提升Python技能的工具有哪些？

与其他大多数编程语言一样，Python拥有强大的第三方支持，它们提供了各种各样的工具。这些 工具 在创建应用程序的过程中能够大大增强 Python 的功能。调试器是一种工具，因为它是一种实用程序，而库不是，库是用来创建更好的应用程序的（第21章我们会讲一些常用库）。

即使我们把工具和非工具（比如库）区分开，也不能让工具的数量明显减少。Python有大量常规工具和特殊工具的支持，这些工具被分成以下13类：

• 自动化重构工具；
• Bug跟踪工具；
• 配置和构建工具；
• 部署工具；
• 文档工具；
• 集成开发环境；
• Python调试器；
• Python编辑器；
• Python Shell；
• Skeleton Builder工具；
• 测试软件；
• 有用模块；
• 版本控制。

值得注意的是，Python DevelopmentTools页面上的列表是不完整的。除此之外，你还可以在其他一些网页中看到大量的Python工具。

其实，只使用一个章节是不可能介绍完所有Python工具的，本章只挑选了几个需要特别关注的工具进行讲解。如果你对本章内容感兴趣，你可以自己去网上查找一些其他工具学习一番。你可能会发现，有些自己想创建的工具其实早就有了，而且不止一种。

1使用Roundup Issue Tracker跟踪Bug

现在有很多bug跟踪站点可供我们使用，比如：Github、Google Code、BitBucket、Launchpad。不过，这些公共站点用起来通常都没有你自己定制的本地化Bug跟踪软件那样方便。你可以在本地机器上选用多种跟踪系统，但是Roundup Issue跟踪器是其中更好的一个。Roundup可以运行在所有支持Python的平台下，提供了如下基本功能：

• Bug跟踪；
• 管理TODO列表。

如果你愿意在安装上多下点功夫，你就可以获得更多的功能，这些额外功能体现的正是Roundup和其他产品不同的地方。但是，要获取这些功能，你可能需要安装其他产品，比如数据库管理系统（DBMS）。Roundup的产品说明中指出了你要安装什么以及它和哪些第三方产品是兼容的。安装完成后，你会获得如下这些功能。

• 客户支持，包含如下：
  • 电话应答向导；
  • 网络链接；
  • 系统和开发问题跟踪工具。
• 互联网工程任务组（Internet Engineering Task Force，IETF）的问题管理。
• 销售趋势跟踪。
• 会议论文投稿。
• 双盲评审管理。
• 博客（目前还很简陋，以后会变得很强大）。

2使用VirtualEnv创建虚拟环境

创建虚拟环境的理由很多，但主要原因还是为了创造一个安全、已知的测试环境。每次都使用相同的测试环境，这样可以保证应用程序拥有稳定的测试环境，直到你在类似产品的环境中完成足够的测试。VirtualEnv为我们提供了创建虚拟Python环境的方法，你可以使用它进行早期测试，或者诊断由环境原因引发的问题。请务必记住，你最少需要做3个标准级别的测试。

• Bug

：

检查程序中的错误。

• 性能：

验证程序是否满足运行速度、可靠性、安全性方面的要求。

• 可用性：

验证程序是否符合用户需求，是否能够按照用户期望的方式响应用户输入。

根据大多数Python应用程序的使用方式（相关内容参阅第19章），Python应用程序在实际工作环境中通常不需要运行在虚拟环境下。大多数Python应用程序都需要访问外部环境，但虚拟环境会阻止这种外部访问行为。

3使用PyInstaller安装你的应用程序

一般，用户都不希望在应用程序安装上花费太多时间，不管这个程序最终会给他们带去多大的帮助都是如此。即使你可以让用户去尝试安装程序，但不太懂计算机的用户也有可能会安装失败。简而言之，你需要有一种万无一失的方法，帮助用户把程序顺利地安装到自己的计算机中。PyInstaller 可以帮你做到这一点，它会为你的应用程序生成了一个安装包，用户使用这个安装包就可以很容易地把程序安装到自己的系统中。

幸运的是，PyInstaller可以在所有支持Python的平台上工作，所以你只需要一个工具就可以满足所有安装需求。另外，必要时，你还可以获得特定平台的支持。例如，在Windows平台下，你可以创建有代码签名的可执行文件。Mac开发人员很喜欢PyInstaller为bundle提供了支持。大多数情况下，尽量避免使用特定于平台的特性，除非你真的需要它们。当你使用了特定于某个平台的特性时，安装只能在这个平台上才能成功。

我们在网上找到的许多安装工具都是特定于某个平台的。例如，当你寻找一款用于创建可执行文件的安装工具时，你需要注意这个工具创建出的可执行文件是不是特定于某个平台的（至少在你指定的平台上可以运行）。重要的是，你选用的安装工具在任何地方都能正常工作，这样就不会创建出用户无法使用的安装包。如果安装包有问题，那不管你选用什么样的跨平台语言都无济于事。

4使用pdoc创建开发人员文档

与应用程序有关的文档有两种：用户文档和开发人员文档。用户文档介绍如何使用应用程序，而开发人员文档则描述应用程序如何工作。库只需要一种文档，即开发者文档，而桌面应用程序则只需要用户文档。但是，服务可能同时需要这两种文档，这取决于用户是谁以及服务如何组合在一起。大多数文档可能都会影响到开发人员，而pdoc是一个创建它的简单解决方案。

pdoc实用工具使用你插入到代码中的文档字符串和注释来创建文档，其输出是文本文件或HTML文档。你还可以让pdoc以Web服务器的方式运行，这样人们可以直接在浏览器中查看文档。pdoc实际是epydoc的替代品，现在epydoc的发起人已经不再支持epydoc了。

"""This is a docstring."""

5使用Komodo Edit编写程序代码

本书有几章讲到了有关交互式开发环境（Interactive Development Environment，IDE）的内容，但并未给出具体的建议（除了本书使用Jupyter Notebook）。选择IDE时，主要看开发者的需求、技能水平以及要创建的应用程序类型。具体到某类应用程序的开发，有些IDE的确要比其他的好用。对开发新手来说，最好用的IDE当数Komodo Edit。你可以免费下载这个IDE，它包含了丰富的特性，让你获得比使用IDLE更好的编码体验。下面是Komodo Edit提供的一些功能：

• 支持多种编程语言；
• 关键字自动补全；
• 缩进检查；
• 项目支持，自动生成部分程序代码；
• 良好支持。

但是，Komodo Edit和其他IDE有个明显的不同，那就是它提供了一个升级路径。当你发现Komodo Edit无法再满足你的需求时，你可以升级到Komodo IDE，Komodo IDE包含对许多专业级特性的支持，比如代码分析（检查应用程序速度的功能）和数据库浏览器（让数据库更易用）。

6使用pydbgr调试程序

高端IDE（如Komodo IDE）都会带有完整的调试器，就连Komodo Edit也带有一个简单的调试器。但是，如果你选用的是体量更小、价格更便宜、功能更少的IDE，那你可能根本就看不到有调试器存在。调试器可以帮你找出程序中的错误并修复它们。调试器越好，查找和修复错误所需要的工作量就越少。如果你使用的代码编辑器不带调试器，那你一定要找个外部调试器使用，比如pydbgr。

一款好的调试器包含许多标准特性，比如代码着色（使用颜色来表示关键字之类的内容）。除此之外，不同调试器各自还有一些非标准特性，这使它们彼此不同。下面是pydbgr的一些标准和非标准特性，如果你用的代码编辑器没有附带调试器，pydbgr会是一个不错的选择。

• 智能求值：

求值命令帮助我们了解执行某行代码时会发生什么，当然指的是这行代码在程序中实际运行之前。它有助于我们进行假设分析，用以了解程序中有哪些地方可能会出现问题。

• 跨进程调试：

一般来说，我们只能调试驻留在同一台机器上的应用程序。实际上，调试器是应用程序进程的一部分，这意味着调试器本身可能会妨碍到调试过程。为此，我们可以使用跨进程调试，这样调试器就不会影响到应用程序，你甚至可以不必在与调试器相同的机器上运行应用程序。

• 全面字节码检查：

有时，查看代码转换为字节代码（Python解释器真正理解的代码）的过程有助于我们解决棘手的问题。

• 事件过滤和跟踪：

当你的程序在调试器中运行时，它会产生一些事件，这些事件可以帮助调试器了解发生了什么。比如，移动到下一行代码会产生一个事件，从函数调用返回会产生另一个事件，等等。借助这个功能，我们可以控制调试器如何跟踪应用程序以及对哪些事件做出反应。

7使用IPython进入交互环境

Python Shell可以很好地应用在许多交互任务中。但是，如果你使用过它，你可能已经发现它有一些缺陷。其中，最大的缺陷是Python Shell是纯文本环境，你必须在其中键入命令来执行给定的任务。更高级一点的Shell，比如IPython，支持GUI界面，这使交互环境更友好，这样你就不必记忆各种古怪的命令了。

其实，IPython不仅仅是一个简单的Shell。它提供了一个环境，你可以在这个环境中以新的方式和Python进行交互，例如以图形方式显示你使用Python创建的公式的结果。此外，IPython还是一个容纳其他语言的前端。IPython应用程序向后台的真正的 Shell 发送命令，因此你可以使用其他语言的Shell，比如Julia和Haskell。（即使你从未听说过这些语言，也不必担心。）

IPython最令人兴奋的特性之一是它能够在并行计算环境下工作。一般Shell都是单线程的，这意味着什么并行计算都做不了，你甚至不能创建多线程环境。仅凭这个特性，IPython就值得你试一试。

8使用PyUnit测试Python应用程序

某些时候，你需要测试一下自己的应用程序，以确保它们按照预期工作。测试时，你可以通过一次输入一个命令并验证结果来进行测试，或者将这个过程自动化。显然，自动化这个方法会更好，因为你可不想把所有时间都花在测试上，连回家吃饭的时间都没有了，而且手工测试非常非常慢（尤其是当你犯了错误时，这种情况肯定会发生）。PyUnit等工具极大地简化了单元测试（对单个特性进行的测试）过程。

PyUnit的优点是允许你创建真实的Python代码来执行测试。简单地说，你编写的脚本是另一个专门的程序，用于测试主应用程序是否有问题。

或许你会觉得脚本（非你专门编写的应用程序）中可能会有很多Bug。其实，测试脚本一般都设计得非常简单，这会大大减少脚本中的错误，并让脚本中的错误很容易被发现。即便如此，错误有时还是会出现。因此，当你无法找到应用程序中的问题时，你就的确需要检查一下脚本了。

9使用Isort整理代码

整理代码看上去像是一件很小的事，但是如果你不注意这一点，你的代码很可能会变得乱糟糟的，尤其是当你没有把所有import语句按照字母顺序放到文件顶部时，代码看起来会更乱。在某些情况下，如果你的代码不够整洁，你就很难（并非不可能）弄清楚它到底怎么了。Isort实用程序只对import语句进行排序，并确保它们全部位于源代码文件的顶部，这看上去微不足道，但对你理解和修改源代码有很大的帮助。

有时只要了解某个特定模块需要哪些模块，就可以帮助我们快速找出潜在的问题。例如，你的系统中安装了某个老版本的模块，那了解应用程序都需要哪些模块就可以使查找那个模块的过程变得更容易。

此外，在把应用程序分发给用户时，了解应用程序需要哪些模块也很重要。只有用户的系统中安装了程序所需要的模块，才能确保程序按照预期运行。

10使用Mercurial进行版本控制

你在学习本书的过程中创建的那些应用程序其实都不复杂。事实上，在你读完这本书并转向更高级的学习之后，你都不太可能需要版本控制。不过，当你进入一个有组织的开发环境中工作、实际开发满足用户需求的应用程序时，版本控制就变得非常重要。简单地说，版本控制就是跟踪发布到实际生产环境中的不同程序版本，并记录不同程序版本之间发生的变化。当你说你在使用MyApp 1.2时，你指的是MyApp应用程序的1.2版。为程序打版本标识很有意义，当程序修改了缺陷或进行了改进之后，版本标识能够让人们知道自己使用的是哪一个版本。

Python版本控制工具有很多种，其中比较有趣的工具是Mercurial。对于几乎所有可运行Python的平台，Mercurial都提供了相应版本，这样在更换平台时你就不必再担心无法使用Mercurial了。（对于你使用的平台，如果Mercurial没有提供相应的可执行文件，你可以从官方站点下载Mercurial源代码自己构建一个。）

与其他产品不同，Mercurial是免费的。即便你打算以后改用其他更高级的产品，你也可以从使用Mercurial管理一个或两个项目的过程中获得有用的经验。

源代码管理（SCM）是指把应用程序的各个版本存储在不同的地方，以便根据需要撤消或重做对源代码所做的修改。对许多人来说，源代码管理似乎是一项艰巨的任务。Mercurial环境相当友好，你可以在其中学习SCM。当你需要返回到程序的旧版本或修复新版本中出现的问题时，应用程序各个版本的源代码必须可用才行。

Mercurial最棒的地方在于它有一个很好的在线教程。学习SCM最好的方法是在你自己的机器上一步步地跟学，哪怕只是翻一翻这些材料也是很有用的。教程的第一部分是关于如何安装Mercurial的。然后，教程讲解如何创建存储库（存储应用程序各个版本的地方），并在创建应用程序代码时使用存储库。学完这个教程之后，你会对源代码控制的原理以及为什么版本控制是应用程序开发的一个重要部分有很好的了解。

本文摘自： 《从零开始学Python》（第2版）

作者：[美] 约翰·保罗·穆勒（John Paul Mueller）

译者：武传海

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