python学习之路day9

Sorted函数

a = {6:2,8:0,1:4,-5:6,99:11,4:22}　　#a的类型为字典dict, a.items()表示以列表返回

print( sorted(a.items()) )　　　　　　　　　　#根据key来排序
print( sorted(a.items(),key=lambda x:x[1]) )　　#根据value来排序
print(a)　　　　　　　　　　　　　　　　　　#本身是无序的

[(-5, 6), (1, 4), (4, 22), (6, 2), (8, 0), (99, 11)]
[(8, 0), (6, 2), (1, 4), (-5, 6), (99, 11), (4, 22)]
{1: 4, 99: 11, 4: 22, 6: 2, 8: 0, -5: 6}

 

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json序列化：把内存的数据对象变成字符串　　　　#　　json.dumps(内存的数据对象)

json反序列化：把字符串变成内存的数据对象　　　　#　　json.loads(字符串)

PS：json序列化和反序列化是指用标准通用的形式,保存内存数据对象到文件里，并提取文件里的内存数据对象

json仅仅适用简单的数据类型（字典，列表等），便于通用于不同编程语言

 

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pickle与json用法完全一样，但是好处是能够序列化python所有的数据类型（甚至函数），不过打开文件要用二进制格式。#　　'wb',  'rb'

但是pickle只能在python里用。

 

info={
'name':'Alex',
'age':'22'
}

 

f=open('test.text','wb')

pickle.dump(info,f)　　　　#与 f,write( pickle.dumps(info) )完全一样的作用

　　　　　　　　　　　　#pickle.dump(对象，文件)

f.close()

f=open('test.text','wb')

 

data=pickle.load(f)　　　　#与data= pickle.loads(f.read()) 完全一样的作用

 

f.close()

 

 

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总结：dump和load最好各一次（或者把原先的文件覆盖掉）

 

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目录组织方式

 

关于如何组织一个较好的Python工程目录结构，已经有一些得到了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上，能看到大家对Python目录结构的讨论。

 

这里面说的已经很好了，我也不打算重新造轮子列举各种不同的方式，这里面我说一下我的理解和体会。

 

假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了:

 

Foo/
|-- bin/
|   |-- foo
|
|-- foo/
|   |-- tests/
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- test_main.py
|   |
|   |-- __init__.py
|   |-- main.py
|
|-- docs/
|   |-- conf.py
|   |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README

 

简要解释一下:

 

1. bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行。
2. foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。
3. docs/: 存放一些文档。
4. setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
5. requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
6. README: 项目说明文件。

 

除此之外，有一些方案给出了更加多的内容。比如LICENSE.txt,ChangeLog.txt文件等，我没有列在这里，因为这些东西主要是项目开源的时候需要用到。如果你想写一个开源软件，目录该如何组织，可以参考这篇文章。

 

下面，再简单讲一下我对这些目录的理解和个人要求吧。

 

关于README的内容

 

这个我觉得是每个项目都应该有的一个文件，目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。

 

它需要说明以下几个事项:

 

1. 软件定位，软件的基本功能。
2. 运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
3. 简要的使用说明。
4. 代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。
5. 常见问题说明。

 

我觉得有以上几点是比较好的一个README。在软件开发初期，由于开发过程中以上内容可能不明确或者发生变化，并不是一定要在一开始就将所有信息都补全。但是在项目完结的时候，是需要撰写这样的一个文档的。

 

可以参考Redis源码中Readme的写法，这里面简洁但是清晰的描述了Redis功能和源码结构。

 

关于requirements.txt和setup.py

 

setup.py

 

一般来说，用setup.py来管理代码的打包、安装、部署问题。业界标准的写法是用Python流行的打包工具setuptools来管理这些事情。这种方式普遍应用于开源项目中。不过这里的核心思想不是用标准化的工具来解决这些问题，而是说，一个项目一定要有一个安装部署工具，能快速便捷的在一台新机器上将环境装好、代码部署好和将程序运行起来。

 

这个我是踩过坑的。

 

我刚开始接触Python写项目的时候，安装环境、部署代码、运行程序这个过程全是手动完成，遇到过以下问题:

 

1. 安装环境时经常忘了最近又添加了一个新的Python包，结果一到线上运行，程序就出错了。
2. Python包的版本依赖问题，有时候我们程序中使用的是一个版本的Python包，但是官方的已经是最新的包了，通过手动安装就可能装错了。
3. 如果依赖的包很多的话，一个一个安装这些依赖是很费时的事情。
4. 新同学开始写项目的时候，将程序跑起来非常麻烦，因为可能经常忘了要怎么安装各种依赖。

 

setup.py可以将这些事情自动化起来，提高效率、减少出错的概率。"复杂的东西自动化，能自动化的东西一定要自动化。"是一个非常好的习惯。

 

setuptools的文档比较庞大，刚接触的话，可能不太好找到切入点。学习技术的方式就是看他人是怎么用的，可以参考一下Python的一个Web框架，flask是如何写的: setup.py

 

当然，简单点自己写个安装脚本（deploy.sh）替代setup.py也未尝不可。

 

requirements.txt

 

这个文件存在的目的是:

 

1. 方便开发者维护软件的包依赖。将开发过程中新增的包添加进这个列表中，避免在setup.py安装依赖时漏掉软件包。
2. 方便读者明确项目使用了哪些Python包。

 

这个文件的格式是每一行包含一个包依赖的说明，通常是flask>=0.10这种格式，要求是这个格式能被pip识别，这样就可以简单的通过 pip install -r requirements.txt来把所有Python包依赖都装好了。具体格式说明： 点这里。

 

 

关于配置文件的使用方法

 

注意，在上面的目录结构中，没有将conf.py放在源码目录下，而是放在docs/目录下。

 

很多项目对配置文件的使用做法是:

 

1. 配置文件写在一个或多个python文件中，比如此处的conf.py。
2. 项目中哪个模块用到这个配置文件就直接通过import conf这种形式来在代码中使用配置。

 

这种做法我不太赞同:

 

1. 这让单元测试变得困难（因为模块内部依赖了外部配置）
2. 另一方面配置文件作为用户控制程序的接口，应当可以由用户自由指定该文件的路径。
3. 程序组件可复用性太差，因为这种贯穿所有模块的代码硬编码方式，使得大部分模块都依赖conf.py这个文件。

 

所以，我认为配置的使用，更好的方式是，

 

1. 模块的配置都是可以灵活配置的，不受外部配置文件的影响。
2. 程序的配置也是可以灵活控制的。

 

能够佐证这个思想的是，用过nginx和mysql的同学都知道，nginx、mysql这些程序都可以自由的指定用户配置。

 

所以，不应当在代码中直接import conf来使用配置文件。上面目录结构中的conf.py，是给出的一个配置样例，不是在写死在程序中直接引用的配置文件。可以通过给main.py启动参数指定配置路径的方式来让程序读取配置内容。当然，这里的conf.py你可以换个类似的名字，比如settings.py。或者你也可以使用其他格式的内容来编写配置文件，比如settings.yaml之类的。

 

 

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相对路径的调用方法：

print(__file__)返回的是相对路径（在pycharm里是绝对路径）

import os

print(os.path.abspath(__file__))

用dirname()取其上一级目录，便于调用其他目录下的模块

具体的：

import os
import sys

print(os.path.abspath(__file__))
print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
#base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
print(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

#sys.path.append(base_dir)       #append把base_dir添加到环境变量
#import test　　　#day8目录下有test模块

结果：

C:UsersAdministratorPycharmProjectspython项目1day8目录.py
C:UsersAdministratorPycharmProjectspython项目1day8
C:UsersAdministratorPycharmProjectspython项目1

添加完环境变量(一个目录)后在调用模块格式：
from day7 import test

---

---First
　　　　---second1
　　　　　　---模块1
　　　　　　---模块2
　　　　---second2
　　　　　　---模块1
　　　　　　---模块2
在模块1里写下上述程序，dirname()一次就是到了second1这一级别，添加环境变量后就可以
from second2 import 模块2
即：实现了从second1下的模块1里调用不同目录second2下的模块2