當前位置：首頁 > 编程语言 > python >内容正文

python

python 的库如何开发_一篇文章入门Python生态系统

發布時間：2023/12/10 python 29 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 python 的库如何开发_一篇文章入门Python生态系统小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

譯者按：原文寫于2011年末，雖然文中關于Python 3的一些說法可以說已經不成立了，但是作為一篇面向從其他語言轉型到Python的程序員來說，本文對Python的生態系統還是做了較為全面的介紹。文中提到了一些第三方庫，但是Python社區中強大的第三方庫并不止這些，歡迎各位Pytonistas補充。

開發者從PHP、Ruby或其他語言轉到Python時，最常碰到的第一個障礙，就是缺乏對Python生態系統的全面了解。開發者經常希望能有一個教程或是資源，向他們介紹如何以大致標準的方式完成大部分的任務。

本文中的內容，是對我所在公司內部維基百科的摘錄，記錄了面向網絡應用開發的Python生態系統基礎知識，目標受眾則是公司實習生、培訓人員以及從其他語言轉型到Python的資深開發者。

文中所列的內容或資源是不完整的。我也打算把它當成一項一直在進行中的工作（work in perpetual progress）。希望經過不斷的增補修訂，本文會成為Python生態系統方面的一篇詳盡教程。

目標受眾

本文的目的，不是教大家Python編程語言。讀完這篇教程，你也不會瞬間變成一名Python高手。我假設大家已經有一定的Python基礎。如果你是初學者，那么別再繼續讀下去了。先去看看Zed Shaw所寫的《笨辦法學Python》，這是本質量很高的免費電子書，看完之后再回頭閱讀這篇教程吧。

我假設你們使用的是Linux（最好是Ubuntu/Debian）或是類Linux操作系統。為什么？因為這是我最熟悉的系統。我在Windows平臺或Mac OS X平臺上，沒有專業的編程經驗，只是測試過不同瀏覽器的兼容性。如果你用的是這兩個平臺，那么請參考下面的資料安裝Python。

你還可使用搜索引擎，查找你使用的操作系統中安裝Python的最好方法。如果你有什么疑問，我強烈建議你去Stack Overflow平臺上提問。

該選擇哪個版本？

Python 2.x是目前的主流；Python 3是嶄新的未來。如果你不關心這個問題，可以直接跳到下面的Python安裝部分。（譯者注：原文作者寫這篇文章時是2011年，當時Python 3才發展沒幾年。）

剛接觸Python的話，安裝3.x版本看上去是很自然的第一步，但是這可能并不是你想要的。

目前有兩個積極開發中的Python版本——2.7.x與3.x（也被稱為Python 3， Py3K和Python 3000）。Python 3是一個不同于Python 2的語言。二者在語義、語法上，既存在細微的區別，又有著截然不同的一面。截至今天，Python2.6/2.7是安裝數量和使用度最高的版本。許多主流的Python庫、框架、工具都沒有做到100%兼容Python 3。

因此，最穩妥的選擇就是使用2.x版（更準確的說，即2.7.x）。務必只在你需要或者完全了解情況的前提下，才選擇Python 3。

Python 3 Wall of Shame網站記錄了Python 3對各種庫的兼容情況。在使用Python 3之前，仔細查閱下這個網站的內容。

譯者注：現在，主流第三方庫和框架對Python 3的支持度已經很高。根據py3readiness網站的統計，360個最受歡迎的Python包中已經有315個支持Python 3。具體的支持情況，可以查看這個網站。一定程度上說，Python 3已經成為新的主流。

使用哪種虛擬機

Python的解釋器，又叫做Python虛擬機，它有多種不同的實現。其中，主流實現方式是CPython，裝機量也最高，同時也是其他虛擬機的參考實現。

PyPy是利用Python語言實現的Python；Jython則使用Java實現，并運行在Java虛擬機之上；IronPython是用.NET CLR實現的Python。

除非真的有重大理由，否則應該選擇CPython版本的實現，避免出現意外情況。

如果這些有關版本和虛擬機的嘮叨話讓你讀了頭疼，那你只需要使用CPython 2.7.x即可。

Python安裝

大部分Linux/Unix發行版和Mac OS X都預裝了Python。如果你沒有安裝或者已有的版本比較舊，那么你可以通過下面的命令安裝2.7.x版：

Ubuntu/Debian及其衍生系統

$ sudo apt-get install python2.7

sudo是類Unix系統中的一個程序，可以讓用戶以其他用戶的權限（通常是超級用戶或root用戶）運行程序。

Fedora/Red Hat及類似系統

sudo yum install python2.7

在RHEL（Red Hat Enterprise Linux的縮寫）平臺上，你可能需要啟用EPEL軟件源（repositories），才能正常安裝。

在本文后面的示例中，我會使用sudo程序；你應將其替換為自己版本中的相應命令或程序。

理解Python的包（package）

首先你需要了解的是，Python沒有默認的包管理工具。事實上，Python語言中包的概念，也是十分松散的。

你可能也知道，Python代碼按照模塊（module）劃分。一個模塊，可以是只有一個函數的單個文件，也可以是包含一個或多個子模塊的文件夾。包與模塊之間的區別非常小，每個模塊同時也可以視作一個包。

那么模塊與包之間，到底有什么區別？要想解答這個問題，你首先要了解Python是如何查找模塊的。

與其他編程環境類似，Python中也有一些函數和類（比如str，len和Exception）是存在于全局作用域（global scope，在Python中被稱為builtin scope）的，其他的函數和類則需要通過import語句進行引用。例如：

>>> import os

>>> from os.path import basename, dirname

這些包就在你的文件系統中的某處，所以能被import語句發現。那么Python是怎么知道這些模塊的地址？原來，在你安裝Python虛擬機的時候，就自動設置了這些地址。當然平臺不同，這些地址也就不一樣。

你可以通過sys.path查看系統中的包路徑。這是我的筆記本運行該命令之后的輸出結果，系統是Ubuntu 11.10 Oneric Ocelot。

>>> import sys

>>> print sys.path

['',

'/usr/lib/python2.7',

'/usr/lib/python2.7/plat-linux2',

'/usr/lib/python2.7/lib-tk',

'/usr/lib/python2.7/lib-old',

'/usr/lib/python2.7/lib-dynload',

'/usr/local/lib/python2.7/dist-packages',

'/usr/lib/python2.7/dist-packages',

'/usr/lib/python2.7/dist-packages/PIL',

'/usr/lib/python2.7/dist-packages/gst-0.10',

'/usr/lib/python2.7/dist-packages/gtk-2.0',

'/usr/lib/pymodules/python2.7',

'/usr/lib/python2.7/dist-packages/ubuntu-sso-client',

'/usr/lib/python2.7/dist-packages/ubuntuone-client',

'/usr/lib/python2.7/dist-packages/ubuntuone-control-panel',

'/usr/lib/python2.7/dist-packages/ubuntuone-couch',

'/usr/lib/python2.7/dist-packages/ubuntuone-installer',

'/usr/lib/python2.7/dist-packages/ubuntuone-storage-protocol']

這行代碼會告訴你Python搜索指定包的所有路徑，這個路徑就存儲在一個Python列表數據類型中。它會先從第一個路徑開始，一直往下檢索，直到找到匹配的路徑名。這意味著，如果兩個不同的文件夾中包含了兩個同名的包，那么包檢索將會返回其遇到的第一個絕對匹配地址，不會再繼續檢索下去。

你現在可能也猜到了，我們可以輕松地修改（hack）包檢索路徑，做到你指定的包第一個被發現。你只需要運行下面的代碼：

>>> sys.path.insert(0, '/path/to/my/packages')

盡管這種做法在很多情況下十分有用，但是你必須牢記sys.path很容易被濫用。務必在必要時才使用這種方法，并且不要濫用。

site模塊控制著包檢索路徑設置的方法。每次Python虛擬機初始化時，就會被自動引用。如果你想更詳細地了解整個過程，可以查閱官方文檔。

PYTHONPATH環境變量

PYTHONPATH是一個可以用來增強默認包檢索路徑的環境變量。可以把它看作是一個PATH變量，但是一個只針對Python的變量。它只是一些包含有Python模塊的文件路徑列表（不是sys.path所返回的Python列表），每個路徑之間以：分隔。設置方法很簡單，如下：

export PYTHONPATH=/path/to/some/directory:/path/to/another/directory:/path/to/yet/another/directory

在某些情況下，你不用覆蓋已有的PYTHONPATH，只需要在開頭或結尾加上新的路徑即可。

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/some/directory # Append

export PYTHONPATH=/path/to/some/directory:$PYTHONPATH # Prepend

PYTHONPATH、sys.path.insert`和其他類似的方法，都是hack小技巧，一般情況下最好不要使用。如果它們能夠解決本地開發環境出現的問題，可以使用，但是你的生產環境中不應該依賴這些技巧。要取得同樣的效果，我們還可以找到更加優雅的方法，稍后我會詳細介紹。

現在你明白了Python如何查找已安裝的包，我們就可以回到一開始的那個問題了。Python中，模塊和包的區別到底是什么？包就是一個或多個模塊/子模塊的集合，一般都是以經過壓縮的tarball文件形式傳輸，這個文件中包含了：1. 依賴情況（如果有的話）；2.將文件復制到標準的包檢索路徑的說明；3. 編譯說明——如果文件中包含了必須要經過編譯才能安裝的代碼。就是這點區別。

第三方包（Third Party packages）

如果想利用Python進行真正的編程工作，你從一開始就需要根據不同的任務安裝第三方包。

在Linux系統上，至少有3種安裝第三方包的方法。

使用系統本身自帶的包管理器（deb, rpm等）

通過社區開發的類似pip, easy_install等多種工具

從源文件安裝

這三種方法做的幾乎是同一件事情，即安裝依賴包，視情況編譯代碼，然后把包中模塊復制到標準包檢索路徑。

盡管第二種和第三種方法在所有操作系統中的實現都一致，我還是要再次建議你查閱Stack Overflow網站的問答，找到你所使用系統中其他安裝第三方包的方法。

去哪找第三方包？

在安裝第三方包之前，你得先找到它們。查找包的方法有很多。

通過系統自帶的包管理器安裝

使用系統自帶的包管理器安裝，只需要在命令行輸入相應命令，或是使用你用來安裝其他應用的GUI應用即可。舉個例子，要在Ubuntu系統上安裝simplejson（一個JSON解析工具），你可以輸入下面的命令：

$ sudo apt-get install python-simplejson

通過pip安裝

easy_install已經不太受開發者歡迎。本文將重點介紹easy_install的替代者——pip。

pip是一個用來安裝和管理Python包的工具。它并不是一個Python虛擬機自帶的模塊，所以我們需要先安裝。在Linux系統中，我一般會這樣操作：

$ sudo apt-get install python-pip

在安裝其他包之前，我總是會把pip升級到PyPI中的最新版本，因為Ubuntu默認源中的版本比PyPI的低。我這樣升級pip。

$ sudo pip install pip --upgrade

現在，你可以通過運行run pip install package-name，安裝任何Python包。所以，要安裝simplejson的話，你可以運行以下命令：

$ sudo pip install simplejson

移除包也一樣簡單。

$ sudo pip uninstall simplejson

pip默認會安裝PyPI上最新的穩定版，但是很多時候，你會希望安裝指定版本的包，因為你的項目依賴那個特定的版本。要想指定包的版本，你可以這樣做：

$ sudo pip install simplejson==2.2.1

你還會經常需要升級、降級或者重裝一些包。你可以通過下面的命令實現：

$ sudo pip install simplejson --upgrade # Upgrade a package to the latest version from PyPI

$ sudo pip install simplejson==2.2.1 --upgrade # Upgrade/downgrade a package to a given version

接下來，假設你想安裝某個包的開發版本，但是代碼沒有放在PyPI上，而是在版本控制倉庫中，你該怎么辦？pip也可以滿足這個需求，但是在此之前，你需要在系統上安裝相應的版本控制系統（VCS）。在Ubuntu平臺，你可以輸入下面的命令：

$ sudo apt-get install git-core mercurial subversion

安裝好VCS之后，你可以通過下面的方式從遠程倉庫中安裝一個包：

$ sudo pip install git+http://hostname_or_ip/path/to/git-repo#egg=packagename

$ sudo pip install hg+http://hostname_or_ip/path/to/hg-repo#egg=packagename

$ sudo pip install svn+http://hostname_or_ip/path/to/svn-repo#egg=packagename

從本地倉庫中安裝也同樣簡單。注意下面文件系統路徑部分的三個斜杠（///）。

$ sudo pip install git+file:///path/to/local/repository

通過git協議安裝時，請注意，你要像下面這樣使用git+git前綴：

$ sudo pip install git+git://hostname_or_ip/path/to/git-repo#egg=packagename

現在，你可能在納悶這些命令中的eggs是什么東西？目前你只需要知道，一個egg就是經zip壓縮之后的Python包，其中包含了包的源代碼和一些元數據。pip在安裝某個包之前，會構建相關的egg信息。你可以打開代碼倉庫中的setup.py文件，查看egg的名字（幾乎都會注明）。找到setup部分，然后看看有沒有一行類似name="something"的代碼。你找到的代碼可能會和下面這段代碼類似（來自simplejson包中的setup.py文件）。

setup(

name="simplejson", # <--- This is your egg name

version=VERSION,

description=DESCRIPTION,

long_description=LONG_DESCRIPTION,

classifiers=CLASSIFIERS,

author="Bob Ippolito",

author_email="bob@redivi.com",

url="http://github.com/simplejson/simplejson",

license="MIT License",

packages=['simplejson', 'simplejson.tests'],

platforms=['any'],

**kw)

假如沒有setup.py文件呢？你該怎么查找egg的名字？答案是，你根本不用去找。只要把包的源代碼拷貝到你的項目文件夾，之后就可以和你自己寫的代碼一樣引用和使用啦。

--user參數

以上所有的例子，都是在系統層面安裝指定的包。如果你使用pip install時，加上--user這個參數，這些包將會安裝在該用戶的'~/.local`文件夾之下。例如，在我的機器上，運行效果是這樣的：

$ pip install --user markdown2

Downloading/unpacking markdown2

Downloading markdown2-1.0.1.19.zip (130Kb): 130Kb downloaded

Running setup.py egg_info for package markdown2

Installing collected packages: markdown2

Running setup.py install for markdown2

warning: build_py: byte-compiling is disabled, skipping.

changing mode of build/scripts-2.7/markdown2 from 664 to 775

warning: install_lib: byte-compiling is disabled, skipping.

changing mode of /home/mir/.local/bin/markdown2 to 775

Successfully installed markdown2

Cleaning up...

注意markdown2這個Python包的安裝路徑（/home/mir/.local/bin/markdown2）

不在系統層面安裝所有的Python包有很多理由。稍后在介紹如何為每個項目設置單獨、孤立的Python環境時，我會具體說明。

從源文件安裝

從源文件安裝Python包，只需要一行命令。將包文件解壓，然后運行下面的命令：

cd /path/to/package/directory

python setup.py install

盡管這種安裝方法與其他的方法沒什么區別，但是要記住：pip永遠是安裝Python包的推薦方法，因為pip可以讓你輕松升級/降級，不需要額外手動下載、解壓和安裝。從源文件安裝時如果其他方法都行不通時，你的最后選擇（一般不會存在這種情況）。

安裝需要編譯的包

雖然我們已經介紹了大部分與包安裝相關的內容，仍有一點我們沒有涉及：含有C/C++代碼的Python包在安裝、使用之前，需要先編譯。最明顯的例子就是數據庫適配器（database adapters）、圖像處理庫等。

盡管pip可以管理源文件的編譯，我個人更喜歡通過系統自帶的包管理器安裝這類包。這樣安裝的就是預編譯好的二進制文件。

如果你仍想（或需要）通過pip安裝，在Ubuntu系統下你需要執行下面的操作。

安裝編譯器及相關工具：

$ sudo apt-get install build-essential

安裝Python開發文件（頭文件等）：

$ sudo aptitude install python-dev-all

如果你的系統發行版本中沒有提供python-dev-all，請查找名字類似python-dev、python2.X-dev的相關包。

假設你要安裝psycopg2（PostgreSQL數據庫的Python適配器），你需要安裝PostgreSQL的開發文件。

$ sudo aptitude install postgresql-server-dev-all

滿足這些依賴條件之后，你就可以通過pip install安裝了。

$ sudo pip install psycopg2

這里應該記住一點：并非所有這類包都兼容pip安裝方式。但是，如果你自信可以成功編譯源文件，并且（或者）已經有目標平臺上的必要經驗和知識，那么你完全可以按照這種方式安裝。

開發環境

不同的人設置開發環境的方法也不同，但是在幾乎所有的編程社區中，肯定有一種方法（或者超過一種）比其他方法的接受度更高。盡管開發環境設置的與別人不同沒有問題，一般來說接受度更高的方法經受住了高強度的測試，并被證實可以簡化一些日常工作的重復性任務，并且可以提高可維護性。

virtualenv

Python社區中設置開發環境的最受歡迎的方法，是通過virtualenv。Virtualenv是一個用于創建孤立Python環境的工具。那么現在問題來了：為什么我們需要孤立的Python環境？要回答這個問題，請允許我引用virtualenv的官方文檔。

我們要解決的問題之一，就是依賴包和版本的管理問題，以及間接地解決權限問題。假設你有一個應用需要使用LibFoo V1，但是另一個應用需要V2。那么你如何使用兩個應用呢？如果你把需要的包都安裝在/usr/lib/python2.7/site-packages（或是你的系統默認路徑），很容易就出現你不小心更新了不應該更新的應用。

簡單來說，你的每一個項目都可以擁有一個單獨的、孤立的Python環境；你可以把所需的包安裝到各自孤立的環境中。

還是通過pip安裝virutalenv。

$ sudo pip install virtualenv

安裝完之后，運行下面的命令，為你的項目創建孤立的Python環境。

$ mkdir my_project_venv

$ virtualenv --distribute my_project_venv

# The output will something like:

New python executable in my_project_venv/bin/python

Installing distribute.............................................done.

Installing pip.....................done.

那么這行代碼都做了些什么呢？你創建了一個名叫my_project_venv的文件夾，用于存儲新的Python環境。--distribute參數告訴virtualenv使用基于distribute包開發的新的、更好的打包系統，而不是基于setuptools的舊系統。你現在只需要知道，--distribute參數將會自動在虛擬環境中安裝pip，免去了手動安裝的麻煩。隨著你的Python編程經驗和知識增加，你會慢慢明白這個過程的具體細節。

現在查看my_project_venv文件夾中的內容，你會看到類似下面的文件夾結構：

# Showing only files/directories relevant to the discussion at hand

|-- bin

| |-- activate # <-- Activates this virtualenv

| |-- pip # <-- pip specific to this virtualenv

| `-- python # <-- A copy of python interpreter

`-- lib

`-- python2.7 # <-- This is where all new packages will go

通過下面的命令，激活虛擬環境：

$ cd my_project_venv

$ source bin/activate

使用source命令啟動activate腳本之后，你的命令行提示符應該會變成這樣：

:::bash

(my_project_venv)$

虛擬環境的名稱會添加在$提示符的前面。

現在運行下面的命令，關閉虛擬環境：

:::bash

(my_project_venv)$ deactivate

當你在系統層面安裝virtualenv時（如果激活了虛擬環境，請先關閉），可以運行下面的命令幫助自己理解。

首先，我們來看看如果我們在終端輸入python或者pip，系統會使用哪個執行文件。

$ which python

/usr/bin/python

$ which pip

/usr/local/bin/pip

現在再操作一次，但是首先要激活virtualenv，注意輸出結果的變化。在我的機器上，命令的輸出結果時這樣的：

$ cd my_project_venv

$ source bin/activate

(my_project_venv)$ which python

/home/mir/my_project_venv/bin/python

(my_project_venv)$ which pip

/home/mir/my_project_venv/bin/pip

virtualenv所做的，就是拷貝了一份Python可執行文件，然后創建了一些功能腳本以及你在項目開發期間用于安裝、升級、刪除相關包的文件夾路徑。它還施展了一些包檢索路徑/PYTHONPATH魔法，確保實現以下幾點：1. 在你安裝第三方包時，它們被安裝在了當前激活的虛擬環境，而不是系統環境中；2. 當在代碼中引用第三方包時，當前激活的虛擬環境中的包將優先于系統環境中的包。

這里有很重要的一點要注意：系統Python環境中安裝的所有包，默認是可以在虛擬環境中調用的。這意味著，如果你在系統環境中安裝了simplejson包，那么所有的虛擬環境將自動獲得這個包的地址。你可以在創建虛擬環境時，通過添加--no-site-packages選項，取消這個行為，就像這樣：

$ virtualenv my_project_venv --no-site-packages

virtualenvwrapper

virtualenvwrapper是virtualenv的封裝器（wrapper），提供了一些非常好的功能，便捷了創建、激活、管理和銷毀虛擬環境的操作，否則將會是件瑣事。你可以運行如下命令安裝virtualenvwrapper：

$ sudo pip install virtualenvwrapper

安裝結束之后，你需要進行一些配置。下面是我的配置：

if [ `id -u` != '0' ]; then

export VIRTUALENV_USE_DISTRIBUTE=1 # <-- Always use pip/distribute

export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs # <-- Where all virtualenvs will be stored

source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

export PIP_VIRTUALENV_BASE=$WORKON_HOME

export PIP_RESPECT_VIRTUALENV=true

這些配置中，唯一必須的是WORKON_HOME與source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh。其他的配置則是根據我的個人偏好進行的。

將上面的配置添加到~/.bashrc文件的最后，然后在你當前打開的終端界面中運行下面的命令：

$ source ~/.bashrc

關掉所有打開的終端窗口和Tab窗口，也能取得同樣地效果。當你再次打開終端窗口或Tab窗口時，~/.bashrc將會被執行，自動設置好你的virtualenvwrapper。

現在如果想創建、激活、關閉或是刪除虛擬環境，你可以運行下面的代碼：

$ mkvirtualenv my_project_venv

$ workon my_project_venv

$ deactivate

$ rmvirtualenv my_project_venv

virtualenvwrapper還支持tab自動補全功能。

通過pip和virtualenv進行基本的依賴包管理

pip與virtualenv結合使用，可以為項目提供基本的依賴包管理功能。

你可以使用pip freeze導出目前安裝的包列表。例如，下面就是我用來開發這個博客網站所用的Python包：

$ pip freeze -l

Jinja2==2.6

PyYAML==3.10

Pygments==1.4

distribute==0.6.19

markdown2==1.0.1.19

注意，我使用了-l選項。它告訴pip只導出當前激活的虛擬環境中安裝的包，忽略全局安裝的包。

你可以將導出的列表保存至文件，并把文件添加到版本控制系統（VCS）。

$ pip freeze -l > requirements.txt

通過pip，我們可以從寫入了pip freeze命令結果的文件中，安裝相應的包。

其他重要工具

前面我們介紹了有關Python版本、虛擬機和包管理的基礎知識，但是日常工作中還有其他任務需要使用專門的工具來完成。雖然我無法詳細介紹每一個工具，我會盡量做一個大概的介紹。

提前說聲對不起，因為下面介紹的大部分工具都是與網絡應用開發相關的。

編輯器

提供在Python中進行編程的優秀編輯器有很多。我個人傾向于Vim，但是我不想引發一場編輯器優劣大戰。

對Python編程支持較好地編輯器和集成開發環境（IDEs），主要有Vim/GVim， Emacs, GNOME主題下的GEdit, Komodo Edit, Wing IDE, PyCharm等。還有其他編輯器，但是上面列舉的這些應該是最受歡迎的。你應該選擇最適合自己的工具。

Pyflakes：源碼檢查

Pyflakes是一個簡單的程序，通過分析文件的文本內容，檢查Python源文件中的錯誤。它可以檢查語法和部分邏輯錯誤，識別被引用但沒有使用的模塊，以及只使用了一次的變量，等等。

你可以通過pip安裝：

$ pip install pyflakes

然后像下面那樣，在命令行調用pyflakes，傳入Python源文件作為參數：

$ pyflakes filename.py

Pyflakes還可以嵌入到你的編輯器中。下面這張圖顯示的是嵌入了Vim之后的情況。注意出現了紅色的波浪線。

你可以在Stack Overflow上咨詢如何在你使用的編輯器重添加Pyflakes支持。

Requests：為人類開發的HTTP庫

Requests庫讓你輕輕松松使用HTTP協議。

首先通過pip安裝：

$ pip install requests

下面是一個簡單的使用示例：

>>> import requests

>>> r = requests.get('https://api.github.com', auth=('user', 'pass'))

>>> r.status_code

204

>>> r.headers['content-type']

'application/json'

>>> r.content

...

Flask：網絡開發微框架

Flask是一個基于Werkzeug與Jinja2這兩個庫的Python微框架。

首先通過pip安裝：

$ pip install Flask

下面是一個簡單的使用示例：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")

def hello():

return "Hello World!"

if __name__ == "__main__":

app.run()

這樣運行Flask應用：

$ python hello.py

Running on http://localhost:5000/

Django：面向網絡開發的全棧框架

Django是一個全棧網絡框架。它提供了ORM、HTTP庫、表格處理、XSS過濾、模板引擎以及其他功能。

這樣通過pip安裝：

$ pip install Django

前往Django官網，跟著教程學習即可。非常簡單。

Fabric：簡化使用SSH部署網站和執行系統管理任務的方式

Fabric是一個命令行工具，可以簡化使用SSH進行網站部署或執行系統管理任務的過程。

它提供了一套基本的操作，可以執行本地或遠程命令行命令，上傳/下載文件，以及提示用戶進行輸入或者取消執行等輔助性功能。

你可以通過pip安裝：

$ pip install fabric

下面是用Fabric寫的一個簡單任務：

from fabric.api import run

def host_type():

run('uname -s

接下來，你可以在一個或多個服務器上執行該任務：

$ fab -H localhost host_type

[localhost] run: uname -s

[localhost] out: Linux

Done.

Disconnecting from localhost... done.

SciPy：Python中的科學計算工具

如果你的工作涉及科學計算或數學計算，那么SciPy就是必不可少的工具。

SciPy (pronounced "Sigh Pie") 是一個開源的數學、科學和工程計算包。SciPy包含的模塊有最優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。與其功能相類似的軟件還有MATLAB、GNU Octave和Scilab。SciPy目前在BSD許可證下發布。它的開發由Enthought資助

前往SciPy官網，獲取詳細的下載/安裝說明以及文檔。

PEP 8：Python風格指南

雖然PEP 8本身不是一個工具，但毋庸置疑的是，它是Python開發方面一個非常重要的文件。

PEP 8這個文件中，定義了主流Python發行版本中標準庫的編碼規范。文件的唯一目的，就是確保其他的Python代碼都能遵守同樣地代碼結構以及變量、類和函數命名規律。確保你充分了解并遵循該風格指南。

強大的Python標準庫

Python的標準庫內容非常豐富，提供了大量的功能。標準庫中包含了眾多內建模塊（built-in modules，用C語言編寫的），可以訪問類似文件讀/寫（I/O）這樣的系統功能，還包括了用Python編寫的模塊，提供了日常編程中許多問題的標準解決方案。其中一些模塊的設計思路很明顯，就是要鼓勵和增強Python程序的可移植性，因此將平臺相關的細節抽象為了不依賴于平臺的API接口。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 的库如何开发_一篇文章入门Python生态系统的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。

上一篇：前端：分享一些实用的JS代码片段
下一篇：【DirectX3D - 5】渲染多路视