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python 常用类库

类库常用python 2023-01-31 05:01:26 765人浏览 薄情痞子

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

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  1. 1.  基本安装
  2. 2.  python文档
    1. 2.1 推荐资源站点
    2. 2.2  其他参考资料
    3. 2.3  代码示例
  3. 3.  常用工具
    1. 3.1  Python IDE
    2. 3.2  内置类库使用参考
    3. 3.3  常用第三方类库
    4. 3.4  其他东西
    5. 3.5  有意思的东西
    6. 3.6  普通但没准有用的东西

1.  基本安装

  • Http://www.python.org/ 官方标准python开发包和支持环境,同时也是Python的官方网站;
  • http://www.activestate.com/ 集成多个有用插件的强大非官方版本,特别是针对windows环境有不少改进;

2.  Python文档

  • Python库参考手册
  • Python Tutorial中文版
  • Byte of Python 可以代替Tutorial使用,有中文译版的入门书籍。
  • Dive into Python 一本比较全面易懂的入门书,中文版翻译最近进步为很及时的5.4了。英文版则正在写针对Python 3.x的版本。
    • 缺点是此书针对的Python版本比较陈旧,会给出一些过时的优化建议,建议同时阅读赖勇浩的<Dive into Python>大补贴。
    • 《深入 Python 3》中文版
  • Python社区官方建议采用的Python编码风格(啄木鸟社区上的中文译文)。相关的代码检查工具,参考:用PEP 8检查Python coding风格。
    • Google SoC 建议的 Python 编码风格 (Python 编码风格指南中译版(Google SOC))
      • Google 原版的 Python 编码风格指南 SoC 的那个指南基本上是在这个上面做的修改和增补。
  • Zoom.Quiet的文档集(包括大量Python内容)
  • 豆瓣上的Python相关书籍推荐
  • Pythonic到底是什么玩意儿?
  • 啄木鸟社区上的Python资源索引
  • 培训素材:
    • 简单介绍类的可参考:IntroPy和在公司推广python
    • 实际编程能力培训可参考沈仙人对他公司内部的Python培训素材:前言、基础篇、面向对象、图形界面编程、网络编程

2.1 推荐资源站点

2.2  其他参考资料

  • ZDNET文章:学习Python语言必备的资源
  • 各种实用代码片段
  • Python编程技巧笔记
  • 如何获得Python脚本所在目录的位置
  • 如何方便地给Python环境注册新类库
  • Python几种并发实现方案的性能比较
  • Pythonic WEB 应用平台对比 现在个人对web.py(大致和KARRIGELL类似,都是类似于PHP那样比较简单的Python Web应用框架)和web2py非常感兴趣。近来Zope社区又出现了repoze.bfg这个解决方案,于是做应用时可以自由选用Zope中的合适部分了( Zope 社区的另一个发展方向是Grok,目标是敏捷易用又强大)。另外还有Paste这样的wsgi参考实现来帮助做自己的框架。
  • 在wxPython下进行图像处理的经验 (其实,仅使用wxPython也可以完成很多比较基础的图像处理工作,具体可以参照《wxPython in Action》一书的第12节)
  • 序列化存储 Python 对象
  • 通过win32扩展接口使用Python获得系统进程列表的方法
  • py2exe使用中遇到的问题
  • idle的中文支持问题

2.3  代码示例

3.  常用工具

3.1  Python IDE

我的IDE选择经验 其实我现在只用Vim和Pydev了

3.2  内置类库使用参考

  • Python正则表达式操作指南
    • 为方便调试正则表达式,可以用KODOS(基于 PyQT )、kiki(基于 wxPython )、Pyreb(基于 wxPython )中的任何一个来辅助。
    • 我目前用的是 kiki,但最近它的官方网站登陆不上去,我从 Debian 包把它的源码扒出来,应用了 stani 做的wxPython 2.8 兼容性补丁,并且用py2app把它封装成 Mac 应用程序供 QuickSilver 调用。修改以后的源代码包下载。

3.3  常用第三方类库

  • NumPy Python的数学运算库,有时候一些别的库也会调用里面的一些功能,比如数组什么的;
  • Pil Python下著名的图像处理库Pil;
  • SimPy 利用Python进行仿真、模拟的解决方案;
  • Matplotlib 据说是一个用来绘制二维图形的Python模块,它克隆了许多Matlab中的函数, 用以帮助Python用户轻松获得高质量(达到出版水平)的二维图形;
    • Graphviz 与 Matplotlib 不同,这个东西能画:有向图、网络结构、有限状态机等等。本身不是 Python 实现的,但是能找到 Python 封装。
  • Crypto python的加解密扩展模块;
  • Python for CJK 提供与python有关的CJK语言支持功能:转码、显示之类。
  • Psyco、Pyrex:两个用于提高Python代码运行效率的解决方案;如果对性能还不满意,可以试试这样:用 Python 写自己的 C Module。
  • Pyflakes、PyChecker、PyLint:都是用来做Python代码语法检查的工具。
  • 图形界面开发库:
    • wxPython 基于wxWindows的易用且强大的图形界面开发包wxPython;wxPython发行版还自带了PyCrust、PyShell、PyAlaCarte和PyAlaMode等几个工具,分别是图形界面Shell和代码编辑器等,分别具有不同特点可以根据自己的需要选用。
    • PyQt 一般认为综合各平台上的表现,PyQt比wxPython能提供更为可靠的表现,较少遇到稀奇古怪的Bug。只是Qt虽然LGPL了,可是PyQt对商业软件仍然是收费的,Nokia刚开始做LGPL的Qt绑定——PySide,但是还谈不上成熟。
      • 在Mac上安装PyQt的详细步骤 PyQt在Win和Linux上都有可直接安装的二进制包,只有Mac没有。不过按照这篇文档来做,也是不难(我已试过,一切靠谱)。
    • PyGtk Qt永远的竞争者,在Win和Linux下表现都还不错,Mac下新的本地化移植绕过了系统自带的X11服务,性能大为提升,只是对输入法和字体支持等还有欠缺。
      • 先按照Building GTK-OSX安装GTK-OSX,然后按照Gtk+ Python页的说明安装PyGtk即可,非常容易。
  • Tornado 非阻塞、高性能、可扩展的 Web Server 实现,源自FriendFeed。
  • http://avc.inrim.it/html/ 比mvc模式更方便易用的开发框架,主要是帮助透明地完成界面控件与后台数据之间的内容绑定。该框架支持GTK、QT、TK、wxWidgets等主要具有Python封装的GUI开发框架。
  • pygame 用Python帮助开发游戏的库,也可以用这个来播放视频或者音频什么的,大概依靠的是SDL;
  • py2exe win下将Python程序编译为可执行程序的工具,是一个让程序脱离Python运行环境的办法,也可以生成Windows服务或者COM组件。其他能完成Python脚本到可执行文件这个工作的还有Gordon McMillan's Installer、Linux/Unix专用的freeze、Mac专用的py2app,另外setuptools可能也能帮上点。不过此类工具难免与一些模块有一些兼容性的问题,需要现用现测一下。总之这个主题可以参考How to Distribute Commercial Python Applications。
  • 嵌入式数据库:BerkeleyDB的Python版,当然还有其他的好多。
  • PEAK提供一些用于实现自动化集群测试的重要基础类库,比如超轻量线程框架、分布式代码执行等。
    • greenlet 是PEAK给出的一种进程内的线程模型实现,自称是Stackless项目的副产品。其实这是一种伪线程,也就是说greenlet间切换需要明确指定下一步切换到哪块指令继续执行,而没有被执行的代码就被暂时挂起了。这里面greenlet间的执行顺序是完全确定的,并且是非并发的,就不能解决长时间大量资源占用的操作会导致程序无响应的问题。但greenlet可以用来减少资源死、互斥造成的资源消耗(代码被阻塞时,可以切换先去执行其他未被阻塞的部分),因此用来响应按钮点击等是挺好用的。
      • greenlet 现在不再是 pylib 的组成部分了,而是一个独立的名为 greenlet 的 pypi 包,可以通过 easy_install 安装。
    • Eventlet 是基于 greenlet 完成的一个高并发网络库,提供“线程”池、消息队列等许多非常方便的机制,比直接用 greenlet 要方便得多。并且 Eventlet 源自著名的虚拟现实项目——第二人生,是经过现实考验的可靠解决方案。
  • Pyro 一个Python的分布式对象系统,提供面向对象风格的rpc功能。
  • PycURL 传说这是实现Python下多线程网页抓取的效率最高的解决方案,本质是对libcurl C语言库的封装。其实Twisted也可以定制成为一个网页抓取工具的。
  • Protocol Buffers Google提供的高效数据序列化解决方案,比基于XML的数据序列化方案在数据大小和编解码效率上都大约高一个数量级。当然,Google自己也说这种办法也不是用哪都合适,一来Protocol Buffers不大适合用来处理格式化的文本,另一方面其本质是一个传输协议的生成语言,可能在传输的内容相对固定时,才值得专门生成一套这样的解析器。
  • pyinotify 利用操作系统自身提供的Notify机制以最高的效率监控文件变化。
  • scrapy 是一个网络爬虫框架,可以非常容易地通过定制规则得到所需的爬网器。基于 Twisted 实现。
  • chardet 一个猜测网页编码(比如utf-8还是gb18030)的库,会根据HTTP参数、HTML标签、XML标签中的相关声明来进行猜测。另有一个非Python实现的Enca也可以提供类似的功能。
  • JPype Python里调用Java类库、Java代码的桥接解决方案(因Limodou在ChinaUnix上提及而得知)。JPype使用要点
  • µTidylib 著名html整理、排错、自动修正工具HTML Tidy Library的Python封装。通常在正式开始分析html之前,先用这个东西预处理一下,后面的工作会轻松、准确得多~
  • Fudge 被HD的项目组认为是最好的Python Mock模块(也即冒烟测试)。
  • nose 测试脚本自动发现、自动执行辅助工具。文档见nose documentation。
  • Coverage.py Python 测试代码覆盖率统计工具,已经内置于 nose 。
  • Heapy 对 Python 程序进行内存占用剖析的模块,Guppy-PE 项目的组成部分之一,被 Scrapy 等项目用作内存泄露的调试工具。类似的还有:
    • PySizer,感觉已经太旧了。
    • Dowser,和 Heapy 特点不太一样,并且使用CheeryPy作为调试结果的输出界面。
  • Gluttony Python 模块之间依赖关系图的自动生成工具。

3.4  其他东西

  • http://www.forum.nokia.com/main/0,,034-821,00.html Nokia居然发布了在Series 60系统上运行Python程序(图形界面用wxPython)的库,还有一个Wiki页是关于这个的:http://www.postneo.com/postwiki/moin.cgi/PythonForSeries60 。Python4Symbian这个页面是记录的我的使用经验。
  • pyre:使用Python完成高性能计算需求的包,真的可以做到么?还没研究。
  • Parallel Python:纯Python的并行计算解决方案。相关中文参考页面
  • Pexpect:用Python作为外壳控制其他命令行程序的工具(比如Linux下标准的ftp、telnet程序什么的),还没有测试可用程度如何。
  • pyjamas:Google GWT的Python克隆,还处在早期版本阶段。
  • Durus:Python的对象数据库,当然也可以作为一种对象实例持久化的机制来使用;这是一个开源的纯Python实现,并提供一个可选的C语言插件来大幅提高运行效率。
    • Missile DB:一种 Python 的、简洁高效的 DBMS,自称是Durus的一种衍生品,更能够适应Stackless Python环境。同时也是并发性能极高的Eurasia3项目的一个子项目。
  • ey-lessql:收集的各种分布式键值数据库的Python版驱动。如果不考虑Python驱动的问题,A Yes for a NoSQL Taxonomy是一个非常完整的非SQL数据存储引擎列表。
    • NoSQL数据库探讨之一 - 为什么要用非关系数据库?
    • NOSQL Patterns
    • 目前我最感兴趣的键值数据库是mongoDB,有人认为它基本上已经可以替代Mysql所能提供的功能,并且性能更高!
      • Ming可能是类似 ORM 对关系数据库所起作用的 MongoDB 的 Python 封装?
      • pymodels MongoDB 的轻量级 ORM 封装,它本来是用于 Tokyo Tyrant 和 Tokyo Cabinet 的。
  • pyzMQ:消息队列 zerozmq 的 Python 封装,基本上这是一个追求性能为主的消息队列实现,全部数据在内存中保存。如果担心数据持久化的问题,可以考虑RabbitMQ 等类似方案。另据传闻,Twitter已经由RabbitMQ转换到Kestrel。
  • Mulib 和 restish 都是基于 Python 实现的 REST 风格网络服务框架。
  • Scapy:似乎是一个能够控制底层网络封包的交互式Python工具,对网络协议分析应该很有用。

3.5  有意思的东西

3.6  普通但没准有用的东西

--结束END--

本文标题: python 常用类库

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