)的調(diào)用，而不是我的數(shù)據(jù)庫調(diào)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(fā)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(diào)試

iPDB是一個極好的工具，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()，然后你會在你的程序運行時，獲得一個很好的交互式提示。它每次執(zhí)行程序的一行并且檢查變量。

python內(nèi)置了一個很好的追蹤模塊，幫助我搞清楚發(fā)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(jié)果：

當(dāng)你想要搞清楚其他程序的內(nèi)部構(gòu)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(chuàng)建函數(shù)調(diào)用時間和次數(shù)的圖表。

最后，objgraph對于查找內(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 是一個很好的庫，封裝了Greenlets，使得Python具備了異步調(diào)用的功能。是的，非常棒。我最愛的功能是Pool，它抽象了異步調(diào)用部分，給我們提供了可以簡單使用的途徑，一個異步的map()函數(shù)：

非常重要的是，需要注意這段代碼頂部對gevent monkey進(jìn)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(xù)調(diào)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(shù)據(jù)庫調(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)，所以這一抽象對我來說效果很好。

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，在過去的一年里對我影響重大。找打它們花費了不少時間，所以希望本文能夠減少其他人想要很好利用這門語言需要付出的努力。