Python基础问题汇总

1 循环依赖问题处理

def cli4vof():
    import omh4cli
    omh4cli.cli_util()

2 字符串为空判断

s=' '
if s.strip()=='':
    print 's is null'
或者
if not s.strip():
    print 's is null'

3 Python import分析汇总

1 package和model区别：
       model一般是第三方的工具包；
       package一般是自己写的代码类，而且package文件夹下有 __init__.py 文件。

2 其他：
      Python中所有加载到内存的模块都放在 sys.modules 。
      一个模块不会重复载入。
      顺序嵌套

资料1：python之import机制详解

资料2：Python 模块

资料3. The import system

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4 Python 多线程分析汇总

5 Python 网络请求库分析汇总

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6 Python ORM分析汇总

Python ORM 之间对比
对于在文章里提到的每一种 Python ORM ，我们来列一下他们的优缺点：

SQLObject
优点：

采用了易懂的ActiveRecord 模式
一个相对较小的代码库
缺点：

方法和类的命名遵循了Java 的小驼峰风格
不支持数据库session隔离工作单元


Storm
优点：

清爽轻量的API，短学习曲线和长期可维护性
不需要特殊的类构造函数，也没有必要的基类
缺点：

迫使程序员手工写表格创建的DDL语句，而不是从模型类自动派生
Storm的贡献者必须把他们的贡献的版权给Canonical公司


Django’s ORM
优点：

易用，学习曲线短
和Django紧密集合，用Django时使用约定俗成的方法去操作数据库
缺点：

不好处理复杂的查询，强制开发者回到原生SQL
紧密和Django集成，使得在Django环境外很难使用

peewee
优点：

Django式的API，使其易用
轻量实现，很容易和任意web框架集成
缺点：

不支持自动化 schema 迁移
多对多查询写起来不直观

SQLAlchemy
优点：

企业级 API，使得代码有健壮性和适应性
灵活的设计，使得能轻松写复杂查询
缺点：

工作单元概念不常见
重量级 API，导致长学习曲线
总结和提示
相比其他的ORM， SQLAlchemy 意味着，无论你何时写SQLAlchemy代码， 都专注于工作单元的前沿概念 。
DB Session 的概念可能最初很难理解和正确使用，但是后来你会欣赏这额外的复杂性，这让意外的时序提交相关的数据库bug减少到0。
在SQLAlchemy中处理多数据库是棘手的， 因为每个DB session 都限定了一个数据库连接。
但是，这种类型的限制实际上是好事， 因为这样强制你绞尽脑汁去想在多个数据库之间的交互， 从而使得数据库交互代码很容易调试。

资料1:SQLAlchemy 和其他的 ORM 框架

资料1原文:Python’s SQLAlchemy vs Other ORMs