万恶之源 - Python开发规范

开发规范

什么是开发规范?为什么要有开发规范呢?

你现在包括之前写的一些程序，所谓的'项目'，都是在一个py文件下完成的，代码量撑死也就几百行，你认为没问题，挺好。但是真正的后端开发的项目，系统等，少则几万行代码，多则十几万，几十万行代码，你全都放在一个py文件中行么？当然你可以说，只要能实现功能即可。咱们举个例子，如果你的衣物只有三四件，那么你随便堆在橱柜里，没问题，咋都能找到，也不显得特别乱，但是如果你的衣物，有三四十件的时候，你在都堆在橱柜里，可想而知，你找你穿过三天的袜子，最终从你的大衣口袋里翻出来了，这是什么感觉和心情......

　　软件开发，规范你的项目目录结构，代码规范，遵循PEP8规范等等，让你更加清晰滴，合理滴开发。

　　软件开发的首要规范就是从设计目录结构开始。

为什么要设计项目目录结构？

"设计项目目录结构"，就和"代码编程风格"一样，属于个人风格问题。对于这种风格上的规范，一直都存在两种态度:

一类同学认为，这种个人风格问题"无关紧要"。理由是能让程序运行就好，风格问题根本不是问题。
另一类同学认为，规范化能更好的控制程序结构，让程序具有更高的可读性。

我是比较偏向于后者的，因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者。我曾经维护过一个非常不好读的项目，实现的逻辑并不复杂，但是却耗费了我非常长的时间去理解它想表达的意思。从此我个人对于提高项目可读性、可维护性的要求就很高了。"项目目录结构"其实也是属于"可读性和可维护性"的范畴，我们设计一个层次清晰的目录结构，就是为了达到以下两点:

可读性高: 不熟悉这个项目代码的人，一眼就能看懂目录结构，知道程序启动脚本是哪个，测试目录在哪儿，配置文件在哪儿等等。从而非常快速的了解这个项目。
可维护性高: 定义好组织规则后，维护者就能很明确地知道，新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下。这个好处是，随着时间的推移，代码/配置的规模增加，项目结构不会混乱，仍然能够组织良好。

所以，我认为，保持一个层次清晰的目录结构是有必要的。更何况组织一个良好的工程目录，其实是一件很简单的事儿。

较好的目录结构方式（推荐）

具体分析：

#===============>start.py
# 开启项目的start文件。
import sys,os
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)

from core import src

if __name__ == '__main__':
    src.run()

start.py

#===============>settings.py
# 配置文件，放一些路径或者信息等配置
import os

BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
DB_PATH=os.path.join(BASE_DIR,'db','db.json')
LOG_PATH=os.path.join(BASE_DIR,'log','access.log')
LOGIN_TIMEOUT=

"""
logging配置
"""
# 定义三种日志输出格式
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    ,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},
    'handlers': {
        #打印到终端的日志
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
            'formatter': 'simple'
        },
        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        'default': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
            'formatter': 'standard',
            'filename': LOG_PATH,  # 日志文件
            **,  # 日志大小 5M
            ,
            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
        },
    },
    'loggers': {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
    },
}

settings.py

#===============>src.py
# 主要逻辑部分：
# 核心逻辑，代码放在这。
from conf import settings
from lib import common
import time

logger=common.get_logger(__name__)

current_user={'user':None,'login_time':None,'timeout':int(settings.LOGIN_TIMEOUT)}
def auth(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        if current_user['user']:
            interval=time.time()-current_user['login_time']
            if interval < current_user['timeout']:
                return func(*args,**kwargs)
        name = input('name>>: ')
        password = input('password>>: ')
        db=common.conn_db()
        if db.get(name):
            if password == db.get(name).get('password'):
                logger.info('登录成功')
                current_user['user']=name
                current_user['login_time']=time.time()
                return func(*args,**kwargs)
        else:
            logger.error('用户名不存在')

    return wrapper

@auth
def buy():
    print('buy...')

@auth
def run():

    print('''
购物
查看余额
转账
    ''')
    while True:
        choice = input('>>: ').strip()
        if not choice:continue
        ':
            buy()

src.py

#===============>db.json
# 重要数据放在这里

#===============>common.py
# 公共组件放在这里：公共功能部分。
from conf import settings
import logging
import logging.config
import json

def get_logger(name):
    logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
    logger = logging.getLogger(name)  # 生成一个log实例
    return logger

def conn_db():
    db_path=settings.DB_PATH
    dic=json.load(open(db_path,'r',encoding='utf-8'))
    return dic

db.json

#===============>access.log
# 日志信息
[-- ::,][MainThread:][task_id:core.src][src.py:][INFO][登录成功]
[-- ::,][MainThread:][task_id:core.src][src.py:][INFO][登录成功]
[-- ::,][MainThread:][task_id:core.src][src.py:][ERROR][用户名不存在]
[-- ::,][MainThread:][task_id:core.src][src.py:][ERROR][用户名不存在]
[-- ::,][MainThread:][task_id:core.src][src.py:][ERROR][用户名不存在]
[-- ::,][MainThread:][task_id:core.src][src.py:][ERROR][用户名不存在]
[-- ::,][MainThread:][task_id:core.src][src.py:][INFO][登录成功]
[-- ::,][MainThread:][task_id:core.src][src.py:][ERROR][用户名不存在]
[-- ::,][MainThread:][task_id:core.src][src.py:][INFO][登录成功]
[-- ::,][MainThread:][task_id:core.src][src.py:][INFO][登录成功]

access.log

关于README的内容

这个我觉得是每个项目都应该有的一个文件，目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。

它需要说明以下几个事项:

软件定位，软件的基本功能。
运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
简要的使用说明。
代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。
常见问题说明。

我觉得有以上几点是比较好的一个README。在软件开发初期，由于开发过程中以上内容可能不明确或者发生变化，并不是一定要在一开始就将所有信息都补全。但是在项目完结的时候，是需要撰写这样的一个文档的。

可以参考Redis源码中Readme的写法，这里面简洁但是清晰的描述了Redis功能和源码结构。

logging模块

我们来说一下这个logging模块,这个模块的功能是记录我们软件的各种状态,你们现在和我一起找到红蜘蛛的那个图标,然后右键找一找是不是有个错误日志.其实每个软件都是有错误日志的,开发人员可以通过错误日志中的内容

对他的程序进行修改

我们先来看一下函数式简单配置

import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')

默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。

我们自己用函数写的这个可以正常使用但是不够灵活,我们看看这个灵活的

灵活配置日志级别，日志格式，输出位置:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
                    filename='/tmp/test.log',
                    filemode='w')  

logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')

logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有：

filename：用指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

format参数中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息

logger对象配置

import logging

logger = logging.getLogger()
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') 

# 再创建一个handler，用于输出到控制台
ch = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

fh.setLevel(logging.DEBUG)

fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象
logger.addHandler(ch) 

logger.debug('logger debug message')
logger.info('logger info message')
logger.warning('logger warning message')
logger.error('logger error message')
logger.critical('logger critical message')

ogging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然，也可以通过

fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。