Python最佳实践指南！

Python最佳实践指南！

您好，地球人！欢迎来到Python最佳实践指南。

这是一份活着的、会呼吸的指南。 如果您有意一起贡献, 在GitHub fork 我!

这份人工编写的指南旨在为Python初学者和专家提供一个 关于Python安装、配置、和日常使用的最佳实践手册。

这份指南是 主观的 ，它与Python官方文档几乎，但不是完全 不同 。您在这不会找到每个Python web框架的列表。 相反，您会发现一份优秀的简明列表，包含有强烈推荐的选项。

注解

使用 Python 3 是 高度 优先于 Python 2。如果您发现自己 仍然 在生产环境中使用 Python 2，请考虑升级您的应用程序和基础设施。如果您正在使用 Python 3，恭喜您 —— 您确实有很好的品味。 ——Kenneth Reitz

让我们开始吧！但首先，让我们确保您拥有这次旅行需要的"浴巾"。（译者注：towel 浴巾的梗引自著名科幻小说《银河系漫游指南》，大概是说先准备好不起眼但很重要的东西。）

Python入门

Python新手？让我们正确地设置您的Python环境：

• 选择一个 Python 解释器（3 vs 2）

  • Python的现状 (2 vs 3)
  • 建议
  • 所以.... 3？
  • 实现

• 正确地在您的系统上安装 Python

• 正确地安装 Python

• 在Mac OS X上安装Python 3

• Setuptools + Pip

• Pipenv & 虚拟环境

• 在Linux上安装Python 3

• 在Mac OS X上安装Python 2

• 在Windows上安装Python 2

• 在Linux上安装Python 2

• 借助 Pipenv 使用虚拟环境：

• Pipenv & 虚拟环境

  • 确保您已经有了 Python 和 pip
  • 安装 Pipenv
  • 为您的项目安装包
  • 使用安装好的包
  • 下一步

• 更低层次: virtualenv

  • 基本使用
  • 其他注意事项
  • virtualenvwrapper
  • 基本使用
  • 其他有用的命令
  • virtualenv-burrito
  • autoenv

Python 开发环境

这部分指南关注 Python 开发环境，以及用于编写 Python 代码的可用且最实用的工具。

• 您的开发环境
  • 文本编辑器
  • IDEs
  • 解释器工具
  • 其他工具
• Pipenv & 虚拟环境
  • 确保您已经有了 Python 和 pip
  • 安装 Pipenv
  • 为您的项目安装包
  • 使用安装好的包
  • 下一步
• 更低层次: virtualenv
  • 基本使用
  • 其他注意事项
  • virtualenvwrapper
  • 基本使用
  • 其他有用的命令
  • virtualenv-burrito
  • autoenv
• Pip和Virtualenv的更多配置
  • 用 pip 来要求一个激活的虚拟环境
  • 存下包以供将来使用

写出优雅的Python代码

这部分指南关注编写Python代码的最佳实践。

• 结构化您的工程
  • 仓库的结构
  • 结构是一把钥匙
  • 模块
  • 包
  • 面向对象编程
  • 装饰器
  • 上下文管理器
  • 动态类型
  • 可变和不可变类型
  • 提供依赖关系
  • Runners
  • 更多阅读
• 代码风格
  • 一般概念
  • 习语（Idiom）
  • Python之禅
  • PEP 8
  • 约定
• 阅读好的代码
• 文档
  • 项目文档
  • 项目发布
  • 代码文档建议
  • 其他工具
• 测试您的代码
  • 基本
  • 工具
• 日志（Logging）
  • ... 或者打印?
  • 库中的日志
  • 应用程序中的日志
• 常见陷阱
  • 可变默认参数
  • 延迟绑定闭包
  • 字节码（.pyc）文件无处不在！
• 选择一个许可

Python应用的场景指南

这部分指南关注基于不同场景的工具和模块推荐。

• 网络应用
  • HTTP
  • 分布式系统
• Web 应用 & 框架
  • Context
  • 框架
  • Web 服务端
  • WSGI 服务器
  • 服务端最佳实践
  • Hosting
  • 模板
• HTML 抓取
  • Web抓取
  • lxml和Requests
• 命令行应用
  • Clint
  • Click
  • docopt
  • Plac
  • Cliff
  • Cement
  • Python Fire
• GUI应用
  • Camelot
  • Cocoa
  • GTk
  • PyGObject aka (PyGi)
  • Kivy
  • PyObjC
  • PySide
  • PyQt
  • PyjamasDesktop (pyjs Desktop)
  • Qt
  • PySimpleGUI
  • Toga
  • Tk
  • wxPython
• 数据库
  • DB-API
  • SQLAlchemy
  • Records
  • Django ORM
  • peewee
  • PonyORM
  • SQLObject
• 网络
  • Twisted
  • PyZMQ
  • gevent
• 系统管理
  • Fabric
  • Salt
  • Psutil
  • Ansible
  • Chef
  • Puppet
  • Blueprint
  • Buildout
  • Shinken
• 持续集成
  • 为什么?
  • Jenkins
  • Buildbot
  • Tox
  • Travis-CI
• 速度
  • Context
  • C 扩展
  • 并发
• 科学应用
  • 背景
  • 工具
  • 库
  • 资源
• 图像处理
  • Python 图形库
  • 开源计算机视觉（OpenCv）
• 数据序列化
  • 什么是数据序列化？
  • Flat vs. Nested data
  • 序列化文本
  • 二进制
  • Protobuf
• XML解析
  • untangle
  • xmltodict
• JSON
  • 解析JSON
  • simplejson
• 密码学
  • cryptography
  • GPGME bindings
  • PyCrypto
• 机器学习
  • SciPy 栈（SciPy stack）
  • scikit-learn
• 与C/C++库交互
• C语言外部函数接口(CFFI)
  • ABI 交互
  • Struct Equivalents
  • 例子: Overloading repr

部署优雅的Python代码

这部分指南关注部署您的Python代码。

• 打包您的代码
  • 打包的多种方式
  • 对于Python开发者
  • 在Linux上分发
• 冻结（freezing）您的代码
  • 冻结的多种方式
  • 比较冻结工具
  • Windows
  • OS X
  • Linux

额外关注

这部分指南比较零散，先了解一些Python的背景知识，再关注下一步。

• 介绍
• 关于这份指南
  • 目的
  • 经由社区
  • 面向社区
• 社区
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• Python软件基金会
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