前言

《编写高质量python代码的59个有效方法》这本书分类逐条地介绍了编写python代码的有效思路和方法，对理解python和提高编程效率有一定的帮助。本笔记简要整理其中的重要方法。

本次分享书中最后两章：关于协作开发和部署

7. 协作开发

编写文档字符串 docstring

Python为文档提供了内置的支持，使得开发者可以把文档于代码块关联起来。 能够在程序运行时之间访问源代码中的文档信息。

"""

This is the description of this object

"""

def __init__(self):

self.count=1

def train(self):

print('basemodel')

print(self.count)

pass

def test(self):

pass

class Model(Basemodel):

def __init__(self):

super().__init__()

self.count=2

# def train(self):

# print(self.count)

print(repr(Basemodel.__doc__))

例如这个例子，可以直接通过repr()来获取类的doc即文档信息。在编写文档字符串时，应该遵守相关规范(PEP 257):

为模块编写文档： 作为源文件的第一语句，使用三重双引号括起来； 描述本模块的用途，介绍本模块的相关操作，强调本模块比较重要的类和函数，以便于开发者能够了解该模块的用法

为类编写文档 一段话阐述本类的用途，详述类的操作方式

为函数编写文档 一句话描述本函数的功能，然后一段话描述具体行为和参数及输出

用虚拟环境隔离项目，重建依赖关系

通过pyvenv的工具构建虚拟环境，方便创建版本不同/内部软件包不同的环境

8. 部署

用模块级别的代码来配置不同的部署环境

可以根据不同的部署环境(生产/测试)，覆写程序中的某些部分，根据环境不同提供不同的功能，如下例所示

还可以通过查询环境变量来确定选用模型的不同内容，下面的例子中利用sys查询当前的操作系统

repr字符串输出调试信息

print函数往往无法清晰地展示数据的类型，在调试程序时往往需要知道具体的类型，可以使用内置的repr来返回可打印的表示形式，

对于类调试，可以考虑自定义repr函数，重建该对象：

class Basemodel(object):

"""

This is the description of this object

"""

def __init__(self):

self.count=1

def train(self):

print('basemodel')

print(self.count)

pass

def test(self):

pass

def __repr__(self):

return 'test'#self.__dict__#['count']

t=Basemodel()

print(t)

用unittest测试全部代码

Python没有静态类型检查机制，编译器无法保证程序在运行时一定正确执行。Python的动态特性，阻碍了静态类型检查；此外也能方便开发者为代码编写测试。可以使用内置的unittest模块

def to_str(data):

if isinstance(data,str):

return data

elif isinstance(data,bytes):

return data.decode('utf-8')

else:

raise TypeError('Must supply str or bytes, found : %r'%data)

class UtilsTestCase(TestCase):

def test_to_str_bytes(self):

self.assertEqual('hello',to_str(b'hello'))

UtilsTestCase().test_to_str_bytes(

pdb交互调试

内置的交互调试器pdb，可以查看程序状态、打印局部变量，按照步进的方式执行程序中的每一个语句。

在需要调试的地方加上这调试命令，相当于打断点。

def test_example():

for i in range(10):

import pdb

pdb.set_trace()

print(i)

test_example()

具体的交互调试指令包括： step/next/return/continue等

性能分析

Python提供内置的性能分析工具: profiler，并将获取的性能数据通过内置的pstats模块对数据进行统计分析，对性能分析数据进行筛选和排序，提取关键的执行时长信息：

from pstats import Stats

def func(m,n):

a=b=result=1

minNI=min(n,m-n)

for j in range(0,minNI):

a=a*(m-j)

b=b*(minNI-j)

result=a//b

return result

profiler=Profile()

profiler.runcall(lambda : func(152324,27343))

stats=Stats(profiler)

stats.strip_dirs()

stats.sort_stats('cumulative')

stats.print_stats()

stats.print_callers()

因此在对python程序优化前，最好先利用profile对程序做初步的性能分析

用tracemalloc掌握内存使用及泄露情况

Python可以使用内置的gc模块，可以找到当前垃圾收集器所集的所有对象，

但gc的问题在于无法确认具体分配情况，可以使用tracemalloc来获取更详细的情况：

目前tracemalloc仅支持Python3.4以上版本

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