第2章 Python生态工具

2.1 python内置小工具

2.1.1 快速启动一个下载服务器

• python2

python -m SimpleHTTPServer

• python3

python -m http.server

2.1.2 字符串转为json

利用json.tool模块，能够格式化json字符串，如：

echo '{"job": "dev", "name": "pcm", "sex": "male"}' |python -m json.tool

2.1.3 检查第三方库是否正确安装

确认第三方库是否正常安装，不可能每次都进入到python命令行中使用import语句导入观察结果来判断，可以使用下面的方式进行判断：

python -c "import paramiko"

2.2 pip的高级用法

2.2.2 pip常用命令

pip的子命令

子命令	解析说明
install	安装软件包
download	下载安装包
uninstall	卸载安装包
freeze	按照requirements格式输出安装包，而已到其他服务器上执行pip instal -r requirements.txt直接安装软件
list	列出当前系统中的安装包
show	查看安装包的信息，包括版本、依赖、许可证等
check	检查安装包的依赖是否完整
search	查找安装包
wheel	打包软件到whell格式
hash	计算安装包的hash值
completion	生成命令补全配置
help	帮助信息

2.2.3 加速pip安装的技巧

1. 使用豆瓣或者阿里云的源加速软件安装

可以直接指定镜像地址

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ flask

也可以把镜像源写入配置文件中，在linux系统中创建 ~/.pip/pip.conf文件，内容如下(清华源)：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 将软件下载到本地部署

下载到本地

pip install --download=`pwd` -r requirements.txt

本地安装

pip install --no-index -f file://`pwd` -r requirements.txt

2.3 Python编辑器

Linux下推荐使用vim编辑器，但是需要做比较多的修改才能方便地用来编写python程序。windows下推荐使用PyCharm编辑器，有语法高亮等高级功能。

2.4 Python编程辅助工具

2.4.1 Python交互式编程

最简单的python的交互式编程的方法就是使用标准的python shell，在命令行中直接输入python即可。
虽然很方便，但是标准的python shell没有语法高亮，不支持tab自动补全，也没有自动缩进的功能。
所以我们更加推荐使用IPython来进行交互式的编程学习，IPython是增强型的Python shell，除了解决上面说的问题外，还可以方便地进行交互式编程和数据分析。

2.4.2 使用IPython交互式编程

Linux下可以使用yum或者apt命令直接安装

yum install ipython

具体使用方法略过，忘记的可以上网查找教程。

2.4.3 jupyter的使用

jupyter就是以前的IPython Notebook,是一种新兴的交互式数据分析与记录工具，它可以通过浏览器访问本地或者远程的IPython进程，并利用浏览器的图形界面，增强IPython的可视化输出。
安装方法如下：

pip install jupyter

启动方法如下：

jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0

具体使用方法略过，可以上网找对应的教程。

2.5 Python调试器

在编写较大的程序的时候，调试器的使用是必不可少的。这里我们介绍两种调试器，分别是Python标准库自带的pdb和开源的ipdb。

2.5.1 标准库pdb

pdb的部分调试命令

命令	缩写	说明	命令	缩写	说明
break	b	设置断点	list	I	根据参数打印源码
continue	cont/c	继续执行至下一个断点	up	u	移动到上一层堆栈
next	n	执行下一行，如果下一行是子程序，不会进入子程序	down	d	移动到下一层堆栈
step	s	执行下一行，如果下一行是子程序，会进入子程序	restart	run	重新开始调试
where	bt/w	打印堆栈轨迹	args	a	打印函数参数
enable	-	启用禁用的断点	clear	cl	清除所有的断点
disable	-	禁用启用的断点	return	r	执行到当前函数结束
pp/p	-	打印变量或表达式

有两种方法启动Python调试器，一种是在命令行参数中指定使用，如下所示：

python -m pdb test_db.py

另外一种实在python代码中调试pdb模块的set_strace方法设置一个断点。当程序运行至断点时，将会暂停执行并打开调试器。

#!/usr/bin/python

from __future__ import print_function
import pdb

def sum_nums(n):
    s=0
    for i in range(n):
        pdb.set_trace()
        s += i
        print(s)

if __name__ == '__main__':
    sum_nums(5)

这两种方法没什么本质的区别，通常是较小的程序我们可以直接通过命令行去启动调试，这样从程序的第一行开始进行调试；如果程序较大，我们会在需要调试的地方设置 set_trace 方法设置断点，这样只有在执行到设置断点的地方才开始启动调试器。

2.52 开源的ipdb

ipdb之于pdb，就相当于IPython之于python。虽然实现同样的功能，但是在易用性方面做了很多改进。

由于ipdb是一个第三方库，我们需要先安装才能使用。

pip install ipdb

前面的例子用ipdb进行改造的话，就会变成这样：

#!/usr/bin/python

from __future__ import print_function
import pdb

def sum_nums(n):
    s=0
    for i in range(n):
        ipdb.set_trace()
        s += i
        print(s)

if __name__ == '__main__':
    sum_nums(5)

除了使用pdb和ipdb之外，我们还可以使用PyCharm的图形化界面进行调试。

2.6 Python代码规范检查

2.6.1 PEP8 编码规范介绍

PEP8是事实上的代码风格标准，由于内容比较多就举个简单的例子进行介绍。
在Python中，包的导入在使用import时应该一次只导入一个模块，不同的模块应该独立一行，例如

#正确的示例
import os
import sys

#反面的示例
import os, sys

并且在导入模块的顺序也是有要求的，先是导入标准模块，其次导入第三方模块，最后导入当前应用程序，各个分组之间以空行分割。

import time
import json

import yaml
import psutil

from mango_agent.cation.common import kill_mongod,start_mogo_node

2.6.2 使用pycodestyle检查代码规范

遵循相同标准的代码风格非常重要，为了帮助大家形成统一的代码风格，Python官方提供了同名的命令行工具，该工具能够检查Python代码是否违反PEP8规范，并对违反的位置做出相应的提示.

pip install pep8

为了避免检查工具和代码风格名称一样带来的困惑，这个工具已经重命名为pycodestyle，安装方法同上。

pip install pycodestyle

使用方法

pycodestyle --first test.py

2.6.3 使用autopep8将代码格式化

autopep8是一个开源的命令行工具，它能够将Python代码自动格式化为PEP8风格。autopep8使用pycodestyle工具来决定代码中哪部分需要被格式化。安装和使用非常简单。

#安装
pip install autopep8

#使用--in-place直接修改文件，否则不会修改文件，会把结果输出到命令行
autopep8 --in-place test.py

2.7 Python工作环境管理

因为Python2和Python3之间存在着较大的差异，然后在很多场景下我们都需要同时用到Python2和Python3.所以，对Python的版本进行管理就很有必要了。
在这一节里，我们将会介绍两个工具，即pyenv和virtualenv。前者用于管理不同的Python版本，后者用下管理不同的工作环境。有了这两个工具，Python相关版本问题将不再是问题。

2.7.1 使用pyenv管理不同的Python版本

pyenv是一个python版本管理工具，它能够进行全局的Python版本切换，也可以为单个项目提供对应的Python版本。使用pyenv后，可以在服务器上安装多个不同的Python版本，也可以安装不同的Python实现。不同的Python版本之间的切换也非常简单。

1. pyenv的安装

2. pyenv的使用
   我们通过pyenv的instal命令，可以查看pyenv当前支持哪些Python版本，如下：

pyenv install --list

使用pyenv安装不同版本的Python版本：

pyenv install -v 3.6.0
pyenv install -v 2.7.13

查看当前系统中包含的Python版本：

pyenv versions

通过pyenv选择不用版本的Python版本，如下

pyenv global 3.6.0

切换Python版本以后，与版本相关的依赖也会一起切换。因此，我们不用担心不同的版本在系统是否会相互干扰。

如果要删除某个Python版本，使用uninstall命令即可。

pyenv uninstall 2.7.10

2.7.2 使用virtualenv管理不同的项目

virtualenv本身是一个独立的项目，用以隔离不同项目的工作环境。例如，用户pcm希望在项目A中使用flask0.8这个版本，与此同时，又想在项目B中使用Flask0.9这个版本。如果我们全局安装flask，必然无法满足用户的需求。这个使用我们就可以使用virtualenv。
读者需要注意pyenv和virtualenv的区别。pyenv用以管理不同的Python版本，例如，你的系统工作时使用Python2，学习的时候使用Python3.virtualenv用以隔离项目的工作环境，如同上面的举例。我们只要组合pyenv和virtualenv这两个工具，就能够构造Python和第三方库的任意版本组合，拥有很好的灵活性，也避免了项目之间的相互干扰。
virtualenv本身是一个独立的工具，用户 可以不使用pyenv而单独使用virtualenv。但是，如果你使用了pyenv，就需要安装pyenv-virtualenv插件，而不是通过virtualenv软件使用virtualenv的功能。

1. pyenv-virtualenv的安装
   略过
2. pyenv-virtualenv的使用

#创建项目A的工作环境
pyenv virtualenv 2.7.13 first_project

#创建项目B的工作环境
pyenv virtualenv 2.7.13 second_project

#激活项目A的工作环境
pyenv activete first_project
#关闭项目A的工作环境
pyenv deactivate

如果要删除虚拟环境，则使用

pyevn virtualenv-delete first_project