Python基础知识(1) – 21运维
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Python基础知识(1)

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一,python 介绍
1.1.1 特点
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。语法简洁清晰,强制用空格作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库,又被称为胶水语言。能把其他语言(主要C/C++)写的模块很轻松的结合在一起。

1.1.2 应用领域
Web网站:有很多优秀的开源Web框架,比如Django(最流行)、Tornado(轻量级、异步)、Flask(微型)、Web.py(简单)等。
数据采集:有几个好用的http客户端库,比如urllib2、requests等。还有高级的屏幕爬取及网页采集框架scrapy。并对网页解析也有很多库,比如lxml、xpath、BeautifulSoup等。
大数据分析:常用模块有Numpy、Pandas。并支持编写MapReduce任务、PySpark处理Spark RDD(弹性分布式数据集)。
运维自动化:编写运维常规任务脚本、Web平台,自动化日常工作。
科学计算:在科学计算也应用越来越广泛,常用的模块有Numpy、SciPy。
等等…可见Python是一门通用语言,在多个领域都得到了广泛使用!

1.1.3 为什么选择Python?
我本身是做运维工作的,选择Python有以下一些因素:
1) 语法简洁,易于学习。
2) 广泛的标准库,适合快速开发。
3) 跨平台,基本所有的操作系统都能运行。
4) Python再运维领域最流行。
本身我是做运维的,学习Python主要目的还是用来实现自动化运维,开发运维管理平台。当然也会做一些其他的事,比如爬虫、数据分析等。
因为我以Python作为第一门语言是很好的选择!

二,安装Python2.7

操作系统采用CentOS6.5,默认安装了Python2.6.6,现在升级到Python2.7。

1)下载Python2.7最新版本并编译安装

# wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.12/Python-2.7.12.tgz
# tar zxvf Python-2.7.12.tgz
# cd Python-2.7.12
# ./configure
# make && make install
# mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.6.6
# ln -s /usr/local/bin/python2.7 /usr/bin/python
# python -V
Python 2.7.12

注意:软链接指向Python2.7版本后,yum将不能正常工作,因为yum是2.6写的不兼容2.7,所以需要指定下yum命令里默认Python版本为原来的2.6.6版本。

 

sed -i '1s/$/2.6.6/' /usr/bin/yum

2)安装setuptools
setuptools工具用来setup.py安装第三方模块。 先安装下环境依赖软件包:
# yum install python-devel zlib-devel openssl-devel –y
下载并安装:

# wget  https://pypi.python.org/packages/32/3c/e853a68b703f347f5ed86585c2dd2828a83252e1216c1201 fa6f81270578/setuptools-26.1.1.tar.gz 
# tar zxvf setuptools-26.1.1.tar.gz
# cd setuptools-26.1.1
# python setup.py install ......

如果没有安装zlib-devel软件包会报下面错误:
“Compression requires the (missing) zlib module”
RuntimeError: Compression requires the (missing) zlib module
解决方法:安装上述的软件包,再进入刚解压的Python2.7目录重新编译安装

# cd ../Python-2.7.12
# make && make install
# python setup.py install

3.)安装pip2.7

pip用于后期方面再安装第三方模块,类似于yum、apt-get。

# wget  https://pypi.python.org/packages/e7/a8/7556133689add8d1a54c0b14aeff0acb03c64707ce100ecd53934da1aa13/pip-8.1.2.tar.gz
# tar zxvf pip-8.1.2.tar.gz
# cd pip-8.1.2
# python setup.py install

配置自动补全:

# pip2.7 install readline 
# pip2.7 install rlcompleter2 
>>> import readline, rlcompleter 
>>> readline.parse_and_bind("tab: complete")

三 Python解释器
1.1,Python解释器几种实现版本
1)CPython
我们装完Python后,默认解释器就是CPython,也是官方默认解释器。CPython是C语言写的,当执行代码时会将代码转化成字节码(ByteCode),也就是在程序目录所看到以.pyc后缀的文件。
2)IPython
基于CPython之上的一个交互式解释器,相当于默认解释器的一个增强版,最显著的功能就是自动补全,挺好用的。
3)PyPy
PyPy本身是由Python编写的,使用了JIT编译器(即时编译器)技术,当执行代码时JIT编译器将代码翻译成机器码。性能相比CPython要好。JAVA也采用了JIT编译器。
4)Jython
Jython是由JAVA编写的一个解释器,可以把JAVA模块加载到Python的模块中使用,也可以把
Python代码打包成JAR包,意味着允许用Python写JAVA程序了。当执行代码时会将代码转化成
JAVA字节码,然后使用JRE( Java Runtime Environment)执行。
5)IronPython
在.NET平台上工作的Python语言。

1.2 Python代码执行过程
      大致流程:源代码编译成字节码(.pyc文件)–> Python虚拟机 –> 执行编译好的字节码 –> Python虚拟机将字节码翻译成对应的机器指令(机器码)
运行Python程序时,先编译成字节码并保存到内存中,当程序运行结束后,Python解释器将内存中字节码对象写到.pyc文件中。
第二次再运行此程序时,先从程序文件同级目录中寻找.pyc文件,如果找到,则直接载入,否则就重复上面的过程。
这样好处是,不重复编译,提供执行效率。
1)字节码
字节码是一种包含执行程序、由一序列op代码/数据对组成的二进制文件。字节码是一种中间码,比机器码更抽象。
2)机器码
机器码是一种指令集,让CPU可直接解读的数据。也称为原生码。

四,python代码规范化
1.1 代码风格有毛用? 个人觉得有以下几个作用:
1)团队协作
在企业中,往往是一个团队开发一个项目。开发朋友知道,刚入职一家新公司后,领导会先让你熟悉公司的编码规范文档,其目的是让参与项目中的每位成员,在写代码时能够统一标准,避免项目中出现多种编码风格版本,不利于后期维护和交接。
2)有利于解决问题
草泥马,又出问题了,代码运行不起来了,怎么办?根据报错找百度、谷歌无解…,还是看看代码吧!这里代码怎么会这么写?琢磨了一会,写的什么玩意,太不规范了,注释都没,看来看点局部代码是解决不了问题了,还是梳理代码功能和逻辑关系吧!时间就这样一分一秒过去了,最后结果可能是一个很小的代码不严谨导致,浪费了大把时间!
3)未雨绸缪
项目功能终于实现了,发布到线上运行也挺正常,过了半年后,突然跑不起来了,赶紧排查问题,代码自己看着都懵逼了,这还是自己写的代码嘛,长的这么不像我!

1.2 编写代码怎么能更规范化?
1)缩进
Python以空白符作为语句缩进,意味着语句没有结尾符,刚入门的朋友往往因为上下逻辑代码不对齐导致运行报错,在Python中最好以4个空格作为缩进符,严格对齐。
2)代码注释
据说优质的代码,注释说明要比代码量多,详细的代码说明不管是对自己还是对他人,在后期维护中都是非常有利的。就像一个流行的开源软件,如果没有丰富的使用文档,你认为会有多少人耐心的去花大把的时间研究它呢!
3)空格使用
在操作符两边,以及逗号后面,加1个空格。但是在括号左右不加空格。
在函数、类、以及某些功能代码块,空出一行,来分隔它们。
4)命名
模块:自己写的模块,文件名全部小写,长名字单词以下划线分隔。
类:大/小驼峰命名。我一般采用大驼峰命名,也就是每个单词首字母大写。类中私有属性、私有方法,以双下划线作为前缀。
函数:首单词小写,其余首字母大写。
变量:都小写,单词以下划线分隔。
所有的命名规则必须能简要说明此代码意义。
5)代码换行 按照语法规则去换行,比如一个很长的表达式,可以在其中某个小表达式两边进行换行,而不是将小表达式拆分,这样更容易阅读。

另外文档学习强烈推荐廖雪峰官方的python教程,个人觉得比较实用。

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