学习Python的一些Tips

0. Python安装
　　官网提供多种方式，一般Windows下直接安装exe即可；Linux下基本上自带python；另外也提供源码，也可自行编译；
　　若安装后无法使用，则检查一下环境变量是否设置正确。
　　额外：除了最主要的官网资料、文档外，Python的wiki也提供了很多有用的信息

1. Python相关源码
　　0) 标准库
　　1) PyPi包索引(可通过pip工具安装)
　　2) GitHub上的Python项目
　　3) Code activestate上面的Python代码片段

2. Python安装包
　　0) msi或exe格式直接运行安装
　　1) pip方式安装，pip install 可安装whl格式或新版本pip下可直接安装包PyPi下指定的包
　　2) easy_install 安装egg格式的包
　　3) 对于提供源码的包，可通过python setup.py install 安装，一般会提供setup.py文件

3. Python开发环境
　　0) vim /notepad++/Sublime Text等一系列编辑器
　　1) 自带的基于Tk的IDLE/IPython
　　2) PyCharm/Eric或者Eclipse PyDev/VS等基于插件的IDE

4. 命名、代码规范
　　0) Google Python Style Guide
　　1) PEP8 Python编码规范
　　2) 使用pylint、pyflakes、PEP8代码风格检查工具、isort 对import语句分段排序工具、clonedigger代码重复率查询等工具检查代码

5. 注释、文档
　　0) 文档包括注释和文档字符串，一般在变量名、函数名、模块名和类名中
　　1) Python只有单行注释，对于''''''的文档字符串也可当作注释；不过不太建议，代码风格可能不太规范

6. 测试代码
　　0) 对于简单的单个模块可用：if __name__ == '__main__'内容中添加测试内容也可
　　1) 标准库中的doctest测试包，把测试写到文档字符串中也起到一定的文档说明的作用，其中文档字符串内容为：
　　　　字符 >>> 后面是一个函数调用，下一行是期望的执行结果，此后调用doctest.testmod()并在执行时增加-v选项即可
　　2) 标准库中的unittest模块进行单元测试，其需要实现该包含测试方法的继承类，此后调用unittest.main()执行所有的测试用例
　　3) 第三方的测试包nose，其只需要使得以test开头的函数作为测试用例;测试文件xxx.py不需要写if __name__ == '__main__',
　　　　此后执行nosetests xxx.py即可
　　4) 集成测试Test Discovery，可测试项目中多个测试用例文件；使用方式：python -m unittest discover
　　5) 各个Python测试框架，如pytest、tox框架

7. 持续集成(自动化构建、测试系统)
　　0) buildbot
　　1) jenkins
　　2) travis-ci
　　3) coverage代码覆盖率测试工具
　　4) tox

8. 调试代码
　　0) 最一般的就是在需要的地方调用print打印信息
　　1) vars()函数调用可打印参数列表内容，结合装饰器即可方便在调用实际函数前后打印、获取某些信息或是执行调用其他函数
　　2) 使用pdb调试器，使用方法：python -m pdb xxx.py

9. 日志记录
　　0) 简单的用print打印信息至控制台或者文件
　　1) 使用标准库中的logging模块，提供打印级别、格式、目标、过滤器等

10. 优化代码
　　0) 一般情况下是先优化算法、数据结构；
　　1) 使用标准库time模块的time函数测量执行时间，计算时间差可粗略计算执行时间
　　2) 使用标准库timeit模块的timeit函数可简单测试代码片段的执行时间
　　3) 使用标准库timeit模块的repeat函数可多次测试代码片段
　　4) 优化小tips：
　　　　0. 优化数据结构，比如：列表解析通常比for循环自己添加元素更快
　　　　1. 优化算法
　　　　2. Cython用来生成C扩展,Python中使用C写成的库(与CPython不一样，后者为Python默认实现的解释器)
　　　　3. 另外某些计算的数学库，还可以使用NumPy(C语言实现)
　　　　4. 对于某些通过分析器分析得到的确需要提高性能的部分可以使用C扩展来实现，以提高性能
　　　　5. 使用标准库ctypes模块整合C语言库的实现
　　　　6. 使用PyPy解析器(由Python实现的解析器，内部可能用到JIT即时解析器、沙盒等)，其比CPython解释器更快

11. 源码控制
　　0) Git
　　1) SVN
　　2) CVS
　　3) Mercurial(Hg)
　　4) 其他

12. 程序打包
　　0) Distutils打包程序
　　1) 结合0)使用sdist命令打包
　　2) 结合0)使用bdist命令打包并创建安装程序
　　3) 结合0)使用扩展python，需要提供setup.py，build_ext命令打包
　　4) 使用py2exe等第三方工具创建可执行程序,同样也需要提供setup.py
　　5) 其他第三方打包工具

13. 一些不错的Python学习资源或者其他相关资料
　　0) https://github.com/jobbole/awesome-python-books
　　1) http://docs.python-guide.org/en/latest/#
　　2) https://zhuanlan.zhihu.com/p/22275595
　　3) https://www.zhihu.com/question/29138020
　　4) https://github.com/Yixiaohan/show-me-the-code
　　5) https://readthedocs.org/
　　6) https://github.com/vinta/awesome-python