【Python高级编程】笔记一——Python现状

【Python 高级编程】笔记一

第一章 Python现状

主要内容

• Python3和Python2的主要差异
• 应用层Python隔离及其优点，及常用的虚拟化工具
• 系统级环境隔离及其优点
• 容器化与虚拟化对比
• 什么是PEP、CPython、Jython、IronPython、Pypy、PyPI

Python3和Python2的主要差异

• 语法变化，例如print从语句变为函数
• 标准库的变化，比如标准库中的模块结构变化，urlparser->urllib.parse
• 数据类型与集合的变化，如Python3.0和3.1不支持字符串使用u前缀，虽然Python3.3又恢复了

兼容Python2和Python3的代码

if sys.version_info < (3,0,0):
	import module_of_py2
else
	import module_of_py3

引导启动Pip

python -m ensurepip

应用层Python隔离

在基于Unix的系统和Linux上，pip install往往需要超级权限，这是因为系统本身自带了Python解释器（可能是旧的低版本的），不建议从PyPI安装系统级的Python包，这是因为系统自带的Python往往也是系统所本身一些软件的依赖，如果贸然更新可能出现错误，因此我们需要隔离，其好处在于

• 解决了不同项目有不同依赖的问题
• 项目不再受限于系统发行仓库中包的版本
• 不会破坏依赖特定包版本的其他系统服务，因为新版软件包只存在于隔离环境内部
• 项目依赖的包列表可以轻松锁定，复制起来也很容易

virtualenv

virtualenv是最常用的虚拟化工具

virtualenv ENV

可以创建一个虚拟环境
其中
ENV
|-bin：Python可执行文件和其他包提供的脚本和可执行文件
|-lib Python的支持库文件
|-include Python的支持库文件
创建好虚拟环境后，要激活虚拟环境

source ENV/bin/activate
# ENV/Scripts/activate.bat # for Windows

其他虚拟换工具

• venv——pyvenv ENV
• buildoutui

系统级环境隔离

为何需要系统级环境隔离？

举个例子，基于Web应用的后端服务是一个超级复杂的应用实例。最简单的软件栈（software stack）通常由几层组成（从最底层开始）：

• 数据库或其他类型的存储
• Python实现的应用程序代码
• HTTP服务器，例如Apache或NGINX

无论是HTTP服务器（例如NGINX）还是关系型数据库管理系统（RDBMS，例如PostgreSQL），在不同的系统上通常有不同的版本，如果没有合适的工具，很难保证开发团队中每个人使用的每个组件的版本完全相同（由于操作系统与生产环境的差异导致的）。即便Python在跨平台付出了很多，也无法很好地处理一大堆兼容性问题。

这个问题的常见解决方法就是将整个系统隔离为应用程序环境，可以通过系统虚拟化工具来实现

系统级虚拟化的优点

• 开发环境可以完全匹配生产环境，有助于解决兼容性问题
• 系统配置工具可以复用与开发环境配置
• 如果可以自动创建这样的环境，那么新来的团队成员就可以轻松上手项目
• 开发人员可以直接调用系统底层特性

常用工具

• Vagrant

容器化和虚拟化的对比

容器是全机器虚拟化的替代方法，它是轻量级的虚拟化方法，内核与操作系统允许运行多个隔离的用户空间实例，容器和主机之间共享操作系统（OS）。Docker是容器的可用实现之一。

常用的生产力工具

生产力工具的不严格定义：使开发过程更简单更有趣的一款软件

• Ipython
• bpython
• ptpython

名词解释

• PEP Python改进提案（Python Enhancement Proposal）
• CPython，Python最重要的实现是由C语言编写的，人们大多在讨论的Python实际指CPython
• Jython是Python的Java实现，将代码编译为Java字节代码，开发人员在Python中可以无缝使用Java类，与CPython相比
  • ☺Jython使用真正的Java垃圾回收，而不是引用计数
  • ☺没有全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL），在多线程应用中可以充分利用多个内核
  • (╯﹏╰)不支持C/Python扩展API
• IronPython将Python引入.NET框架中，主要开发人员是微软员工，与Cpython相比
  • ☺没有全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）
  • ☺用C#和其他.NET语言编写的代码可以轻松集成到IronPython中，反之亦然
  • ☺通过Silverlight，在所有主流Web浏览器中都可以运行
  • (╯﹏╰)不支持C/Python扩展API
• Pypy，Pypy利用Python写Python解释器，可以实现CPython难以实现的代码模式，与CPython相比
  • ☺使用垃圾回收，而不是引用计数
  • ☺集成跟踪JIT编译器，可以显著提高性能
  • ☺借鉴了Stackless Python在应用层的无栈特性
  • (╯﹏╰)不支持C/Python扩展API
• PyPI Python包索引（Python Package Index）

观点

• 人们之所以设计新的语言，是因为它们发现现有的语言无法以最佳的方式解决问题