[Learning Python 4^th edition] Part I 总结和练习

前阵子在推上看到一个朋友利用博客做习题，我感觉这点子不错，一方面可以将答案公布出来跟大家互动，另一方面也是对自己的一种督促，尤其在这样一个很多干扰的时代。上个礼拜开始学习《Learn­ing Python》第四版，之前看过一些第二版的，但是因为学期项目比较多，搁置了，最近稍微有点时间，打算继续学习，可发现了第四版，由于侧重不一样，打算从头学。第四版主要把注意力放在了Python 3.X上了，相比较2.X，3.X更加优美，这也是作者强调的。如果不急于做 prac­ti­cal 的项目的话，就学习 Python 3.X。不过第四版也并不是一点不管2.X，很多不同点书中都有特殊记号标明。

在做题前，我先总结一下前三章，也就是第一部分的内容。第一章是关于Python的Q&A，主要讨论了Python的优劣势以及历史背景介绍。优势主要就是保证质量的前提下开发速度快、周期短，方便跨平台，还有很多扩展library的支持，它是个粘性很强的语言，可以和很多其它语言协同整合。语言本身也非常简单。劣势是它的运行效率比C/C++低（但是足够快，所以业界有很多案例是把算法部分用C实现，然后整体开发用Python）。有关历史的话就是讲了之所以叫Python是因为语言创建者Guido van Rossum很喜欢BBC 的 Monty Python’s Fly­ing Circus这档喜剧节目，因此在很多Python的书里有很多例子是用“spam”和“eggs”而不是“foo”和“bar”。

第二章是介绍了Python程序的运行原理。其实就是Python的Interpreter把*.py文件编译成Byte Code（*.pyc），然后再通过Python Vir­tual Machine（PVM）运行Byte Code。就如下面这幅图所示：

Python的implementation方法很多，比如用CPython、Jython（原项目叫JPython）、或IronPython。CPython就是Python的默认运行方式，而Jython和IronPython其实就是把上图的中间和右边的框换掉了。Jython会把python源代码译成java byte code，然后在JVM里跑，而IronPython则是把Python源码译成.Net byte code，然后在.Net框架跑。这也就为python和其他语言的协同整合提供了可能。作者还介绍了两个执行优化工具Psyco和Shedskin。Psyco会监视上图的PVM部分，将运行频率高的部分（我猜的）转化成真正的二进制机器码，这样程序速度就会越来越快，理论上说，用Psyco可以把python程序跑得和C一样快。Shedskin则是试图把python代码翻译成C++代码，然后直接用C++编译器编译。最后是有关软件的delivery，作者介绍了Frozen Binaries，它的工作原理就是把pyc文件（byte code）和PVM捆绑在一个文件里，比如exe文件。这样客户就可以不用安装PVM就跑python程序了。

第三章主要介绍了各种启动Python程序的办法，比如用命令行的python命令，用python的交互式命令行的import、reload、from以及exec()函数，用IDLE，用双击，用windows的Run.exe，等等。并且分析了各种启动方式的优劣势。这里面作者用了很多笔墨强调import、reload、from和exec()。import在软件开发中很重要，因为软件不可能是一个单独的py文件，进行过OOP同学应该是有深刻理解的。reload就是在import的基础上重新加载刚刚已经import的可能有更新的模块。exec()是在python程序里配合open()和read()将其他py文件都进来并且运行。from跟import有点像，只是它打破了import的namespace。我并不推崇用from和exec()，因为它们其实都会塌缩掉namespace，使得变量可能被改写。所以在程序里尽量还是用import吧。刚刚说到namespace的概念，其实有点其他语言基础的同学应该了解这个概念了，简单举个例子：

此时a = 'spam'、b = 'eggs'，而test_case.py是import进来的，所以有个namespace，因此，test_case.a = 'foo', test_case.b = 'bar'。但是如果我用from：

a = 'spam'、b = 'eggs'就会被赋值为a = 'foo'、b = 'bar'。这就是我上面提到的namespace的塌缩。也就是说test_case这个namespace被消除了，于是原先的test_case.a变成了a，test_case.b变成了b，于是源程序里面的变量a、b被偷偷换成了test_case里的a、b，这样的替换Python并不会做任何提醒，所以这非常容易使程序出错，除非你使用的变量名总是不重复。

在第三章的后半部分作者还介绍了IDLE，它是跟随Python安装的轻便IDE。其本身就是用Python写的。所以在众多优势背后有一个劣势就是不适合跑有tkinter GUI的程序以及费劲或多线程的程序，会卡壳，因为IDLE的GUI本身就是是基于python的一个标准库叫tkinter GUI toolkit的。这里我还是建议使用类似VIM这类文本编辑器就好了，如果非要debug，那eclipse+PyDev是个不错的选择。（另外，我在Mac OS X 10.6下用了IDLE，死掉的几率相当高，所以建议还是另谋出路……）

1. Inter­ac­tion. Using a sys­tem com­mand line, IDLE, or another method, start the Python inter­ac­tive com­mand line (»> prompt), and type the expres­sion "Hello World!" (includ­ing the quotes). The string should be echoed back to you.

2. Pro­grams. With the text edi­tor of your choice, write a sim­ple mod­ule file con­tain­ing the sin­gle state­ment print('Hello module world!') and store it as module1.py. Now, run this file by using any launch option you like: run­ning it in IDLE, click­ing on its file icon, pass­ing it to the Python inter­preter on the sys­tem shell’s com­mand line (e.g., python module1.py), built-in exec calls, imports and reloads, and so on. In fact, exper­i­ment by run­ning your file with as many of the launch tech­niques dis­cussed in this chap­ter as you can. Which tech­nique seems eas­i­est? (There is no right answer to this, of course.)

3. Mod­ules. Start the Python inter­ac­tive com­mand line (»> prompt) and import the mod­ule you wrote in exer­cise 2. Try mov­ing the file to a dif­fer­ent direc­tory and import­ing it again from its orig­i­nal direc­tory (i.e., run Python in the orig­i­nal direc­tory when you import). What hap­pens? (Hint: is there still a module1.pyc byte code file in the orig­i­nal directory?)

按照所说的做，我在Python inter­ac­tive com­mand line下无法再import原先的py文件。反馈为：

而书后答案说是即使被移除，仍然是可以被import的，因为有module1.pyc的存在。那很显然书上的答案恐怕是疏漏了，或者是因为Python又有改版了。首先.pyc文件不在原目录下，而在原目录的“__pycache__”文件夹内，而且在文件夹内的命名也不是直接使用源代码的命名，而是变成“module1.cpython-32.pyc”。因为这些的变化，Pythen将不可以再次import被移除源码的module。当然我不排除是我的环境变量设置有误所致，如有错误望大家指正。

4. Scripts. If your plat­form sup­ports it, add the #! line to the top of your module1.py mod­ule file, give the file exe­cutable priv­i­leges, and run it directly as an exe­cutable. What does the first line need to con­tain? #! usu­ally only has mean­ing on Unix, Linux, and Unix-like plat­forms such as Mac OS X; if you’re work­ing on Win­dows, instead try run­ning your file by list­ing just its name in a DOS con­sole win­dow with­out the word “python” before it (this works on recent ver­sions of Win­dows), or via the Start→Run… dia­log box.

5. Errors and debug­ging. Exper­i­ment with typ­ing math­e­mat­i­cal expres­sions and assign­ments at the Python inter­ac­tive com­mand line. Along the way, type the expres­sions 2 ** 500 and 1 / 0, and ref­er­ence an unde­fined vari­able name as we did in this chap­ter. What happens?

2**500可以运算

1/0报错了：

呼叫未申明变量的报错如下：

6. Breaks and cycles. At the Python com­mand line, type:

What hap­pens? In all recent ver­sions of Python, you’ll see a strange out­put that we’ll describe in the solu­tions appen­dix, and which will make more sense when we study ref­er­ences in the next part of the book. If you’re using a Python ver­sion older than 1.5.1, a Ctrl-C key com­bi­na­tion will prob­a­bly help on most plat­forms. Why do you think your ver­sion of Python responds the way it does for this code?

3.2版本的Python反馈为：

我认为一方面Python很好地防止了无限循环，另一方面，结果很好地显示了那两行语言的意义（make sense）。
而课后答案则解释了python的处理原理，1.5.1版本之前显示结果是无止境的，之后的版本就够只能了。作者在答案里稍微介绍了一下python object在内存的结构。其实这一点跟Java很像，即赋值是用reference的，而不是直接在内存里复制，所以当list自加的时候就形成了指针从list尾指向头的一个无限循环，如图：

7. Doc­u­men­ta­tion. Spend at least 17 min­utes brows­ing the Python library and lan­guage man­u­als before mov­ing on to get a feel for the avail­able tools in the stan­dard library and the struc­ture of the doc­u­men­ta­tion set.
PyDoc果然来了个强大，还是个本地server，大致开了一下，东西确实不少，连管用户问取密码的都有，还看到了tkinter和http的包，应该说是想做什么都成了。不过点进去看Doc内容的时候很晕，估计熟悉一阵子就会觉得清晰了。

–EOF–