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总结 90 条写 Python 程序的建议用“强迫症”维持代码质量

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阅读本文大概需要 3 分钟。 ” 本文于网络整理，版权归原作者所有，如来源信息有误或侵犯权益，请联系我删除。自己写 Python 也有四五年了，一直是用自己的“强迫症”在维持自己代码的质量。都有去看 Google 的 Python 代码规范，对这几年的工作经验，做个简单的笔记，如果你也在学 Python，准备要学习 Python，希望这篇文章对你有用。 1. 首先建议1、理解 Pythonic 概念—-详见 Python 中的《Python之禅》建议2、编写 Pythonic 代码（1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等。有时候长的变量名会使代码更加具有可读性。（2）深入学习 Python 相关知识，比如语言特性、库特性等，比如Python演变过程等。深入学习一两个业内公认的 Pythonic 的代码库，比如Flask等。建议3：理解 Python 与 C 的不同之处，比如缩进与 {}，单引号双引号，三元操作符？， Switch-Case 语句等。建议4：在代码中适当添加注释建议5：适当添加空行使代码布局更加合理建议6：编写函数的 4 个原则（1）函数设计要尽量短小，嵌套层次不宜过深（2）函数声明应该做到合理、简单、易用（3）函数参数设计应该考虑向下兼容（4）一个函数只做一件事，尽量保证函数粒度的一致性建议7

编写高质量代码改善 Python 程序的 91 个建议

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本文内容全部由 Python 编码的最佳实践组成，从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、开发工具和性能优化 8 个方面深入探讨了编写高质量 Python 代码的技巧与禁忌，一共总结出 91 条宝贵的建议。每条建议对应 Python 程序员可能会遇到的一个问题。建议1：理解Pythonic概念建议2：编写Pythonic代码建议3：理解Python与C语言的不同之处建议4：在代码中适当添加注释建议5：通过适当添加空行使代码布局更为优雅、合理建议6：编写函数的4个原则建议7：将常量集中到一个文件建议8：利用assert语句来发现问题建议9：数据交换值的时候不推荐使用中间变量建议10：充分利用Lazy evaluation的特性建议11：理解枚举替代实现的缺陷建议12：不推荐使用type来进行类型检查建议13：尽量转换为浮点类型后再做除法建议14：警惕eval()的安全漏洞建议15：使用enumerate()获取序列迭代的索引和值建议16：分清=与is的适用场景建议17：考虑兼容性，尽可能使用Unicode 建议18：构建合理的包层次来管理module 建议19：有节制地使用from…import语句建议20：优先使用absolute import来导入模块建议21：i+=1 不等于 ++i 建议22：使用with自动关闭资源建议23

Argparser returns “--mode=client --port=52085” and crashes

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问题 Whenever I use parser.parse_args() , the kernel crashes. For instance: import argparse import numpy as np parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--return_counts", type=bool, default=True) opt = parser.parse_args() arr = np.random.randint(0, 10, 100) It gives this error: usage: pydevconsole.py [-h] [--return_counts RETURN_COUNTS] pydevconsole.py: error: unrecognized arguments: --mode=client --port=52085 But, if I use parser.parse_known_args() , it works. import argparse import

Python2调用Salt API

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# !/usr/bin/env python # coding=utf-8 # For Python2 import urllib,urllib2,json,sys,importlib,argparse reload(sys) sys.setdefaultencoding( ' utf-8 ' ) class saltAPI(): def __init__ (self): self.url = ' http://10.10.2.11:8000 ' self.data = { ' username ' : ' saltapi ' , ' password ' : ' saltapi ' , ' eauth ' : ' pam ' } self.headers = { ' User-Agent ' : ' Mozilla/5.0 (X11; Fedora; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 ' } self.token = self.get_token() self.headers[ ' X-Auth-Token ' ] = self.token # self.headers['Accept'] = 'application/x-yaml' #

使用zabbix监控oracle数据库

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一、概述 zabbix是一款非常强大，同时也是应用最为广泛的开源监控软件，本文将给大家介绍如何利用zabbix+python监控oracle数据库。二、环境介绍以下是我安装的环境，实际部署时并不需要跟我的环境一样。 1. 监控机 Redhat Linux 6.5 + Zabbix server 3.4.10 + Python 2.6.6 (操作系统自带) + Oracle Client 11.2 (x86_64) 2. 被监控机 Oracle 11.2.0.4 三、选择监控方式 zabbix监控的方式主要有以下三种类型 Zabbix agent 在被监控机上面安装zabbix agent，zabbix agent将被监控机采集到的数据发送给zabbix server。这种方式最常用，一般用来采集服务器的cpu、内存等信息。 SNMP 一些网络设备如交换机，上面无法安装zabbix agent，所以只能通过snmp的方式收集监控数据如端口状态，流量等。 External check 在zabbix server上面运行查询脚本，直接查询被监控机上的数据。此种方式在被监控机上面不需要做任何部署，所有查询全部从zabbix server上面发出，所以对zabbix server的性能要求较高，官方不推荐大量使用该方式。对于少量的oracle数据库服务器，可以采用该方式。

（文末送书）巨详细！使用OpenCV和OpenVINO轻松创建深度学习应用

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点击上方“ 计算机视觉cv ”即可“进入公众号” 重磅干货第一时间送达本文来自6月份出版的新书《 OpenCV深度学习应用与性能优化实践》，作者团队也是OpenCV DNN 模块的主要贡献者，是国内唯一的系统介绍OpenCV DNN 推理模块原理和实践的书，文末有福利，留言赠书 1 本。 OpenCV 是业界使用最为广泛的计算机视觉库，随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，OpenCV 自3.3开始加入对深度学习推理的支持，即OpenCV DNN模块。它支持TensorFlow、Caffe、Torch、DarkNet、ONNX 和 OpenVINO 格式的网络模型，开发者无需考虑模型格式的差异，直接调用DNN模块相关接口即可快速创建深度学习应用。 OpenVINO是英特尔推出的视觉推理加速工具包。OpenCV 3.4.1版本加入了英特尔推理引擎后端（英特尔推理引擎是OpenVINO中的一个组件），为英特尔平台的模型推理进行加速。本文将以MobileNet-SSD模型为例，展示如何使用OpenCV和OpenVINO快速创建深度学习应用。在深入代码之前，让我们了解一下OpenVINO工具包以及OpenCV是如何跟OpenVINO交互的。 OpenVINO工具包 2018 年 5 月 Intel 发布了 OpenVINO（Open Visual Inferencing

第23天：Python 标准库概览1

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by 潮汐 Python 的标准库非常广泛，提供了各种各样的工具。该库包含内置模块（用C编写），可以访问系统功能，例如 Python 程序员无法访问的文件 I / O，以及用 Python 编写的模块，这些模块为许多问题提供标准化解决方案。其中一些模块明确地旨在通过将平台特定的内容抽象为平台中立的 API 来鼓励和增强 Python 程序的可移植性。 Python 的标准库(standard library) 是 Python 的一个组成部分，也是 Python 的利器，它可以让编程事半功倍。本章节就 Python3 的标准库作一个轮廓概览，后续章节将对每个标准库模块进行详细讲解 1、操作系统接口 1.1 os 模块简介 os 模块提供了很多与操作系统相关联的函数，这使得程序员们在编程的时候能利用函数便携操作,如果你希望你的程序能够与平台无关的话，运用这个模块中的功能就尤为重要。在使用 os 模块前，需要先 import os 引入模块。以下方法只做介绍，具体的应用可以使用 help(os) 查看帮助文档，最重要的是实际操作。 1.1.1 操作系统相关调用和操作 os.name 获取操作系统平台 os.environ 一个 dictionary 包含环境变量的映射关系 print(os.environ) 输出环境变量值 os.system() 用来运行shell命令 os

argparse: nargs with multiple flags in one dash?

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问题 If I try running python test.py -bf with the below code, I get bar=f and foo=foo1 instead of the desired result ( bar=bar1 and foo=foo1 ). How would I achieve the desired result? import argparse ap = argparse.ArgumentParser(description='test') ap.add_argument('--bar', '-b', nargs='?', const='bar1') ap.add_argument('--foo', '-f', nargs='?', const='foo1') args = ap.parse_args() 来源： https://stackoverflow.com/questions/62747802/argparse-nargs-with-multiple-flags-in-one-dash

Using argparse for mandatory argument without prefix

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问题 I'm trying to use argparse module within my python application. My application should be run with single mandatory argument without any prefixes. I could not come up with a way to do it. 回答1: Here is a simple example using argparse to require exactly one integer argument: import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='process an integer') parser.add_argument('integer', metavar='N', type=int, nargs=1, help='an integer') args = parser.parse_args() print(args.integer) Saving this

Run python script with some of the argument that are optional

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问题 I have gone through the sys documentation, however there is something that is still unclear to me. I have looked for some similar question on stackoverflow, but I haven't find anything useful (clearly any reference is appreciated!). I want to create a script - say foo.py - in which I want pass from 3 to 6 arguments: $ python foo.py arg1 arg2 arg3 The first 3 arguments must be given in any case; the last 3 arguments are used in a function that have default argument values if nothing is passed.

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