Python語言開發(fā)的時候有很多知識需要我們不斷的學習。當然這不只是說說那么簡單。下面我們就來看看如何進行Python語言開發(fā)的學習。希望大家有所收獲。

“俗話”說:庫即是語言，語言即是庫。由此可見擁有一套高質量、具備良好可復用庫對于一門通用開發(fā)語言來說有多重要。這也的難怪“C + + 老爹”BjarneStroustrup? 逢人就大倒苦水:C++的庫還是太少，C++社群需要開發(fā)更多高質量的庫出來！

還好，為Python語言開發(fā)一套質量不錯的庫的復雜程度遠沒有C++來得復雜。而且Python社區(qū)同樣也深知庫的重要性。結果就是Python的發(fā)行版即奉上超過300個的標準庫（這還不包括專門針對Mac機的50 余個庫，誰讓那小子另類呢）。 300 多個庫中，絕大部分具備跨平臺能力（*NIX/Windows）。這些庫覆蓋了開發(fā)的方方面面，Python語言的用戶可以在一個典型命令行環(huán)境下（比如Linux Shell），僅僅利用標準庫即可完成絕大部分工作，同時無需考慮庫的各種兼容性問題。Python社群對于庫的重視可見一斑。

即便是擁有如此多的標準庫。這也似乎未能阻止Python語言開發(fā)社群的開發(fā)者們天馬行空般的思維。借助于動態(tài)語言簡潔、優(yōu)雅、靈活的表達能力，這些第三方的庫經(jīng)常展現(xiàn)出令人贊嘆的想象力。

好吧，現(xiàn)在讓我們在龐大的Python語言開發(fā)庫選取點滴，也許它能帶給我們一些另類的思考。

SQLObject

SQLObject 可以看做是Python語言開發(fā)領域的Hibernate。它也是目前python社區(qū)中最為成熟方便的O/R mapping工具。和Hibernate相比,SQLObject 利用了動態(tài)語言的獨有特性,通過靈活使用繼承、靈活使用MetaData?能力,能夠快速方便定義直接在程序中定義映射類,不用像Hibernate中那樣還需單獨定義一個XML文件。同樣，借助強大的動態(tài)能力，SQLObject 還擁有一個Hibernate所遠不及的功能，那就是SQLObject 的映射類可以在運行時動態(tài)改變自身結構，這也意味著數(shù)據(jù)庫中的表結構也可以在運行時進行改變。總之，對Hibernate略有了解的開發(fā)者均能迅速理解SQLObject。雖然我一直認為SQLObject 還遠未能將Python 的動態(tài)能力發(fā)揮到極致。不過這卻是一個良好的開始。也許我們可以在不久將來看到更多更具新意的O/R mapping 工具。

TurboGear?

自RoR(Ruby on Rails)在Web開發(fā)領域一夜成名后，在其它語言社區(qū)，跟風之作也如雨后春筍一般涌現(xiàn)出來。雖然TurboGear?并非刻意模仿RoR 之作，不過它確確實實借著RoR流行潮流得到更多人的重視。與RoR相同，TurboGear?也是一個輕量級Web開發(fā)套件，通過幾個命令行工具能夠快速生成以數(shù)據(jù)庫為核心的基本框架代碼。典型的RoR 思想！這和許多開源框架的原則一樣——“避免重新發(fā)明輪子”。TurboGear?的Web 控制層使用CherryPy?;持久層使用SQLObject;模板使用Kid;AJAX使用MochiKit?。幾乎所有的重要的功能組件都源自第三方。TurboGear?自身更像一個黏合劑，把所有的功能組合在一起，并能夠形成力量的倍增。

4Suite

雖然Python語言開發(fā) 標準庫提供了XML處理工具，但是它只提供一些基本功能。如果你想獲得更為強大的XML 處理能力，4Suite是一個更好的選擇。

4Suite被稱為XML工具中“內行的選擇”。除了最基本的Dom-Like和SAX-Like處理庫外，4Suite 還提供XInclude,XPointer,XLink,XPath,XUpdate用于XML文檔的查詢、更新操作等等；提供XSLT完整處理能力。#t#

4Suite不光功能強大，性能也相當不錯。這主要是得益于其核心代碼部分采用C完成。這在需要處理大量XML文檔的地方，4Suite實在是一個完美的選擇。

Pyro

Pyro 的全稱是“Python Remote Objects”。按照字面即可理解Pyro 的功能：提供遠程對象。Pyro 為Python語言提供異常簡潔的RPC解決方案。其實Python 語言中不乏一些更加通用的遠程調用方案，例如都是基于XML 的XMLRPC和SOAP。那么 Pyro這樣的單純的Python遠程調用方案具有什么樣的優(yōu)勢呢？那就是性能與易用性。

由于動態(tài)語言具有強大反射能力，因此實現(xiàn)對象序列化對于Python語言開發(fā)來說簡直易如反掌。對象的序列化在Python中被稱為pickle，這是許多Python應用的核心機制。Pyro 也正是充分利用pickle 的威力，在網(wǎng)絡間提供遠程對象的調用。它的性能要遠遠超過使用XML 對遠程對象進行編碼/解碼。同時，它在接口調用設計上也非常簡潔。在服務器端和客戶端只需2、3 行代碼就完成對象的封裝與調用，遠比SOAP來得簡單輕松。

Twisted

上個月,Zope 3.2發(fā)布，在這個最新版中, 一個重要的變化就是：使用了近十年的處理Web請求的網(wǎng)絡框架代碼被放棄,取而代之是以Twisted 為核心實現(xiàn)的代碼。據(jù)稱這樣可以改善系統(tǒng)性能以及可擴展性。于是Twisted庫再一次成為了人們關注的焦點。 Twisted 的核心概念是非阻塞異步網(wǎng)絡服務器（所以它也被成為Python中ACE，如果你還不知道什么是 ACE，那么看看前面關于C++庫的文章），這是目前為止性能最好的網(wǎng)絡處理模型。也許是非阻塞異步處理的天生復雜性所致，Twisted 幾乎是我所見過的最復雜，最難用的Python庫。Twisted 的使用者需要面對大量新的概念和新的模式，這一點上和ACE 倒頗有幾分相似。陡峭的學習曲線，阻礙了很多人掌握Twisted 庫。這也許是想要獲得高性能所付出的必要代價。難怪 O’REYLLI在其出版的關于Twisted的書的封面引用了一只九頭怪蛇，還真是貼切。

Psyco

贊美Python語言開發(fā)的好話可以說一籮筐,那么它的缺點是什么?這還用問嗎,當然是性能。性能——已經(jīng)成為Python根深蒂固的老毛病了。不要說和C++/Java/C#這樣的語言相比,即使是和它的同門兄弟們——Ruby、Perl、PHP 這樣的腳本語言相比,Python的性能依然是最糟糕的。Python的設計者們似乎僅僅在乎語言機制的完美,幾乎不考慮性能。CPythony 引擎已經(jīng)發(fā)展了這么多年,查看其源代碼,性能優(yōu)化代碼少之又少。對象引用模型至今還在使用引用計數(shù)器的方式,至于發(fā)展一個JIT 引擎,算了吧,不要指望了。還好，Psyco 的出現(xiàn)，帶給我們了一線希望。Psyco 通過將運行中字節(jié)碼編譯為二進制代碼從而大幅提升整個應用的性能，在某些環(huán)境中甚至能將速度提升一個數(shù)量級。雖然Psyco還不能視為一個真正意義上的JIT 的引擎，也無法像Java中的JIT 那樣提供完全透明的服務。但我們仍然要為Psyco的發(fā)展感到振奮。目前，在其最新版本中，只需兩行代碼的添加，就能使你的程序充分使用Psyco，從而提升性能。