python 开发经验怎么xie

发布网友 发布时间：2022-04-23 12:30

我来回答

共2个回答

懂视网 时间：2022-04-10 11:01

1、安装

python3版本直接执行pip install ipdb命令安装

python2.7版本的需要指定ipdb的版本

pip install ipdb==0.10.2

等号后面的就是版本，因为 pip install ipdb默认安装的是最新版本，现在的ipdb需要python3的支持

所以python2.7安装只能指定旧版本安装

ipdb的使用

2、使用

　　python -m ipdb xxx.py

　　程序内部：

　　from ipdb import set_trace

      set_trace()

3、常用命令

python使用安装ipdb

标签：port   2.7   rac   需要   xxx   ace   指定   pip   最新   

热心网友 时间：2022-04-10 08:09

当我开始学习Python的时候，有些事我希望我一早就知道。我花费了很多时间才学会这些东西。我想要把这些重点都编纂到一篇文章当中。这篇文章的目标读者，是刚刚开始学习Python语言的有经验的程序员，想要跳过前几个月研究Python使用的那些他们已经在用的类似工具。包管理和标准工具这两节对于初学者来说同样很有帮助。
我的经验主要基于Python 2.7，但是大多数的工具对任何版本都有效。
如果你从来没有使用过Python，我强烈建议你阅读Python introction，因为你需要知道基本的语法和类型。
包管理
Python世界最棒的地方之一，就是大量的第三方程序包。同样，管理这些包也非常容易。按照惯例，会在 requirements.txt 文件中列出项目所需要的包。每个包占一行，通常还包含版本号。这里有一个例子，本博客使用Pelican：

1
2
3

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

Python 程序包有一个缺陷是，它们默认会进行全局安装。我们将要使用一个工具，使我们每个项目都有一个的环境，这个工具叫virtualenv。我们同样要安装一个更高级的包管理工具，叫做pip，他可以和virtualenv配合工作。
首先，我们需要安装pip。大多数python安装程序已经内置了easy_install（python默认的包管理工具），所以我们就使用easy_install pip来安装pip。这应该是你最后一次使用easy_install 了。如果你并没有安装easy_install ，在linux系统中，貌似从python-setuptools 包中可以获得。
如果你使用的Python版本高于等于3.3， 那么Virtualenv 已经是标准库的一部分了，所以没有必要再去安装它了。
下一步，你希望安装virtualenv和virtualenvwrapper。Virtualenv使你能够为每个项目创造一个的环境。尤其是当你的不同项目使用不同版本的包时，这一点特别有用。Virtualenv wrapper 提供了一些不错的脚本，可以让一些事情变得容易。

1

sudo pip install virtualenvwrapper

当virtualenvwrapper安装后，它会把virtualenv列为依赖包，所以会自动安装。
打开一个新的shell，输入mkvirtualenv test 。如果你打开另外一个shell，则你就不在这个virtualenv中了，你可以通过workon test 来启动。如果你的工作完成了，可以使用deactivate 来停用。

IPython
IPython是标准Python交互式的编程环境的一个替代品，支持自动补全，文档快速访问，以及标准交互式编程环境本应该具备的很多其他功能。
当你处在一个虚拟环境中的时候，可以很简单的使用pip install ipython 来进行安装，在命令行中使用ipython 来启动

另一个不错的功能是”笔记本”，这个功能需要额外的组件。安装完成后，你可以使用ipython notebook，而且会有一个不错的网页UI，你可以创建笔记本。这在科学计算领域很流行。

测试
我推荐使用nose或是py.test。我大部分情况下用nose。它们基本上是类似的。我将讲解nose的一些细节。
这里有一个人为创建的可笑的使用nose进行测试的例子。在一个以test_开头的文件中的所有以test_开头的函数，都会被调用：

1
2

def test_equality():
assert True == False

不出所料，当运行nose的时候，我们的测试没有通过。

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中同样也有一些便捷的方法可以调用

1
2
3

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

如果你想使用更加类似JUnit的方法，也是可以的：

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)

开始测试：

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库包含在Python 3 中，但是如果你在使用Python 2，可以使用pypi来获取。这个测试将进行一个远程调用，但是这次调用将耗时10s。这个例子显然是人为捏造的。我们使用mock来返回样本数据而不是真正的进行调用。

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"

当然，我们的测试需要很长的时间。

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！因此我们会问自己，我们在测试什么？我们需要测试远程调用是否有用，还是我们要测试当我们获得数据后要做什么？大多数情况下是后者。让我们摆脱这个愚蠢的远程调用吧：

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，让我们再试一次：

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。记住，这个例子进行了荒唐的简化。就我个人来讲，我仅仅会忽略从远程系统的调用，而不是我的数据库调用。
nose-progressive是一个很好的模块，它可以改善nose的输出，让错误在发生时就显示出来，而不是留到最后。如果你的测试需要花费一定的时间，那么这是件好事。
pip install nose-progressive 并且在你的nosetests中添加--with-progressive
调试
iPDB是一个极好的工具，我已经用它查出了很多匪夷所思的bug。pip install ipdb 安装该工具，然后在你的代码中import ipdb; ipdb.set_trace()，然后你会在你的程序运行时，获得一个很好的交互式提示。它每次执行程序的一行并且检查变量。

python内置了一个很好的追踪模块，帮助我搞清楚发生了什么。这里有一个没什么用的python程序：

1
2
3

a = 1
b = 2
a = b

这里是对这个程序的追踪结果：

1
2
3
4
5
6
7

(test)jhaddad@jons-mac-pro ~VIRTUAL_ENV/src$ python -m trace --trace tracing.py 1 ?
--- molename: tracing, funcname: <mole>
tracing.py(1): a = 1
tracing.py(2): b = 2
tracing.py(3): a = b
--- molename: trace, funcname: _unsettrace
trace.py(80): sys.settrace(None)

当你想要搞清楚其他程序的内部构造的时候，这个功能非常有用。如果你以前用过strace，它们的工作方式很相像
在一些场合，我使用pycallgraph来追踪性能问题。它可以创建函数调用时间和次数的图表。

最后，objgraph对于查找内存泄露非常有用。这里有一篇关于如何使用它查找内存泄露的好文。
Gevent
Gevent 是一个很好的库，封装了Greenlets，使得Python具备了异步调用的功能。是的，非常棒。我最爱的功能是Pool，它抽象了异步调用部分，给我们提供了可以简单使用的途径，一个异步的map()函数：

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

非常重要的是，需要注意这段代码顶部对gevent monkey进行的补丁，如果没有它的话，就不能正确的运行。如果我们让Python连续调用 fetch_url 3次，通常我们期望这个过程花费30秒时间。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

如果你有很多数据库调用或是从远程URLs获取，这是非常有用的。我并不是很喜欢回调函数，所以这一抽象对我来说效果很好。