https://excelight.github.io/tags/python/ Recent content in Python on Excelight's Blog Hugo -- gohugo.io en Sat, 30 Apr 2016 16:00:13 +0800 https://excelight.github.io/posts/python_env_setup/ Sat, 30 Apr 2016 16:00:13 +0800 https://excelight.github.io/posts/python_env_setup/ python源码安装 1. 下载安装包 Python2.7.x.tgz 2. 解压 3. ./configure 4. make 5. make install pip 安装（cent os） yum install python-pip virtualenv安装 pip installl virtualenv virutalenv使用 #创建一个虚拟环境 virtualenv python_env virtualenv --no-site-packages [虚拟环境名称] #这种方式可以不安装系统中已安装的第三方package virtualenv -p /usr/local/bin/python #指定使用python解析器版本 #通常可以使用如下语句来创建一个干净的python环境:python_env virtualenv -p /usr/local/bin/python --no-site-packages python_env #启动虚拟环境 cd python_env source ./bin/activate #退出虚拟环境 deactivate #在虚拟环境安装python package pip install [package] 无法安装lxml问题的解决方法： yum install libxml2-python pip install lxml 将当前环境需求导出 pip freeze > requirements.txt 根据导出的需求安装需要的包 pip install -r requirements. https://excelight.github.io/posts/python_useful_decorator/ Tue, 08 Dec 2015 15:58:28 +0800 https://excelight.github.io/posts/python_useful_decorator/ 参考: PythonDecoratorLibrary Function Timeout(设置函数超时) import signal import functools class TimeoutError(Exception): pass def timeout(seconds, error_message = 'Function call timed out'): def decorated(func): def _handle_timeout(signum, frame): raise TimeoutError(error_message) def wrapper(*args, **kwargs): signal.signal(signal.SIGALRM, _handle_timeout) signal.alarm(seconds) try: result = func(*args, **kwargs) finally: signal.alarm(0) return result return functools.wraps(func)(wrapper) return decorated example: import time @timeout(1, 'Function slow; aborted') def slow_function(): time. https://excelight.github.io/posts/change_python_code_style/ Sun, 29 Nov 2015 15:56:16 +0800 https://excelight.github.io/posts/change_python_code_style/ 参考: Raymond Hettinger在PyCon US 2013上的演讲 Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python 立即改变 将传统的使用索引i的循环方式改变为python core的习惯方式 学习for-else语句，以及带有两个参数形式的iter()之类的高级技术 提升自己的技艺，并且追求干净、快速、地道的python代码 遍历一串顺序的数字： for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]: print i**2 for i in range(6): print i**2 for i in xragne(6): #xrange是range的iter版 print i**2 遍历一个数组： colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] for i in range(len(colors)): print colors[i] for color in colors: print color 反向遍历： colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] for i in range(len(colors)-1, -1, -1): print colors[i] for color in reversed(colors): print color 遍历同时获取索引编号： https://excelight.github.io/posts/namedtuple_substitute_tuple/ Sun, 22 Nov 2015 15:54:51 +0800 https://excelight.github.io/posts/namedtuple_substitute_tuple/ 参考: Raymond Hettinger在PyCon US 2015上的演讲 Beyond PEP 8 – Best practices for beautiful intelligible code Python中的tuple是一个经常会用到的数据类型，比如在读取sql，csv数据时，但是他有一个非常大的问题就是一旦tuple中的元素个数变动了，那么代码是必然要一通大改了，而且使用下标的方式获取元素，时间长了完全不记得每个元素都是什么意义，当然，如果有一行注释来解释的话或许会好一点。比如这个段代码完全不知道p代表什么： p = (1,2) if p[0] > 1: print 'xxxxxx' if p[1] > 3: print 'yyyyyy' 其实自python 2.5开始对此问题已经有了一个解决方案，那就是namedtuple，来看一下是怎么用的： from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) p = Point(1,2) if p.x >= 1: print 'xxxxxx' if p.y >= 3: print 'yyyyyy' 通过使用namedtuple我们可以清晰地表达出tuple中每一个元素所代表的意义了 https://excelight.github.io/posts/beautiful_python_code/ Sun, 22 Nov 2015 10:14:52 +0800 https://excelight.github.io/posts/beautiful_python_code/ 参考: Raymond Hettinger在PyCon US 2015上的演讲 Beyond PEP 8 – Best practices for beautiful intelligible code 通常的一些方式如list comprehension在此就不列举了，主要补充一些其他方式 将非pythonic的代码做一层Adapter变成pythonic的 先看一段的代码： import jnettool.tools.elements.NetworkElement import jnettool.tools.Routing import jnettool.tools.RouteInspector ne = jnettool.tools.elements.NetworkElement('x.x.x.x') try: routing_table = ne.getRoutingTable() except jnettoll.tools.elements.MissingVar: logging.exception('No routing table found') ne.cleanup('rollback') else: num_routes = routing_table.getSize() for RToffset in range(num_routes): route = routing_table.getRouteByIndex(RToffset) name = route.getName() ipaddr = route.getIpAddr() print "%15s=> %s" % (name, ipaddr) finally: ne.cleanup('commit') ne.disconnect() 这段代码初看起来并没有什么问题，也的确没有什么问题，肯定能够正常运行，而且完全符合PEP 8标准。然而这看上去更像是一段Java的代码，带有浓烈的Java色彩，如getter, setter，getXXXByIndex，还有try…except…finally这一系列处理异常的方式（当然大多数语言也都是这样子），但这和Python的简约风格相去甚远。我们先来看一下理想的pythonic的版本长的样子：