Wissenswertes rund um Python

Dokumentation

built-in Dokumentation

Python wartet mit einem reichhaltigen Fundus an built-inDokumentation auf.

dir Funktion

eignet sich als erste Suche in die Breite
listet das Dictionary von Objekten - alles ist ein Objekt in Python - auf

>>> dir ([])

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', 

...
 'reverse', 'sort']
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__']

>>> import sys
>>> dir ( sys )
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__name__', '__stderr__', '__stdin__', 
 ...

 'stdin', 'stdout', 'version', 'version_info', 'warnoptions']
>>> dir (5)

['__abs__', '__add__', '__and__', '__class__', '__cmp__', '__coerce__', '__delattr__', 

...
 '__truediv__', '__xor__']

Docstring:

Jedem Objekt ist ein __doc__String zugeordnet, der zwei Funktionen erfüllt:

durch Introspektion kann das Objekt nach seiner Dokumentation gefragt werden
- Strings, die am Anfang einer Objektdefinition stehen, werden automatisch als __doc__ Strings verwendet
- per Default ist der __doc__ Docstring leer

>>> class A:
...     "Klasse A"
...     def foo():

...             "Methode foo"
...     def bar():
...             pass
...

>>> A.__doc__
'Klasse A'
>>> A.foo.__doc__

'Methode foo'
>>> A.bar.__doc__
>>> print sys.__doc__

This module provides access to some objects used or maintained by the
interpreter and to functions that interact strongly with the interpreter.
exit() -- exit the interpreter by raising SystemExit 

....
getdlopenflags() -- returns flags to be used for dlopen() calls
getrefcount() -- return the reference count for an object (plus one :-)

getrecursionlimit() -- return the max recursion depth for the interpreter
setcheckinterval() -- control how often the interpreter checks for events

setdlopenflags() -- set the flags to be used for dlopen() calls
setprofile() -- set the global profiling function

setrecursionlimit() -- set the max recursion depth for the interpreter
settrace() -- set the global debug tracing function

>>> print sys.exit.__doc__
exit([status])

Exit the interpreter by raising SystemExit (status).
If the status is omitted or None, it defaults to zero (i.e., success).

If the status is numeric, it will be used as the system exit status.
If it is another kind of object, it will be printed and the system
exit status will be one (i.e., failure)

durch den __doc__Docstring kann automatisch Dokumentation erzeugt werden
- hier bietet sich sowohl pydoc als auch epydoc an

PyDoc

help in der Interpreter Shell aufgerufen, erzeugt die Dokumentation in einer manpage ähnlichen Art

>>> import sys
>>> help ( sys )
Help on built-in module sys:

NAME
    sys

FILE
    (built-in)

DESCRIPTION

    This module provides access to some objects used or maintained by the
    interpreter and to functions that interact strongly with the interpreter.

    Dynamic objects:

    argv -- command line arguments; argv[0] is the script pathname if known
    path -- module search path; path[0] is the script directory, else ''

    modules -- dictionary of loaded modules
...
>>> help (sys.exit)
Help on built-in function exit:

exit(...)
    exit([status])

    Exit the interpreter by raising SystemExit (status).

    If the status is omitted or None, it defaults to zero (i.e., success).

    If the status is numeric, it will be used as the system exit status.
    If it is another kind of object, it will be printed and the system
    exit status will be one (i.e., failure).

Bücher

Die folgenden Bücher halte ich für sehr empfehlenswert.

Grundlagen

Python Essential Reference von David M. Beazley
- sehr gutes, kompaktes Tutorial um mit C Kenntnissen Python zu lernen
- das Standardwerk bei science-computing
- mittlerweile existierte die 3-te Auflage
Learning Python von Mark Lutz und David Ascher
- sehr gutes Tutorial, das weniger Programmierkenntnisse als Python Essential Reference voraussetzt
Core Python Programming von Wesley J. Chun
- umfassendes Grundlagenbuch
- geht auch auf fortgeschrittene Konzepte ein

Praxis

Python Cookbook von Alex Martelli und David Ascher
- bewährte Rezepte, um das tägliche Arbeiten mit Python zu erleichtern
- geht weit über das Anbieten von Lösungen hinaus, da die Rezepte entwickelt und diskutiert werden
- fokussiert weniger die Syntax von Python, sondern die Frage:
  - Wie kann ich Python sinnvoll einsetzen?
- die Rezepte stammen aus dem Fundus Python Cookbook
Dive Into Python von Mark Pilgrim
- ausgehend von einem sinnvollen Pythonscript, werden die Komponenten von Python erklärt
- Dive Into Python führt einen schnell in die Tiefen von Python
- dies Buch ist sowohl für den Einsteiger als Tutorial als auch für den Pythonkenner zur Vertiefung seiner Kenntnisse sehr empfehlenswert
- Dive Into Python gibts auch online http://www.diveintopython.org/toc/index.html
Text Processing in Python von David Mertz
- Python als das Mittel der Wahl, um Text zu verarbeiten, steht bei David Mertz im Mittelpunkt
- als wichtigste Tools für das Textprozessieren erklärt er detailiert Strings, Regular Expressions und Parser
- David Mertz hat einen sehr kurzen und prägnanten, funktional orientieren Programmierstil

Web

Python Web Programming von Steve Holden
- How to build web systems in Python : ( Grundlagen, Datenbanken, XML Verarbeitung und Web Applikation mit Python )
Foundations of Python Network Programming von John Goerzen
- alles über Client Server Programmierung mit Python ( Grundlagen, Web Services, E-Mail Services, Protokolle, Frameworks und Multitasking )

Objektorientierte Programmierung

Objektorientierte Softwareentwicklung - Analyse und Design mit der UML von Bernd Oesterreich
- sprachunabhängige, sehr gute Einführung in die objektorientierte Denkweise und deren Visualisierung mit Hilfe der Unified Modeling Language
Design Patterns. Elements of Reusable Object-Oriented Software. von Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson und John Vlissides
- objektorientiertes Programmierung beschäftigt sich immer auch mit dem strukturieren und modellieren von Programmen
- dies Buch ist der Klassiker zum objektorientierten Entwurf von der Gang Of Four

Onlinequellen

python.org:

The Official Python Programming Language Website mit vielen interessanten Topics

Python Community
- SIGs Special Interest Groups rund um Python
Dokumentation
- Language Reference Manual von Guido van Rossum
- Das Tutorial von Guido van Rossum
- HOWTOs zu ausgewählten Themen
IDLE Pythons built-in IDE

python.de

Informationen, Artikel, News und Links zu Python

Python Cookbook

diese Seite ist eine hervorragende Quelle für Lösungen und Ideen rund um die Python Programmierung
Editor in Chief ist David Ascher
die bewährtesten der Rezepte finden sich ausführlich diskutiert in dem Buch Python Cookbook wieder

effbot.org

Eine von Fredrik Lundh initiierte Seite Rund um Python Stuff.

http://effbot.org/zone: Artikel
http://effbot.org/pyfaq: (A Semi-Official) Python FAQ Zone
http://effbot.org/pytut: (An unofficial) Python Tutorial Zone
http://effbot.org/pyref: (An Unofficial) Python Reference Wiki

Python Quick Reference Card

alles, was man über Python wissen sollte

Guis

Choose your GUI toolkit.: http://www.awaretek.com/toolkits.html

Entwicklungsumgebungen

IDLE
- ist in der Standardinstallation dabei
- unterstützt kein Refaktoring
- Einführung
Eric3
- sehr umfangreich
- setzt pyqt voraus
- hat eine Designer - sehr ähnlich dem qt-designer integriert - um qt Applikationen zu erstellen
- schreibe qt Applikationen mit Python
- screenshots
Pydev
- Plugin für EclipseIDE
- sehr mächtig
- screenshots

Introduction

Get into Python ist eine interaktive Lernplattform mit integrierter REPL.

Styleguides

The Zen of Python

>>> import this
The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/: Guido van Rossum Styleguide

Tools

um alle referenzierten Module eines Programms zu finden, existiert die undokumentierte Bibliothek modulefinder
```
python <path to modulefinder.py> main.py    
```
ergibt alle verwendeten Module einer Applikation

Python Executable erzeugen

py2exe für Windows
pyinstaller als Weiterentwicklung von py2exe für Linux, Irix und Windows
unter Binding Main Script and Modules into One Executable on Unixfindet man eine einfache Anleitung zum Packen mehrerer Python-Module in eine (ausführbare) Datei unter Unix, die aus folgenden Punkten besteht
1. erzeuge aus allen Python Dateien eine Zipdatei
2. füge einen Aufrufwrapper zu der Zipdatei hinzu
3. setzte die Datei auf ausführbar.
einen schönen Überblick liefert python to executable tools