Day4 - Python基础4 迭代器、装饰器、软件开发规范

Python之路,Day4 - Python基础4 (new版)

本节内容

  1. 迭代器&生成器
  2. 装饰器
  3. Json & pickle 数据序列化
  4. 软件目录结构规范
  5. 作业:ATM项目开发

1.列表生成式,迭代器&生成器

列表生成式

孩子,我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式

>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> b = []
>>> for i in a:b.append(i+1)
...
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = b
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = map(lambda x:x+1, a)
>>> a
<map object at 0x101d2c630>
>>> for i in a:print(i)
...
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其实还有一种写法,如下

>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

这就叫做列表生成

生成器

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:


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>>> L = [x * for in range(10)]

>>> L

[0149162536496481]

>>> g = (x * for in range(10))

>>> g

<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

创建Lg的区别仅在于最外层的[]()L是一个list,而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?

如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:


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>>> next(g)

0

>>> next(g)

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>>> next(g)

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>>> next(g)

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>>> next(g)

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>>> next(g)

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>>> next(g)

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>>> next(g)

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>>> next(g)

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>>> next(g)

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>>> next(g)

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1in <module>

StopIteration

我们讲过,generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。

当然,上面这种不断调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:


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>>> g = (x * for in range(10))

>>> for in g:

...     print(n)

...

0

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所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:


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def fib(max):

    n, a, b = 001

    while n < max:

        print(b)

        a, b = b, a + b

        = + 1

    return ‘done‘

注意,赋值语句:


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a, b = b, a + b

相当于:


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= (b, a + b) # t是一个tuple

= t[0]

= t[1]

但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数:


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>>> fib(10)

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done

仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了:

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1

    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b

        n += 1

    return ‘done‘ 

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

data = fib(10)
print(data)

print(data.__next__())
print(data.__next__())
print("干点别的事")
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())

#输出
<generator object fib at 0x101be02b0>
1
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干点别的事
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在上面fib的例子,我们在循环过程中不断调用yield,就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。

同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代:

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
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但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIterationvalue中:


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>>> g = fib(6)

>>> while True:

...     try:

...         x = next(g)

...         print(‘g:‘, x)

...     except StopIteration as e:

...         print(‘Generator return value:‘, e.value)

...         break

...

g: 1

g: 1

g: 2

g: 3

g: 5

g: 8

Generator return value: done

关于如何捕获错误,后面的错误处理还会详细讲解。

还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果  

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = ‘Alex Li‘

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield

       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

def producer(name):
    c = consumer(‘A‘)
    c2 = consumer(‘B‘)
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer("alex")

迭代器

我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

一类是集合数据类型,如listtupledictsetstr等;

一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:


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>>> from collections import Iterable

>>> isinstance([], Iterable)

True

>>> isinstance({}, Iterable)

True

>>> isinstance(‘abc‘, Iterable)

True

>>> isinstance((x for in range(10)), Iterable)

True

>>> isinstance(100, Iterable)

False

而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:


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>>> from collections import Iterator

>>> isinstance((x for in range(10)), Iterator)

True

>>> isinstance([], Iterator)

False

>>> isinstance({}, Iterator)

False

>>> isinstance(‘abc‘, Iterator)

False

生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator

listdictstrIterable变成Iterator可以使用iter()函数:


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>>> isinstance(iter([]), Iterator)

True

>>> isinstance(iter(‘abc‘), Iterator)

True

你可能会问,为什么listdictstr等数据类型不是Iterator

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;

集合数据类型如listdictstr等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:


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for in [12345]:

    pass

实际上完全等价于:

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

  

2.装饰器

你是一家视频网站的后端开发工程师,你们网站有以下几个版块


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def home():

    print("---首页----")

def america():

    print("----欧美专区----")

def japan():

    print("----日韩专区----")

def henan():

    print("----河南专区----")

视频刚上线初期,为了吸引用户,你们采取了免费政策,所有视频免费观看,迅速吸引了一大批用户,免费一段时间后,每天巨大的带宽费用公司承受不了了,所以准备对比较受欢迎的几个版块收费,其中包括“欧美” 和 “河南”专区,你拿到这个需求后,想了想,想收费得先让其进行用户认证,认证通过后,再判定这个用户是否是VIP付费会员就可以了,是VIP就让看,不是VIP就不让看就行了呗。 你觉得这个需求很是简单,因为要对多个版块进行认证,那应该把认证功能提取出来单独写个模块,然后每个版块里调用 就可以了,与是你轻轻的就实现了下面的功能 。


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#_*_coding:utf-8_*_

user_status = False #用户登录了就把这个改成True

def login():

    _username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息

    _password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息

    global user_status

    if user_status == False:

        username = input("user:")

        password = input("pasword:")

        if username == _username and password == _password:

            print("welcome login....")

            user_status = True

        else:

            print("wrong username or password!")

    else:

        print("用户已登录,验证通过...")

def home():

    print("---首页----")

def america():

    login() #执行前加上验证

    print("----欧美专区----")

def japan():

    print("----日韩专区----")

def henan():

    login() #执行前加上验证

    print("----河南专区----")

home()

america()

henan()

此时你信心满满的把这个代码提交给你的TEAM LEADER审核,没成想,没过5分钟,代码就被打回来了, TEAM LEADER给你反馈是,我现在有很多模块需要加认证模块,你的代码虽然实现了功能,但是需要更改需要加认证的各个模块的代码,这直接违反了软件开发中的一个原则“开放-封闭”原则,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即:

  • 封闭:已实现的功能代码块
  • 开放:对扩展开发

这个原则你还是第一次听说,我擦,再次感受了自己这个野生程序员与正规军的差距,BUT ANYWAY,老大要求的这个怎么实现呢?如何在不改原有功能代码的情况下加上认证功能呢?你一时想不出思路,只好带着这个问题回家继续憋,媳妇不在家,去隔壁老王家串门了,你正好落的清静,一不小心就想到了解决方案,不改源代码可以呀,

你师从沙河金角大王时,记得他教过你,高阶函数,就是把一个函数当做一个参数传给另外一个函数,当时大王说,有一天,你会用到它的,没想到这时这个知识点突然从脑子 里蹦出来了,我只需要写个认证方法,每次调用 需要验证的功能 时,直接 把这个功能 的函数名当做一个参数 传给 我的验证模块不就行了么,哈哈,机智如我,如是你啪啪啪改写了之前的代码


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#_*_coding:utf-8_*_

user_status = False #用户登录了就把这个改成True

def login(func): #把要执行的模块从这里传进来

    _username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息

    _password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息

    global user_status

    if user_status == False:

        username = input("user:")

        password = input("pasword:")

        if username == _username and password == _password:

            print("welcome login....")

            user_status = True

        else:

            print("wrong username or password!")

    if user_status == True:

        func() # 看这里看这里,只要验证通过了,就调用相应功能

def home():

    print("---首页----")

def america():

    #login() #执行前加上验证

    print("----欧美专区----")

def japan():

    print("----日韩专区----")

def henan():

    #login() #执行前加上验证

    print("----河南专区----")

home()

login(america) #需要验证就调用 login,把需要验证的功能 当做一个参数传给login

# home()

# america()

login(henan)

你很开心,终于实现了老板的要求,不改变原功能代码的前提下,给功能加上了验证,此时,媳妇回来了,后面还跟着老王,你两家关系 非常 好,老王经常来串门,老王也是码农,你跟他分享了你写的代码,兴奋的等他看完 夸奖你NB,没成想,老王看后,并没有夸你,抱起你的儿子,笑笑说,你这个代码还是改改吧, 要不然会被开除的,WHAT? 会开除,明明实现了功能 呀, 老王讲,没错,你功能 是实现了,但是你又犯了一个大忌,什么大忌?

你改变了调用方式呀, 想一想,现在没每个需要认证的模块,都必须调用你的login()方法,并把自己的函数名传给你,人家之前可不是这么调用 的, 试想,如果 有100个模块需要认证,那这100个模块都得更改调用方式,这么多模块肯定不止是一个人写的,让每个人再去修改调用方式 才能加上认证,你会被骂死的。。。。

你觉得老王说的对,但问题是,如何即不改变原功能代码,又不改变原有调用方式,还能加上认证呢? 你苦思了一会,还是想不出,老王在逗你的儿子玩,你说,老王呀,快给我点思路 ,实在想不出来,老王背对着你问,

老王:学过匿名函数没有?

你:学过学过,就是lambda嘛

老王:那lambda与正常函数的区别是什么?

你:最直接的区别是,正常函数定义时需要写名字,但lambda不需要

老王:没错,那lambda定好后,为了多次调用 ,可否也给它命个名?

你:可以呀,可以写成plus = lambda x:x+1类似这样,以后再调用plus就可以了,但这样不就失去了lambda的意义了,明明人家叫匿名函数呀,你起了名字有什么用呢?

老王:我不是要跟你讨论它的意义 ,我想通过这个让你明白一个事实

说着,老王拿起你儿子的画板,在上面写了以下代码:


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def plus(n):

    return n+1

plus2 = lambda x:x+1

老王: 上面这两种写法是不是代表 同样的意思?

你:是的

老王:我给lambda x:x+1 起了个名字叫plus2,是不是相当于def plus2(x) ?

你:我擦,你别说,还真是,但老王呀,你想说明什么呢?

老王: 没啥,只想告诉你,给函数赋值变量名就像def func_name 是一样的效果,如下面的plus(n)函数,你调用时可以用plus名,还可以再起个其它名字,如


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calc = plus

calc(n)

你明白我想传达什么意思了么?

你:。。。。。。。。。。。这。。。。。。嗯 。。。。。不太。。。。明白 。。

老王:。。。。这。。。。。呵呵。。。。。。好吧。。。。,那我在给你点一下,你之前写的下面这段调用 认证的代码


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home()

login(america) #需要验证就调用 login,把需要验证的功能 当做一个参数传给login

# home()

# america()

login(henan)

你之所改变了调用方式,是因为用户每次调用时需要执行login(henan),类似的。其实稍一改就可以了呀


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home()

america = login(america)

henan = login(henan)

这样你,其它人调用henan时,其实相当于调用了login(henan), 通过login里的验证后,就会自动调用henan功能。

你:我擦,还真是唉。。。,老王,还是你nb。。。不过,等等, 我这样写了好,那用户调用时,应该是下面这个样子


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home()

america = login(america) #你在这里相当于把america这个函数替换了

henan = login(henan)

#那用户调用时依然写

america()

但问题在于,还不等用户调用 ,你的america = login(america)就会先自己把america执行了呀。。。。,你应该等我用户调用 的时候 再执行才对呀,不信我试给你看。。。

老王:哈哈,你说的没错,这样搞会出现这个问题? 但你想想有没有解决办法 呢?

你:我擦,你指的思路呀,大哥。。。我哪知道 下一步怎么走。。。

老王:算了,估计你也想不出来。。。 学过嵌套函数没有?

你:yes,然后呢?

老王:想实现一开始你写的america = login(america)不触发你函数的执行,只需要在这个login里面再定义一层函数,第一次调用america = login(america)只调用到外层login,这个login虽然会执行,但不会触发认证了,因为认证的所有代码被封装在login里层的新定义 的函数里了,login只返回 里层函数的函数名,这样下次再执行america()时, 就会调用里层函数啦。。。

你:。。。。。。什么? 什么个意思,我蒙逼了。。。

老王:还是给你看代码吧。。


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def login(func): #把要执行的模块从这里传进来

    def inner():#再定义一层函数

        _username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息

        _password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息

        global user_status

        if user_status == False:

            username = input("user:")

            password = input("pasword:")

            if username == _username and password == _password:

                print("welcome login....")

                user_status = True

            else:

                print("wrong username or password!")

        if user_status == True:

            func() # 看这里看这里,只要验证通过了,就调用相应功能

    return inner #用户调用login时,只会返回inner的内存地址,下次再调用时加上()才会执行inner函数

此时你仔细着了老王写的代码 ,感觉老王真不是一般人呀,连这种奇淫巧技都能想出来。。。,心中默默感谢上天赐你一个大牛邻居。

你: 老王呀,你这个姿势很nb呀,你独创的?

此时你媳妇噗嗤的笑出声来,你也不知道 她笑个球。。。

老王:呵呵, 这不是我独创的呀当然 ,这是开发中一个常用的玩法,叫语法糖,官方名称“装饰器”,其实上面的写法,还可以更简单

可以把下面代码去掉


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america = login(america) #你在这里相当于把america这个函数替换了

只在你要装饰的函数上面加上下面代码


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@login

def america():

    #login() #执行前加上验证

    print("----欧美专区----")

def japan():

    print("----日韩专区----")

@login

def henan():

    #login() #执行前加上验证

    print("----河南专区----")

效果是一样的。

你开心的玩着老王教你的新姿势 ,玩着玩着就手贱给你的“河南专区”版块 加了个参数,然后,结果 出错了。。。

你:老王,老王,怎么传个参数就不行了呢?

老王:那必然呀,你调用henan时,其实是相当于调用的login,你的henan第一次调用时henan = login(henan), login就返回了inner的内存地址,第2次用户自己调用henan("3p"),实际上相当于调用的时inner,但你的inner定义时并没有设置参数,但你给他传了个参数,所以自然就报错了呀

你:但是我的 版块需要传参数呀,你不让我传不行呀。。。

老王:没说不让你传,稍做改动便可。。

老王:你再试试就好了 。

你: 果然好使,大神就是大神呀。 。。 不过,如果有多个参数呢?

老王:。。。。老弟,你不要什么都让我教你吧,非固定参数你没学过么? *args,**kwargs...

你:噢 。。。还能这么搞?,nb,我再试试。

你身陷这种新玩法中无法自拔,竟没注意到老王已经离开,你媳妇告诉你说为了不打扰你加班,今晚带孩子去跟她姐妹住 ,你觉得媳妇真体贴,最终,你终于搞定了所有需求,完全遵循开放-封闭原则,最终代码如下 。


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#_*_coding:utf-8_*_

user_status = False #用户登录了就把这个改成True

def login(func): #把要执行的模块从这里传进来

    def inner(*args,**kwargs):#再定义一层函数

        _username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息

        _password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息

        global user_status

        if user_status == False:

            username = input("user:")

            password = input("pasword:")

            if username == _username and password == _password:

                print("welcome login....")

                user_status = True

            else:

                print("wrong username or password!")

        if user_status == True:

            func(*args,**kwargs) # 看这里看这里,只要验证通过了,就调用相应功能

    return inner #用户调用login时,只会返回inner的内存地址,下次再调用时加上()才会执行inner函数

def home():

    print("---首页----")

@login

def america():

    #login() #执行前加上验证

    print("----欧美专区----")

def japan():

    print("----日韩专区----")

# @login

def henan(style):

    ‘‘‘

    :param style: 喜欢看什么类型的,就传进来

    :return:

    ‘‘‘

    #login() #执行前加上验证

    print("----河南专区----")

home()

# america = login(america) #你在这里相当于把america这个函数替换了

henan = login(henan)

# #那用户调用时依然写

america()

henan("3p")

此时,你已累的不行了,洗洗就抓紧睡了,半夜,上厕所,隐隐听到隔壁老王家有微弱的女人的声音传来,你会心一笑,老王这家伙,不声不响找了女朋友也不带给我看看,改天一定要见下真人。。。。

第二2天早上,产品经理又提了新的需求,要允许用户选择用qq\weibo\weixin认证,此时的你,已深谙装饰器各种装逼技巧,轻松的就实现了新的需求。

#_*_coding:utf-8_*_

user_status = False #用户登录了就把这个改成True

def login(auth_type): #把要执行的模块从这里传进来
    def auth(func):
        def inner(*args,**kwargs):#再定义一层函数
            if auth_type == "qq":
                _username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息
                _password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息
                global user_status

                if user_status == False:
                    username = input("user:")
                    password = input("pasword:")

                    if username == _username and password == _password:
                        print("welcome login....")
                        user_status = True
                    else:
                        print("wrong username or password!")

                if user_status == True:
                    return func(*args,**kwargs) # 看这里看这里,只要验证通过了,就调用相应功能
            else:
                print("only support qq ")
        return inner #用户调用login时,只会返回inner的内存地址,下次再调用时加上()才会执行inner函数

    return auth

def home():
    print("---首页----")

@login(‘qq‘)
def america():
    #login() #执行前加上验证
    print("----欧美专区----")

def japan():
    print("----日韩专区----")

@login(‘weibo‘)
def henan(style):
    ‘‘‘
    :param style: 喜欢看什么类型的,就传进来
    :return:
    ‘‘‘
    #login() #执行前加上验证
    print("----河南专区----")

home()
# america = login(america) #你在这里相当于把america这个函数替换了
#henan = login(henan)

# #那用户调用时依然写
america()

# henan("3p")

  

 

3.Json & pickle 数据序列化

参考 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html

  

4.软件目录结构规范

为什么要设计好目录结构?

"设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题。对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度:

  1. 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要"。理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题。
  2. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性。

我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者。我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费了我非常长的时间去理解它想表达的意思。从此我个人对于提高项目可读性、可维护性的要求就很高了。"项目目录结构"其实也是属于"可读性和可维护性"的范畴,我们设计一个层次清晰的目录结构,就是为了达到以下两点:

  1. 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等。从而非常快速的了解这个项目。
  2. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下。这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好。

所以,我认为,保持一个层次清晰的目录结构是有必要的。更何况组织一个良好的工程目录,其实是一件很简单的事儿。

目录组织方式

关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上,能看到大家对Python目录结构的讨论。

这里面说的已经很好了,我也不打算重新造轮子列举各种不同的方式,这里面我说一下我的理解和体会。

假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了:

Foo/
|-- bin/
|   |-- foo
|
|-- foo/
|   |-- tests/
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- test_main.py
|   |
|   |-- __init__.py
|   |-- main.py
|
|-- docs/
|   |-- conf.py
|   |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README

简要解释一下:

  1. bin/: 存放项目的一些可执行文件,当然你可以起名script/之类的也行。
  2. foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码; (3) 程序的入口最好命名为main.py
  3. docs/: 存放一些文档。
  4. setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
  5. requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
  6. README: 项目说明文件。

除此之外,有一些方案给出了更加多的内容。比如LICENSE.txt,ChangeLog.txt文件等,我没有列在这里,因为这些东西主要是项目开源的时候需要用到。如果你想写一个开源软件,目录该如何组织,可以参考这篇文章

下面,再简单讲一下我对这些目录的理解和个人要求吧。

关于README的内容

这个我觉得是每个项目都应该有的一个文件,目的是能简要描述该项目的信息,让读者快速了解这个项目。

它需要说明以下几个事项:

  1. 软件定位,软件的基本功能。
  2. 运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
  3. 简要的使用说明。
  4. 代码目录结构说明,更详细点可以说明软件的基本原理。
  5. 常见问题说明。

我觉得有以上几点是比较好的一个README。在软件开发初期,由于开发过程中以上内容可能不明确或者发生变化,并不是一定要在一开始就将所有信息都补全。但是在项目完结的时候,是需要撰写这样的一个文档的。

可以参考Redis源码中Readme的写法,这里面简洁但是清晰的描述了Redis功能和源码结构。

关于requirements.txt和setup.py

setup.py

一般来说,用setup.py来管理代码的打包、安装、部署问题。业界标准的写法是用Python流行的打包工具setuptools来管理这些事情。这种方式普遍应用于开源项目中。不过这里的核心思想不是用标准化的工具来解决这些问题,而是说,一个项目一定要有一个安装部署工具,能快速便捷的在一台新机器上将环境装好、代码部署好和将程序运行起来。

这个我是踩过坑的。

我刚开始接触Python写项目的时候,安装环境、部署代码、运行程序这个过程全是手动完成,遇到过以下问题:

  1. 安装环境时经常忘了最近又添加了一个新的Python包,结果一到线上运行,程序就出错了。
  2. Python包的版本依赖问题,有时候我们程序中使用的是一个版本的Python包,但是官方的已经是最新的包了,通过手动安装就可能装错了。
  3. 如果依赖的包很多的话,一个一个安装这些依赖是很费时的事情。
  4. 新同学开始写项目的时候,将程序跑起来非常麻烦,因为可能经常忘了要怎么安装各种依赖。

setup.py可以将这些事情自动化起来,提高效率、减少出错的概率。"复杂的东西自动化,能自动化的东西一定要自动化。"是一个非常好的习惯。

setuptools的文档比较庞大,刚接触的话,可能不太好找到切入点。学习技术的方式就是看他人是怎么用的,可以参考一下Python的一个Web框架,flask是如何写的: setup.py

当然,简单点自己写个安装脚本(deploy.sh)替代setup.py也未尝不可。

requirements.txt

这个文件存在的目的是:

  1. 方便开发者维护软件的包依赖。将开发过程中新增的包添加进这个列表中,避免在setup.py安装依赖时漏掉软件包。
  2. 方便读者明确项目使用了哪些Python包。

这个文件的格式是每一行包含一个包依赖的说明,通常是flask>=0.10这种格式,要求是这个格式能被pip识别,这样就可以简单的通过 pip install -r requirements.txt来把所有Python包依赖都装好了。具体格式说明: 点这里

关于配置文件的使用方法

注意,在上面的目录结构中,没有将conf.py放在源码目录下,而是放在docs/目录下。

很多项目对配置文件的使用做法是:

  1. 配置文件写在一个或多个python文件中,比如此处的conf.py。
  2. 项目中哪个模块用到这个配置文件就直接通过import conf这种形式来在代码中使用配置。

这种做法我不太赞同:

  1. 这让单元测试变得困难(因为模块内部依赖了外部配置)
  2. 另一方面配置文件作为用户控制程序的接口,应当可以由用户自由指定该文件的路径。
  3. 程序组件可复用性太差,因为这种贯穿所有模块的代码硬编码方式,使得大部分模块都依赖conf.py这个文件。

所以,我认为配置的使用,更好的方式是,

  1. 模块的配置都是可以灵活配置的,不受外部配置文件的影响。
  2. 程序的配置也是可以灵活控制的。

能够佐证这个思想的是,用过nginx和mysql的同学都知道,nginx、mysql这些程序都可以自由的指定用户配置。

所以,不应当在代码中直接import conf来使用配置文件。上面目录结构中的conf.py,是给出的一个配置样例,不是在写死在程序中直接引用的配置文件。可以通过给main.py启动参数指定配置路径的方式来让程序读取配置内容。当然,这里的conf.py你可以换个类似的名字,比如settings.py。或者你也可以使用其他格式的内容来编写配置文件,比如settings.yaml之类的。

5.本节作业

作业需求:

模拟实现一个ATM + 购物商城程序

  1. 额度 15000或自定义
  2. 实现购物商城,买东西加入 购物车,调用信用卡接口结账
  3. 可以提现,手续费5%
  4. 每月22号出账单,每月10号为还款日,过期未还,按欠款总额 万分之5 每日计息
  5. 支持多账户登录
  6. 支持账户间转账
  7. 记录每月日常消费流水
  8. 提供还款接口
  9. ATM记录操作日志
  10. 提供管理接口,包括添加账户、用户额度,冻结账户等。。。
  11. 用户认证用装饰器

示例代码 https://github.com/triaquae/py_training/tree/master/sample_code/day5-atm   

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