《Python高手之路》

Python 读书笔记

第一章 项目开始

• python版本
  必须支持2.7以及3.3之上
• 项目结构
  过深目录导航如同梦魇
  过平则易变得臃肿
  常见目录结构

- 版本编号 pep440
- 编码风格与自动检查
- pep8
- pyflakes
- pylint
- flake8
- hacking

第二章 模块和库

第６章　单元测试

6.1 基础知识

测试应该保存在应用程序或库的tests子模块中。可以使测试代码随模块一同分发。一般采用模块树的层次结构作为测试树的层级结构。

• nosetests -v (支持assert, unittest)
• unittest assertxxx / fial / @skip,skipTest,raise SkipTest,@skipif / setUp,tearDown

6.2 fixture

fixtures模块提供了一些内置的fixtures(EnvironmentVariable)，也提哦哪个一种简单的创建类和对象的机制(useFixture)

6.3 模拟(mocking)

mock对象即模拟对象，用来通过某种特殊和可控的方式模拟真实应用程序对象的行为。在创建精确地描述测试代码的状态的环境时，非常有用。

Python2中为mock，Python3中为unit.mock

try:
    from unittest import mock
except ImportError:
    import mock

Mock基本用法

m = mock.Mock()
m.some_method.return_value = 42
m.some_method.side_effect = f
m.some_method.call_count
m.some_method.assert_called_once_with(... ) # mock.Any　匹配任何参数

补丁函数

with mock.patch('a.b.f', g):
    a.b.f()  # 调用g

使用装饰器版本

def get_f(code, content):
    m = mock.Mock()
    m.status_code = code
    m.content = content
    def f_g(url):
        return m
    return f_g
class X(unittest.TestCase):
    @mock.patch('request.get', get_f(200, 'fd'):
    def test_python_is(self):
        self.assertTrue(...)

6.4 场景测试

第7章　方法和装饰器

7.1 创建装饰器

装饰器本质上就是一个函数，这个函数接受其他函数作为参数，并且以一个新的修改后的函数进行替换

def identity(f):
    return f
_functions = {}
def register(f):
    global _functions
    _funcitons[f.__name__] = f
    return f

新函数缺少原函数的属性，如docstring和名字，使用functools.wraps

def decsrop(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrap(*args, **kwargs):
        ...
        f(*args, **kwargs)
        ...
    return wrap

要找特定的函数参数不够智能，使用inspect模块

def desc.(f):
    def wraps(*args, **keargs):
        func_args = inspect.getcallargs(f, *arg, **kwargs)
        if func_args.get('user_name') != 'admin':
            raise ...
        f(*args, **kwargs)
        ...
    return wraps

7.2　Python中方法的运行机制

方法是作为类属性保存的函数。

Python3将未绑定方法去掉，而默认作为多一个参数的调用，这样更加灵活，使得该方法处理传入该类的实例外，还可以传入其他任何对象，只要该对象包含方法期望的属性。

采用实例引用方法时,python自动将类的方法绑定到实例。

m = Piz(42).get_size
m.__self__
m = m.__self__.get_szie
m()

7.3 静态方法

静态方法属于类的方法，但实际上并非运行在类的实例上。

• 不必为每个实例一个绑定方法，绑定方法是对象，创建是有开销的

P.static_method is P().static_method is P(x).static_method

• 提高代码的可读性
• 可以在子类中覆盖静态方法，如果把其作为全局函数，则其只存在一份，而无法在同一个函数中根据对象类型而调用不同的方法。

class A:
    @staticmethod
    def f():
        print(1)
    def g(self):
        self.f()　# 如果f为全局函数,则g在子类必须修改
class B(A):
    @staticmethod
    def f():
        print(2)
b = B()
b.g()

7.4 类方法

类方法是直接绑定到类而非它的实例的方法。

• 其只有一份

A.cls_method is A(1).cls_nethod is A(2).cls_method

• 可以用于创建工厂方法

class A:
    @classmethod
    def from_z(cls, z):
        return cls(z)
class B(A):
    pass
b = B.from_z(1) # isinstance(b, B)

7.5 抽象方法

使用Python内置的abc模块

class A:
    __metaclass__ = abc.ABCMeta
    @abc.abstractmethod
    def f(self):
        pass
class A(metaclass=abc.ABCMeta):
    ...

7.6 混合使用静态方法、类方法和抽象方法

• 同一个函数可以在基类中定义为实例函数，而在子类中定义为静态函数，没有必然的限制条件
• Python2中不可叠加类/静函数到抽象函数外，在Python3中无问题

class A:
    @classmethod
    @abc.abstractmethod
    def f(cls):
        pass

• Python中抽象方法可以有代码的，子类可以通过super调用抽象基类的方法

7.7 关于super的真相

Mixin(混入)类是指继承自两个或两个以上的类，并将它们的特性组合在一起。

Python中类也是对象，构建类的特定声明

class classname(expression or inheritance):
    ...
class A((lambda: object)()):
    pass

• 可以通过类方法mro获取方法解析顺序，其用于解析属性

class A(object):
    pass
print A.mro()

• super函数实际上是一个构造器，每次调用都会实例化一个super对象，其返回的对象像是第一个参数的父类的一个代理，其有自己的__getattribute__方法去遍历MRO列表中的类并返回第一个满足条件的属性

super(B, B()).__init__
super(B).__self__ # 单类调用，返回未绑定的super对象
super(B, B()).__self__

如果是未绑定的super对象，则不能通过它访问类属性，因为其实例未定
- super类实现了描述符协议(__get__)

class D(C):
    sup = super(C)
D().sup
D().sup.foo

• Python3中可以不使用参数构造super()，这种情况下会自动搜索栈框架
• super是在子类中访问父类属性的标准方式，尽量使用，确保父类方法的协作调用不出意外(避免夺继承情况下父类被漏调用或多调用)

第８章　函数式编程

在以函数式风格写代码时，函数应该设计成没有其他副作用。函数接受参数生成输出而不保留任何状态或修改任何不反映在返回值中的内容。

函数式变成特点:

• 可形式化证明
• 模块化
• 简洁
• 并发
• 可测性

8.1 生成器

生成器就是对象，每次调用它的next方法时返回一个值，直到它抛出StopIteration。

包含yield语句的Python函数。Python会将其标识为生成器。可以使用inspect对其进行检查。

inspect.isgeneratorfunction(mygenerator)
inspect.getgeneratorstate(mygenerator) #python3 only

range在python2中是返回列表,Python3中是生成器。

可以通过send对生成器传输值。

8.2 列表解析

可以在单行内构造列表内容。可以使用多个for以及if判断进行过滤，原则上是不限制个数的。
Python2.7之后可以在单行构造字典和集合。

8.3 函数式，函数的，函数化

• map(function, iterable)，Python2中返回列表,Python3中返回可迭代的map对象
• filter(funciton or None, iterable)，返回同上
• 可以使用生成器和列表解析实现与filter或map等价的函数
• enumerate(iterable[,start])返回一个可迭代的enumerate对象
• sorted
• any / all
• zip, python3返回可迭代对象
• first

next(filter(lambda x:x>0, [-1, 0, 1, ...]))

• functools.partial
• operator

first([-1,0,1], key=partial(operator.le, 0))

• itertools.chain / combinations / compress / cpunt / cycle / dropwhile / groupby / permutations / product / takewhile

第９章　抽象语法树