Archy
26 марта 2013 г.
В своей работе я использую PyCharm — отличную среду разработки, которая много всего умеет, упрощает рутину(чем сильно повышает продуктивность разработчика) и вообще не заменима для Django-devелоперов.
В настоящий момент я работаю над проектом, который по ряду причин, не могу запустить на своей машине. Обновленный код приходится закачивать на сервер, перезапускать проект и только тогда я увижу как оно работает. Терять в удобстве разработки и отладки мне не хотелось. Поэтому пришел к использованию следующей связки инстурментов:
- На рабочей машине(Mac) разрабатываю под PyCharm
- В PyCharm как правило постоянно включена удаленная отладка.
- Для работы удаленной отладки в код проекта, необходимо внести 2 строки кода для запуска отладки и положить 1 файл, доступный в python-path.
- После внесения изменений в код, я на рабочей машине запускаю скрипт, который закачиваюет изменения на сервер с помощью rsync и перезагружает сервер проекта.
Про настройку удаленной отладки в PyCharm
В директорию проекта нужно положить файл из директории PyCharm под названием: pycharm-debug.egg. В Django-проекте я нахожу то место, которое мне нужно отладить и в начале отлаживамого def’а(например) ставлю следующий код:
sys.path.append(‘/home/webmail/src/pycharm-debug.egg’) from pydev import pydevd pydevd.settrace(’213.180.204.11′, port=32456, stdoutToServer=True, stderrToServer=True)IP адрес и порт – это те по которым внешний сервер будет стучаться для того, чтобы найти запущенный PyCharm, которому он выдаваст отладочную информацию. Адрес Необходимо, настроить NAT, чтобы такие запросы попадали на машину разработчика.
Так как я на сервере не использую Django Development Server, а вместо него — nginx+uwsgi, то в параметрах запуска uwsgi я указал 1 процесс. Иначе будут сложности с отладкой, из-за нескольких попыток подключиться к моему компьютеру.
Важно! Для удаленной отладки исходные коды должны быть идентичны на локальном и удаленном сервере, в противном случае, может проявиться странное поведение дебаггера.
Первые пол дня я использовал CyberDuck для закачивания обновленных файлов на сервер. Но мне это быстро надоело. И родилось решение, котором расскажет следующая часть этой статьи: про rsync.
Как это делается?
Строки комментария можно оставлять используя символ # или открывающие """ и закрывающие """
Документировать файлы модулей, функции и классы необходимо следующим образом. В модулях комментарий располагается в начале файла, в функциях и классах после объявления.Далее...
К изменяемым объектам в Python относятся списки, словари и объекты наследуемые от базового класса object. Будьте крайне внимательны при написании программ, помните что связь на изменяемый объект сохраняется всегда.
class M(object):
def __init__(self, data):
self.__data = data
def data(self):
return self.__data
init_data = ['php']
m = M(init_data)
print m.data() # ['php']
init_data.append('python')
# объекты init_data и M.__data ссылаются на один и тот же объект
print init_data # ['php', 'python']
print m.data() # ['php', 'python']
data = m.data()
print data # ['php', 'python']
data.append('ruby')
# теперь уже 3 объекта ссылаются на одну и ту же переменную
print data # ['php', 'python', 'ruby']
print init_data # ['php', 'python', 'ruby']
print m.data() # ['php', 'python', 'ruby']
На самом деле даже если вы отправляете объект в функцию, связь не теряется на выходе. Функция возвращает ссылку на переменную.
M = lambda data: data
init_data = ['php']
m = M(init_data)
m.append('python')
print m # ['php', 'python']
print init_data # ['php', 'python']
print m is init_data # True
Будьте внимательны при написании программ, иногда необходимо чтобы метод класса или функция вернули новый объект, а не ссылку. Создать новый объект например из списка можно - list(lst), из словаря dict(). В остальных случаях поможет модуль copy.Далее...
Декораторы функций - обеспечивают способ определять специальные режимы работы для функции, обертывая их дополнительным слоем логики, реализованной в виде других функций.
class A:
@staticmethod # декоратор в Python для создания статических методов
def summ(x,y):
return x+y
a = A.summ(6,7)
print a
# 13
class B: # альтернативная реализация класса А
def summ(x,y):
return x+y
summ = staticmethod(summ)
b = B.summ(6,7)
print b
# 13
class Counter: # класс как декоратор
def __init__(self, func): # принимаем в качестве параметра декорируемую функцию
self.func = func # запоминаем декорируемую функцию
self.calls = 0
def __call__(self, *args): # вызов декоратора, *args - аргументы декорируемой функции
self.calls += 1
if self.calls >= 3:
print "function summ call %s" % (self.calls,) # если функция summ была запущена 3 или больше раз
return self.func(*args)
@Counter
def summ(a,b,c):
return a+b+c
print summ(5,9,2)
print summ(1,7,2)
print summ(4,9,3)
# 16
# 10
# function summ call 3
# 16Далее...
Файл - области постоянной памяти в вашем компьютере, которыми управляет операционная система. Объект файла создает функция open или file.
При работе с файлами используется буферизация и она включена по умолчанию. При буферизации данные не записываются в файл непосредственно при вызове метода записи. Они записываются, когда все действия с файлом прекращены или вызвана функция close().
f1 = open("test") # по умолчанию файл открывается в режиме r(чтение)
f2 = open("test", "w") # файл открывается для записи
f2 = open("test", "w", 0) # отключает буферизацию, данные сразу записываются в файл (например при вызове метода write())
f3 = open("test", "a") # файл открывается для записи в конец
f4 = open("test", "a+") # файл открывается как для чтения так и для записи в конец
f5 = open("test", "ab") # добавляя к режиму символ "b" мы можем работать с файлам как с двоичными данными(интерпритация символа новой строки отключена)
xfile = open("test.txt")
xString = xfile.read() # прочитать весь файл в строку
xString = xfile.read(N) # прочитать N-байтов в строку
xString = xfile.readline() # прочитать текстовую строку включая символ конца строки
xList = xfile.readlines() # прочитать весь файл целиком в список строк
xfile.write(xString) # записать строку в файл
xfile.writelines(xList) # записать строки из списка в файл
xfile.close() # закрытие файла в ручную (выполняется по окончанию работы с файлом)
xfile.flush() # выталкивает выходные буферы на диск, файл остается открытым
xfile.seek(N) # изменяет текущую позицию в файле для следующей операции, смещая ее на N-байтов от начала файлаПример скрипта который сам создает файлы Python c баш-строкой.
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
myfile = open("newfile.py", "w")
myfile.write("#!/usr/bin/env python\n# -*- coding: utf-8 -*-")
myfile.close()Скачать и сохранить файл, используя Python
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
url = "http://www.google.ru/index.html"
import urllib
webFile = urllib.urlopen(url)
localFile = open(url.split('/')[-1], 'wb')
localFile.write(webFile.read())
webFile.close()
localFile.close()Далее...
В общем говоря над строками нельзя производить такие же действия, что и с числами. Но оператор + работает с текстом и означает сцепление строк.
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def primer_3(): # Объявление функции primer_2()
a='Я'
b=' программирую на языке'
f=' Python'
print (a+b+f+' :)')
# сцепляем строковые переменные a,
# b, f и 'текст' :)
def main():
primer_3()
return 0
if __name__ == '__main__':
main()Оператор * тоже можно использовать, но при условии, что одним из операндов будет целое число. данный оператор символизирует операцию повторения строки. Пример:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def primer_4(): # Объявление функции primer_4()
a='Я'
b=' программирую на языке'
f=' Python \n' # специальный символ \n
# означает переход на следующую
# строку
g=a+b+f
print (g * 3)
# распечатывам значение
# переменной g 3 раза
def main():
primer_4()
return 0
if __name__ == '__main__':
main()Здесь будут описаны особенности, расширенные возможности.Далее...
python ./manage.py runserver 127.0.0.1:3333
http://localhost:3333/
127.0.0.1 localhost#::1 localhost
Разработка компьютерной программы.
1. Введение
2. Выбор создаваемой программы
3. Написание технического задания
4. Разработка программы
5. Создание справочной системы
6. Тестирование программы
7. Создание установочного пакета и выпуск программы
8. Обновление и улучшение программы.
1. Введение
Компьютерная программа - это механизм, благодаря которому какая либо работа пользователя упрощается или автоматизируется, перекладывая работу с человека на компьютер. Программа должна создаваться с какой-то целью, упростить какую либо работу, автоматизировать какой-то процесс, в общем, выполнять определенную задуманную работу. Программы бывают разные развлекательные, образовательные, серверные и другие. Программы существуют с того дня с которого и появились первые компьютеры, в то далекое время программы были простыми и работали очень медленно, не из-за того, что программы были криво написаны, а из-за того, что компьютеры работали очень медленно.В наше время все изменилось, компьютеры работают быстро, а вот программы не очень. Почему же так? Да все просто, в далекие прошлые временна программы разрабатывались профессионалами своего дела, а сейчас разработать программу может любой желающий. Не каждый начинающий разработчик может, создавать программу нормально, учесть все нюансы ее работы, впоследствии чего программа работает нестабильно. Данная статья покажет ту небольшую часть, которую должен пройти каждый разработчик, создавая компьютерную программу.Далее...
Возникли вопросы по Python?