Python Python 开发的风格与建议开发的风格与建议

编码风格、技术选择与一些建议编码风格、技术选择与一些建议

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Python 编码的一些惯例

• 使用四空格而非 tab 缩进• 为函数和类编写 docstring• 尽可能使用 utf8• import this...• 管理好命名• 善用语法糖

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一些好用的语法糖

• 隐式拆装– a, b = b, a

• 列表推导– [diff(x, y) for x, y in box if x<y]– d = dict((x, y) for x, y in box if x<y)

• str.join– ', '.join(['a', 'b', 'c'])

• 生成器 yield– 线性迭代逻辑

• 修饰– 实现业务正交分解

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Pythonic 是什么？

追求简单、易读的编码风格。使用轻而浅层的代码组织。善用文档和测试功能。工作过程自动化。重视文档。

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选择 Python ，使用 Python

现代软件开发，编程语言的选择，包括了语言的运行时和语言的选择。

用好一门语言，要了解和运用好它的语法，也同样要能掌控它的运行时。

灵活运用知识和技术，不拘泥于某一种模式。在全局高度设计架构，跳出框架限制。

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常见 Web 框架

• Django• webpy• zope• turbogears• pylons• web2py• tornado• ...

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Web 框架选择

Web 框架的选择，通常应该基于应用的特色、框架的社区活跃程度、文档、扩展性。

• 每一个框架都声称自己够快。• 最快的不一定是最好用的，甚至不一定是“最快

的”。• 最“易用”的同样未必是最易用的。• 能否与前端的应用服务器和后端的存储层灵活高

效的结果，是非常重要的指标。

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ORM 的争议

ORM 的水准取决于三个方向：连接池、建模能力、SQL 生成能力。

不需要追求最强的通用性，因为在实际工作中，最难迁移的就是数据库。

ORM 不一定慢，专业的 ORM 工具可以生成很高质量的 SQL ，并且可能拥有非常好的连接池机制。

好的 ORM 可以帮助我们更好的建立具有伸缩能力的存储层，控制事务，提高代码的可维护性。

好的 ORM 本身应该具有足够的弹性，允许我们穿透封装，直接使用底层的功能。

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ORM 的争议

ORM 很可能会给开发带来负作用• 糟糕的连接池……– storm

• 糟糕的建模机制……– storm– web2py dal

• 糟糕的 SQL 生成机制……– web2py dal

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唯一推荐的 Python ORM！

SQLAlchemy 是 Python 平台上最为优秀的 ORM 框架，在我心目中这是一个全能的强大工具

• 建模能力强，可以在应用层建立分布式存储• 广泛支持所有主流数据库，对各自的特殊特性支持很好

• SQL 生成机制非常好，复杂查询也可以生成高质量代码

• 内置成熟的连接池• 对日志和调试友好• Pythonic

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测试驱动开发？

积极使用 doctest 和 unit test ，可以有效控制代码质量。

开发人员额外编写测试代码，确实会付出一定时间 ，但是对于一定复杂度以上的程序，确实是值得的。

好的代码组织应该能更方便的测试

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一些野生程序的山寨体悟

• 代码即文档– docstring + 注释 + 高可读性的代码

• 测试即设计– 编写测试代码不仅为了测试，也帮助理清设计的思路

• 享受动态类型– 不追求“严谨”的重型设计，将安全保护放在运行时边界

• 面向数据结构编程• 掌握文本处理技术– 行文本– 正则– 管道 ...

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一些野生程序的山寨体悟

• 运行时的架构比开发时的代码组织重要• 运行时接口比开发时接口重要• 在 Python 中慎用多线程• 熟悉 Python 的组件，用好互联网资源

刘鑫

march.liu@gmail.com

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