Python 程序员必知必会的开发者工具
Python 程序员必知必会的开发者工具
Python已经演化出了一个广泛的生态系统，该生态系统能够让Python程序员的生活变得更加简单，减少他们重复造轮的工作。同样的理念也适用于工具开发者的工作，即便他们开发出的工具并没有出现在最终的程序中。本文将介绍Python程序员必知必会的开发者工具。
对于开发者来说，最实用的帮助莫过于帮助他们编写代码文档了。pydoc模块可以根据源代码中的docstrings为任何可导入模块生成格式良好的文档。Python包含了两个测试框架来自动测试代码以及验证代码的正确性：1）doctest模块，该模块可以从源代码或独立文件的例子中抽取出测试用例。2）unittest模块，该模块是一个全功能的自动化测试框架，该框架提供了对测试准备(test fixtures), 预定义测试集(predefined test suite)以及测试发现(test discovery)的支持。
trace模块可以监控Python执行程序的方式，同时生成一个报表来显示程序的每一行执行的次数。这些信息可以用来发现未被自动化测试集所覆盖的程序执行路径，也可以用来研究程序调用图，进而发现模块之间的依赖关系。编写并执行测试可以发现绝大多数程序中的问题，Python使得debug工作变得更加简单，这是因为在大部分情况下，Python都能够将未被处理的错误打印到控制台中，我们称这些错误信息为traceback。如果程序不是在文本控制台中运行的，traceback也能够将错误信息输出到日志文件或是消息对话框中。当标准的traceback无法提供足够的信息时，可以使用cgitb 模块来查看各级栈和源代码上下文中的详细信息，比如局部变量。cgitb模块还能够将这些跟踪信息以HTML的形式输出，用来报告web应用中的错误。
一旦发现了问题出在哪里后，就需要使用到交互式调试器进入到代码中进行调试工作了，pdb模块能够很好地胜任这项工作。该模块可以显示出程序在错误产生时的执行路径，同时可以动态地调整对象和代码进行调试。当程序通过测试并调试后，下一步就是要将注意力放到性能上了。开发者可以使用profile以及timit模块来测试程序的速度，找出程序中到底是哪里很慢，进而对这部分代码独立出来进行调优的工作。Python程序是通过解释器执行的，解释器的输入是原有程序的字节码编译版本。这个字节码编译版本可以在程序执行时动态地生成，也可以在程序打包的时候就生成。compileall模块可以处理程序打包的事宜，它暴露出了打包相关的接口，该接口能够被安装程序和打包工具用来生成包含模块字节码的文件。同时，在开发环境中，compileall模块也可以用来验证源文件是否包含了语法错误。
在源代码级别，pyclbr模块提供了一个类查看器，方便文本编辑器或是其他程序对Python程序中有意思的字符进行扫描，比如函数或者是类。在提供了类查看器以后，就无需引入代码，这样就避免了潜在的副作用影响。
文档字符串与doctest模块
如果函数，类或者是模块的第一行是一个字符串，那么这个字符串就是一个文档字符串。可以认为包含文档字符串是一个良好的编程习惯，这是因为这些字符串可以给Python程序开发工具提供一些信息。比如，help()命令能够检测文档字符串，Python相关的IDE也能够进行检测文档字符串的工作。由于程序员倾向于在交互式shell中查看文档字符串，所以最好将这些字符串写的简短一些。例如
# mult.py
class Test:
"""
>>> a=Test(5)
>>> a.multiply_by_2()
10
"""
def __init__(self, number):
self._number=number
def multiply_by_2(self):
return self._number*2
在编写文档时，一个常见的问题就是如何保持文档和实际代码的同步。例如，程序员也许会修改函数的实现，但是却忘记了更新文档。针对这个问题，我们可以使用doctest模块。doctest模块收集文档字符串，并对它们进行扫描，然后将它们作为测试进行执行。为了使用doctest模块，我们通常会新建一个用于测试的独立的模块。例如，如果前面的例子Test class包含在文件mult.py中，那么，你应该新建一个testmult.py文件用来测试，如下所示：
# testmult.py
import mult, doctest
doctest.testmod(mult, verbose=True)
# Trying:
# a=Test(5)
# Expecting nothing
# ok
# Trying:
# a.multiply_by_2()
# Expecting:
# 10
# ok
# 3 items had no tests:
# mult
# mult.Test.__init__
# mult.Test.multiply_by_2
# 1 items passed all tests:
# 2 tests in mult.Test
# 2 tests in 4 items.
# 2 passed and 0 failed.
# Test passed.
在这段代码中，doctest.testmod(module)会执行特定模块的测试，并且返回测试失败的个数以及测试的总数目。如果所有的测试都通过了，那么不会产生任何输出。否则的话，你将会看到一个失败报告，用来显示期望值和实际值之间的差别。如果你想看到测试的详细输出，你可以使用testmod(module, verbose=True).
如果不想新建一个单独的测试文件的话，那么另一种选择就是在文件末尾包含相应的测试代码：
if __name__ == '__main__':
import doctest
doctest.testmod()
如果想执行这类测试的话，我们可以通过-m选项调用doctest模块。通常来讲，当执行测试的时候没有任何的输出。如果想查看详细信息的话，可以加上-v选项。
$ python -m doctest -v mult.py
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