基础信息
版本
- Python 2.7
- Python 3.x
Python2.7 版本在 2020 年后不再提供支持，建议新手使用 3.x 版本进行学习
实现
- CPython：Python的标准实现；
- PyPy：用 RPython 实现，目标实在提高性能；
- JPython：将 Python 编译成 Java 字节码，使其能在 JVM 中运行，目前支持 python2.7；
- IronPython：是 .NET 平台下的一种实现，支持 .NET 平台下的语言调用 Python代码；
- PythonNet：是一个为 Python 本地安装和 .NET 公共语言运行库（CLR）提供无缝整合的软件包；
安装 Python
- Mac OS X
- Windows
- Linux
在 Windows 上安装完成后检查一下是否配置了 Python 和 Scripts 的环境变量，方便
cmd快速启动。
虚拟环境
Pipenv
virtualenv
//安装
pip3 install virtualenv
//查看版本号
virtualenv --version
//创建虚拟环境
virtualenv venv
//创建一个独立的虚拟环境
virtualenv --no-site-packages venv
//激活虚拟环境
source venv/bin/activate
//退出虚拟环境
deactivate
//删除虚拟环境
rm virtualenv venv
//查看帮助
virtualenv -hPython 开发环境
- PyCharm
- Visual Studio Code
- Visual Studio 2017
上述命令在 Ubuntu 环境下测试可用，新手在 Windows 上开发还是建议使用 PyCharm
写出优雅的 Python 代码
代码结构
仓库结构
README.rst
LICENSE
setup.py
requirements.txt
sample/__init__.py
sample/core.py
sample/helpers.py
docs/conf.py
docs/index.rst
tests/test_basic.py
tests/test_advanced.py具体模块
| 位置 | ./sample/ 或 ./sample.py |
|---|---|
| 目的 | 具体代码 |
授权
| 位置 | ./LICENSE |
|---|---|
| 目的 | 法律相关 |
Setup.py
| 位置 | ./setup.py |
|---|---|
| 目的 | 包安装和分发管理 |
依赖文件
| 位置 | ./requirements.txt |
|---|---|
| 目的 | 开发中的依赖 |
文档
| 位置 | ./docs/ |
|---|---|
| 目的 | 项目的参考文档 |
测试套件
| 位置 | ./test_sample.py 或 ./tests |
|---|---|
| 目的 | 软件包集成和单元测试 |
Makefile
| 位置 | ./Makefile |
|---|---|
| 目的 | 通用的管理任务。 |
模块
- 使用 import * 会使代码更难阅读，并使得依赖更少的分块。
包系统
面向对象编程
将有上下文和副作用的函数与逻辑函数（称为纯函数）隔离开来，可以获得以下好处：
- 纯函数是确定性的：给定一个固定的输入，输出始终是相同的。
- 纯函数需要重构或优化时，更容易更改或替换。
- 纯函数更易于使用单元测试进行测试：对于复杂的上下文设置和事后的数据清理的需求更少。
- 纯函数更容易操作、修饰和传递。
装饰器
上下文管理器
动态类型
可变和不可变类型
除了 str.join() 和 +，您也可以使用 % 格式运算符来连接确定数量的字符串，但 PEP 3101 建议使用 str.format() 替代 % 操作符。
编码风格
- 明确代码意义
- 函数参数
- 必选参数
- 关键字参数
- 任意参数列表 (*args)
- 任意关键字参数字典（**kwargs）
- 避免魔法方法
魔法方法: 改变对象创建和实例化的方式； 改变Python解释器导入模块的方式；甚至可能（如果需要的话也是被推荐的）在 Python 中嵌入 C 程序。
- 任何不开放给客户端代码使用的方法或属性，应该有一个下划线前缀；
- 建议在函数体中避免使用返回多个有意义的值；
- 习语
- 解包（Unpacking）
许多 Python 风格指南建议使用单下划线的 _ 而不是这里推荐的双下划线 __ 来标记废弃变量。问题是， _ 常用在作为 gettext() 函数的别名，也被用在交互式命令行中记录最后一次操作的值。相反，使用双下划线 十分清晰和方便，而且能够消除使用其他这些用例所带来的意外干扰的风险。
- 约定
- 检查变量是否等于常量；
- 访问字典元素；
- 访问字典元素：不要使用
dict.has_key()方法。 相反，使用x in d语法，或者将默认参数传递给dict.get()方法。 - 列表推导式，除此之外，map() 和 filter() 函数在列表的操作上也是非常简洁的。
- 读文件；使用
with open语法来读文件，它能够为你自动关闭文件。
Python 应用场景
部署优雅的 Python 代码
附录
相关参考
- Python 最佳实践指南 2018
- Python-Guide
- Github
