Создание виртуальных окружений и установка библиотек для python 3 в ide pycharm

Импорт модуля

Если запустить в каталоге, в котором лежит данный модуль (например, my_module.py), интерпретатор:


>>> python

и потом сделать импорт модуля:

>>> import my_module

то мы получаем доступ ко всем функциям, которые в модуле определены:

>>> my_module.func1()
>>> my_module.func2()
...

Для более короткой записи можно создать локальную переменную:

>>> f1 = my_module.func1

Второй вариант импорта — взятие непосредственно имени без имени модуля:

>>> from my_module import func1, func2
>>> func1()

Третий вариант импорта — включение всех имен, определенных в модуле:

>>> from my_module import *
>>> func1()

Для предотвращения конфликта имен можно использовать создание алиаса:

>>> from my_module import open as my_open

Пример. Импорт на основе from обладает такой особенностью, что он делает импортируемые атрибуты read-only:

>>> from small import x, y
>>> x = 42

В данном случае x — это локальная переменная, в то время как переменные x, y в самом модуле small не меняются:

>>> import small
>>> small.x = 42

здесь x — глобальная переменная.

Во избежание недоразумений import предпочтительнее без from в тех случаях, когда один и тот же модуль используется в нескольких местах.

Поскольку модуль загружается один раз, для его повторной загрузки можно использовать функцию reload().

Каждый модуль имеет собственное пространство имен, являющееся глобальной областью видимости для всех определенных в нем функций. Для того чтобы переменные этого модуля не попали в конфликт с другими глобальными именами или другими модулями, нужно использовать префикс: _имя_модуля_._имя_переменной_ .

Модули могут импортировать другие модули. Обычно инструкцию import располагают в начале модуля или программы.

Простая С библиотека, которую можно использовать из Python

Здесь мы рассмотрим все этапы создания и тестирования примеров кода. Небольшое предисловие о самой С библиотеке, перед тем, как мы перейдем к модулю ctypes.

Код С, который мы будем использовать в этом руководстве будет настолько прост, насколько это возможно- он написан специально для раскрытия основных понятий, рассматриваемых в этом руководстве. Это скорее «пример на пальцах», и не предназначен для более широкого применения. Давайте рассмотрим функции, которые мы будем использовать:

C

int simple_function(void) { static int counter = 0; counter++; return counter; }

1 2 3 4 5

intsimple_function(void){

staticintcounter=;

counter++;

returncounter;

}

Функция simple_function просто возвращает подсчитанные числа. Каждый раз, когда она вызывается в счетчике increments, она выдает следующее значение:

C

void add_one_to_string(char *input) { int ii = 0; for (; ii < strlen(input); ii++) { input++; } }

1 2 3 4 5 6

voidadd_one_to_string(char*input){

intii=;

for(;ii<strlen(input);ii++){

inputii++;

}

}

Функция add_one_to_string добавляет единицу к каждому символу в переданном массиве char. Мы используем его при рассмотрении неизменяемых строк Python и узнаем, как работать с ними при необходимости.

Python

char * alloc_C_string(void) { char* phrase = strdup(«I was written in C»); printf(«C just allocated %p(%ld): %s\n», phrase, (long int)phrase, phrase); return phrase; }

void free_C_string(char* ptr) { printf(«About to free %p(%ld): %s\n», ptr, (long int)ptr, ptr); free(ptr); }

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

char*alloc_C_string(void){

char*phrase=strdup(«I was written in C»);

printf(«C just allocated %p(%ld):  %s\n»,

phrase,(longint)phrase,phrase);

returnphrase;

}  

void free_C_string(char*ptr){

printf(«About to free %p(%ld):  %s\n»,

ptr,(longint)ptr,ptr);

free(ptr);

}

Python

clib1.so: clib1.o gcc -shared -o libclib1.so clib1.o

clib1.o: clib1.c gcc -c -Wall -Werror -fpic clib1.c

1 2 3 4 5

clib1.soclib1.o

gcc-shared-olibclib1.so clib1.o

clib1.oclib1.c

gcc-c-Wall-Werror-fpic clib1.c

Makefile в repo настроен на создание и запуска демо из scratch. Вам нужно только запустить следующую команду в вашей оболочке:

Python

$ make

1 $make

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.

Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:

  1. Создаём проект со своим собственным виртуальным окружением, куда затем будут устанавливаться необходимые библиотеки;
  2. Предварительно создаём виртуальное окружение, куда установим нужные библиотеки. И затем при создании проекта в PyCharm можно будет его выбирать, т.е. использовать для нескольких проектов.

Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта

Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.

Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.

Далее разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter. И выбираем New environment using Virtualenv. Путь расположения окружения генерируется автоматически. В Windows можно поменять в пути папку на , чтобы команда находила создаваемые в PyCharm окружения. Ставить дополнительно галочки — нет необходимости. И нажимаем на Create.

Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки File → Settings. Где переходим в Project: project_name → Project Interpreter.

Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.

Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:

  • Кнопка с плюсом добавляет пакет в окружение;
  • Кнопка с минусом удаляет пакет из окружения;
  • Кнопка с треугольником обновляет пакет;
  • Кнопка с глазом включает отображение ранних релизов для пакетов.

Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах. Для установки нажимаем Install Package.

После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.

Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:

Для запуска программы, необходимо создать профиль с конфигурацией. Для этого в верхнем правом углу нажимаем на кнопку Add Configuration…. Откроется окно Run/Debug Configurations, где нажимаем на кнопку с плюсом (Add New Configuration) в правом верхнем углу и выбираем Python.

Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл :

Remove a Package

Use the command to remove a package:

Example


Uninstall the package named «camelcase»:

C:\Users\Your Name\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Scripts>pip uninstall camelcase

The PIP Package Manager will ask you to confirm that you want to remove the camelcase package:

Uninstalling camelcase-02.1:  Would remove:    c:\users\Your Name\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages\camecase-0.2-py3.6.egg-info    c:\users\Your Name\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages\camecase\* Proceed (y/n)?

Press and the package will be removed.

Архитектура программы

Любая нетривиальная программа будет представлена несколькими файлами, связанными друг с другом импортами. Python, как и большинство других языков программирования, использует модульную структуру программы, где функциональные возможности группируются в многократно используемые единицы. Различают три типа файлов в многофайловом приложении:

  • Файл верхнего уровня. Python скрипт, который является основной точкой входа в программу. Используется для запуска приложения.
  • Пользовательские модули. Файлы Python, которые импортируются в файл верхнего уровня или между собой, определяющие отдельные функции. Такие файлы обычно не запускаются непосредственно из командной строки и создаются для решения узкоспециализированных задач проекта.
  • Модули стандартной библиотеки. Модули, встроенные в установочный пакет Python, такие как независимые от платформы инструменты для системных интерфейсов, сценарии работы с Интернет протоколами, построение графических интерфейсов и другие.

На этом рисунке модуль top_module.py – это файл Python верхнего уровня, который импортирует функции, определенные в модуле module1, но также имеет доступ к функциям в module2 через module1. Два пользовательских модуля используют ресурсы друг друга, а также другие модули из стандартной библиотеки Python. Цепочка импорта может идти настолько глубоко, насколько нужно – нет ограничений в количестве импортированных файлов, и они могут импортировать друг друга, хотя нужно быть осторожным с циклическими импортами.

В приведенном выше примере top_module.py – это модуль верхнего уровня, который будет запускаться пользователем, и он импортирует инструменты из других модулей через module1.py. module1 и module2 являются определяемыми пользователем модулями, а модуль math импортируется из стандартной библиотеки. При запуске скрипта верхнего уровня получаем:

$ python top_module.py k = 2 n = 5 10.0

Когда запускается файл Python верхнего уровня, его операторы исходного кода и операторы в импортированных модулях компилируются в промежуточный формат, известный как байт код, который является независимым от платформы. Файлы байт кода импортированных модулей хранятся с расширением .pyc в том же каталоге, что и .py-файл для версий Python до 3.2, и в каталоге __pycache__/ в текущем каталоге программы в Python 3.2+.

Выход из игры

Чтобы выйти из программы pygame, можно сначала объявить соответствующие модули неинициализированными, а затем просто выйти из Python с помощью функции quit().

Поскольку пользователи контролируют работу и события в игре, pygame.QUIT отправляется в очередь событий, когда пользователь завершает работу программы, нажав на «X» в верхнем углу игрового окна.

Добавьте в цикл for выражение if.

Новый код говорит программе, что если пользователь нажал Х, программа должна прекратить работу с помощью функций pygame.quit() и quit().

Поскольку ранее мы импортировали pygame.locals, теперь можно использовать event.type и QUIT без «pygame.» в начале.

Также запрос на выход из программы могут вызывать другие пользовательские события, например, событие KEYDOWN и несколько ключей.

Событие KEYDOWN значит, что пользователь нажал клавишу на клавиатуре. К примеру, это может быть клавиша Q или ESC. Добавьте код в цикл for.

Логические операторы сообщат программе, что она должна прекратить работу, если пользователь нажимает «X» в верхнем углу игрового окна или клавиши Q или ESC.

На этом этапе можно протестировать функциональность игры и затем выйти из нее, либо с помощью значка Х, либо нажав Q или ESC.

Пакеты

Пакеты — способ структурирования пространств имен модулей на основе файловой системы. Пакетная организация дает все удобства по управлению большим количеством файлов. Пакетный импорт делает код более читабельным и значительно упрощает поиск. Если весь код структурирован в одном рутовом каталоге, все, что нужно добавить в PYTHONPATH — это рутовый каталог.

Так же, как применение модулей делает безопасным использование глобального пространства имен авторами различных модулей, применение пакетов делает безопасным использование имен модулей авторами многомодульных пакетов.

Например, есть пакет, который лежит в корневой папке TCP. В нем лежат два подкаталога — Server и Client:

TCP/
   _init_.py
   main.py
   
   Server/
         _init_.py
         tcp.py
         server.py
         lib.py
   Client/
         _init_.py
         tcp.py
         client.py
         lib.py

Файл _init_.py необходим для того, чтобы интерпретатор распознал каталог, как содержащий пакет. Обычно это пустой файл. Тогда импорт индивидуальных модулей пакета может быть таким:

>>> import TCP.Server.lib
>>> import TCP.Client.lib

Ссылка на функцию должна быть полной:

>>> import TCP.Server.lib.connect()

Можно сделать альтернативную загрузку:

>>> from TCP.Server import lib as server_lib 
>>> from TCP.Client import lib as client_lib 
>>> server_lib.connect()
>>> client_lib.connect()

Здесь вместо lib может быть подставлен модуль, подпакет или имя, определенное в TCP.Server — т.е. это может быть функция, класс или переменная.

Что касается варианта с импортом:

>>> from TCP import *

то в корневом __init__.py может быть определен список __all__ , в котором перечисляются модули, которые импортируются в этом случае. Например:

    __all__ = 

Импорт всех имен может привести к конфликтам. При этом глобальные переменные становятся доступными только на чтение — вместо них будут созданы локальные.

Чуть подробнее о sys.path

Чтобы увидеть содержимое , запустите этот код:

Документация Python описывает так:

Документация к интерфейсу командной строки Python добавляет информацию о запуске скриптов из командной строки. В частности, при запуске .

Итак, повторим порядок, согласно которому Python ищет импортируемые модули:

  1. Модули стандартной библиотеки (например, , ).
  2. Модули или пакеты, указанные в :
      1. Если интерпретатор Python запущен в интерактивном режиме:

        Если мы запускаем скрипт командой :

        sys.path — это путь к

      2. Директории, указанные в переменной среды .
      3. Директория по умолчанию, которая зависит от дистрибутива Python.

Обратите внимание, что при запуске скрипта для важна не директория, в которой вы находитесь, а путь к самому скрипту. Например, если в командной строке мы находимся в и запускаем команду , то будет включать в себя , но не

Кроме того, общий для всех импортируемых модулей. Допустим, мы вызвали . Пусть импортирует , а выводит на экран . В таком случае будет включать (путь к ), но не (путь к ). Это значит, что может вызвать , так как находится в .

Структура DLL

DLL — Dynamic Link Library — динамическая подключаемая библиотека в операционной системе (ОС) Windows. Динамические библиотеки позволяют сделать архитектуру более модульной, уменьшить количество используемых ресурсов и упрощают модификацию системы. Основное отличие от .EXE файлов — функции, содержащиеся в DLL можно использовать по одной.

Для того, чтобы понять, как использовать динамические библиотеки, нужно вникнуть в их структуру.

DLL содержит набор различных функций, которые потом можно использовать по-отдельности. Но также есть возможность дополнительно указать функцию точки входа в библиотеку. Такая функция обычно имеет имя и вызывается, когда процессы или потоки прикрепляются к DLL или отделяются от неё. Это можно использовать для инициализации различных структур данных или их уничтожения.

Рисунок 1 — Пустой template, предлагаемый Code Blocks для проекта DLL.

На рисунке 1 приведен шаблон, который предлагает Code Blocks, при выборе проекта типа DLL. В представленном шаблоне есть две функции:

Для начала стоит подробнее рассмотреть функцию. Через нее ОС может уведомлять библиотеку о нескольких событиях (fdwReason):

  • DLL_PROCESS_ATTACH – подключение DLL. Процесс проецирования DLL на адресное пространство процесса. С этим значением DllMain вызывается всякий раз, когда какой-то процесс загружает библиотеку с явной или неявной компоновкой.

  • DLL_PROCESS_DETACH – отключение DLL от адресного пространства процесса. С этим значением DllMain вызывается при отключении библиотеки.

  • DLL_THREAD_ATTACH – создание процессом, подключившим DLL, нового потока. Зачем DLL знать о каких-то там потоках? А вот зачем, далеко не каждая динамическая библиотека может работать в многопоточной среде.

  • DLL_THREAD_DETACH – завершение потока, созданного процессом, подключившим DLL. Если динамическая библиотека создает для каждого потока свои «персональные» ресурсы (локальные переменные и буфера), то это уведомление позволяет их своевременно освобождать.

У не так много аргументов, самый важный уже рассмотрен выше, теперь о двух других:

  • Аргумент lpvReserved указывает на способ подключения DLL:
    • 0 — библиотека загружена с явной компоновкой.
    • 1 — библиотека загружена с неявной компоновкой.
  • Аргумент hinstDLL содержит описатель экземпляра DLL. Любому EXE- или DLL-модулю, загружаемому в адресное пространство процесса, присваивается уникальный описатель экземпляра.

В предложенном на рисунке 1 шаблоне есть функция , которая может быть экспортирована из динамической библиотеки. Для того, чтобы это показать, при объявлении функции указывается . Например, так:

Функции, не объявленные таким образом, нельзя будет вызывать снаружи.

Задания для самоподготовки

1. Создайте модуль с двумя функциями, которые бы вычисляли периметр и площадь прямоугольника. Подключите этот модуль к основной программе и вызовите эти функции с аргументами, введенные с клавиатуры.

2. Задайте в модуле словарь, в котором ключами являются английские слова, а значениями соответствующие русские (переводы). Также добавьте необходимые функции для добавления и удаления новых слов в этом словаре. Импортируйте этот модуль в основную программу и реализуйте мини-словарь со следующим меню (функционалом):

1. Перевести слово

2. Добавить слово

3. Удалить слово

4. Завершить работу

Попробуйте развить идею словаря и добавьте возможность автоматического сохранения и считывания данных из файла (в файле сохраняется словарь целиком).

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Установка wxPython на Mac

wxPython поддерживает как 32-х так 64-х битную версию Mac OS. Если вдруг у вас установлена старая версия программного обеспечения Mac, вам скорее всего нужно установить версию Carbon для wxPython. Однако, Carbon не поддерживает 64-битную версию операционной системы Mac, поэтому если у вас установлена именно она, рекомендуется устанавливать версию Cocoa

Обратите внимание на то, что установка Classic будет осуществляется посредством dmg-файла

После загрузки подходящей версии, вам нужно будет задать настройки безопасности Mac, позволяющие вам установить wxPython. Перейдите в System Preferences, нажав на яблоко в верхнем левом углу экрана:

Как только вы там окажетесь, найдите Security Settings. В строке поиска вам будут предложены подсказки:

Выберите Security Settings и нажмите на маленький замочек, расположенный в нижнем левом углу диалогового окна.

Как только он разблокируется, замените параметр, отвечающий за источник устанавливаемого программного обеспечения, на Anywhere.

Теперь запустите загруженный вами dmg-установщик. Сразу же после установки wxPython верните настройки безопасности к прежним значениям. Это позволит избежать установки вредоносного программного обеспечения в будущем.

Чтобы проверить правильность установки wxPython, запустите скрипт, расположенный в начале статьи. Вы должны будете увидеть что-то вроде этого:

Пример работы с пакетами

PIP позволяет устанавливать, обновлять и удалять пакеты на компьютере. Ниже попробуем разобраться с работой менеджера pip на примере парсинга названий свежих статей на сайте habr.com.

  • установим нужные пакеты;
  • импортируем пакет в свой скрипте;
  • разберемся, что такое
  • обновим/удалим установленные пакеты;

Приступим

Шаг #1. Установка.

Для начала, нам необходимо установить beautifulsoup4 – библиотеку для парсинга информации с веб-сайтов.


pip найдет последнюю версию пакета в официальном репозитории pypi.org. После скачает его со всеми необходимыми зависимостями и установит в вашу систему. Если вам нужно установить определенную версию пакета, укажите её вручную:

Данная команда способна даже перезаписать текущую версию на ту, что вы укажите.

Также для работы beautifulsoup нам понадобится пакет lxml

️ Важный момент: по умолчанию pip устанавливает пакеты глобально. Это может привести к конфликтам между версиями пакетов. На практике, чтобы изолировать пакеты текущего проекта, создают виртуальное окружение (virtualenv).

Шаг #2. Импортирование в скрипте.

Для того, чтобы воспользоваться функционалом установленного пакета, подключим его в наш скрипт, и напишем простой парсер:

Шаг #3. requirements.txt.

Если вы просматривали какие-либо проекты Python на Github или где-либо еще, вы, вероятно, заметили файл под названием requirements.txt. Этот файл используется для указания того, какие пакеты необходимы для запуска проекта (в нашем случае beautifulsoup4 и lxml).

Файл создается командой:

и выглядит следующим образом:

Теперь ваш скрипт вместе с файлом requirements.txt можно сохранить в системе контроля версий (например git).

Для работы парсера в новом месте (например на компьютере другого разработчика или на удаленном сервере) необходимо затянуть файлы из системы контроля версий и выполнить команду:

Шаг #4.Обновление/удаление установленных пакетов.

Команда выведет список всех устаревших пакетов. Обновить отдельно выбранный пакет поможет команда:

Однако бывают ситуации, когда нужно обновить сразу все пакеты из requirements.txt. Достаточно выполнить команду:

Для удаления пакета выполните:

Для удаления всех пакетов из requirements.txt:

Мы разобрали основы по работе с PIP. Как правило, этого достаточно для работы с большей частью проектов.

Шаг 2 — Настройка виртуальной среды

Виртуальные среды позволяют выделять на сервере изолированную область для проектов Python. Благодаря этому каждый из ваших проектов может иметь собственный набор зависимостей, которые не помешают функционированию других ваших проектов.

Настройка среды программирования обеспечивает нам дополнительный контроль над нашими проектами Python и над обработкой разных версий пакетов

Это особенно важно при работе с пакетами сторонних разработчиков

Вы можете настроить любое желаемое количество сред программирования Python. Каждая среда представляет собой каталог или папку на сервере, содержащую несколько скриптов, обеспечивающих ее работу.

Хотя существует несколько способов создания среды программирования в Python, мы используем модуль venv, входящий в состав стандартной библиотеки Python 3. Для установки venv введите следующую команду:

С этим модулем мы готовым приступить к созданию сред. Вначале выберем каталог, где мы хотим разместить наши среды программирования Python, или создадим такой каталог с помощью команды :

Для создания среды перейдите в каталог, где вы хотите разместить среды, и введите следующую команду:

Команда настраивает новый каталог, содержащий несколько элементов, которые мы можем просмотреть с помощью команды :

Совместная работа этих файлов обеспечивает изоляцию ваших проектов в более широком контексте вашего локального компьютера, так что системные файлы и файлы проекта не смешиваются. Будет очень полезно использовать контроль версий и обеспечить каждому из ваших проектов доступ к конкретным пакетам, которые ему необходимы. Python Wheels — это формат готовых пакетов для Python, помогающий ускорить разработку программного обеспечения за счет сокращения количества операций компиляции. Он находится в каталоге в Ubuntu 18.04.

Чтобы использовать эту среду, ее нужно активировать. Для этого введите следующую команду, вызывающую скрипт activate:

В командной строке теперь будет отображаться имя вашей среды, в данном случае my_env. В зависимости от используемой версии Debian Linux префикс может выглядеть несколько иначе, однако называние вашей среды в скобках — это первое, что вы увидите в строке:

Префикс сообщает нам, что среда my_env активна, и что при создании программ они будут использовать настройки и пакеты этой конкретной среды.

Примечание. В виртуальной среде вы можете при желании использовать команду вместо и команду вместо . Если вы используете Python 3 на компьютере вне виртуальной среды, вы можете использовать только команды и .

После выполнения этих шагов ваша виртуальная среда готова к использованию.

Заключение

Сегодня мы узнали, что TCP протокол – это надежный сетевой протокол с гарантированной доставкой. При написании TCP клиент-серверных приложений функции протокола распределяются между приложением и самой операционной системой. В зависимости от архитектуры сервера, сокеты могут быть блокирующими и неблокирующими. Системные вызовы и позволяют писать высоконагруженные серверы с подключением большого количества клиентов. Инструментарий twisted значительно облегчает труд по написанию сетевых приложений, предоставляя программисту возможность сфокусироваться на логике приложения, скрывая при этом низкоуровневые подробности сетевого протокола.

Код примеров проверялся на версии Python 2.6.

<< Предыдущая статьяСледующая статья >>

Заключение

В этой статье были описаны 2 возможных альтернативных способа использования C-кода из программы Python.

В качестве второго способа описана общая схема самостоятельного написания интерфейса модуля, для его последующего использования в Python. Эта техника является основой для всех остальных способов, описываемых в последующих статьях. И, даже несмотря на некоторую громоздкость, описываемый подход к ручному написанию интерфейсов модулей Python вполне применим и эффективен, особенно для не слишком объёмных модулей.

В следующих статьях мы познакомимся ещё с некоторыми альтернативными способами интеграции С и Python-приложений, которые в некоторых смыслах могут считаться более продвинутыми.

Похожие темы

  • Тонкости использования языка Python: Часть 5. Мульти-платформенные многопоточные приложения.
  • Тонкости использования языка Python: Часть 7. Особенности взаимодействия с C++. Пакет distutils, библиотека Boost.Python, проект Cython.
  • ctypes — A foreign function library for Python
  • Разработка модулей ядра Linux: Часть 15. Ассемблерные возможности компилятора GCC

Новая система ввода/вывода

Метаклассы

Согласно Википедии, «метакласс — это класс, экземплярами которого являются другие классы.» Я раскрою эту концепцию более подробно во второй части этой серии.

Перед началом детального изучения новых механизмов ввода/вывода необходимо ознакомиться с абстрактными базовыми классами (abstract base classes или ABC). Более подробно эта тема будет освещена во второй части этой серии статей.

ABC — это классы, объекты которых нельзя создать. Чтобы использовать ABC, нужно создать класс наследник ABC и переопределить в нем его абстрактные методы. Признаком того, что метод является абстрактным, служит наличие у него декоратора . В новой инфраструктуре ABC также имеется декоратор для определения абстрактных свойств. Чтобы получить доступ к новой инфраструктуре, нужно импортировать модуль стандартной библиотеки. В листинге 1 приведен простой пример.

Листинг 1. Простой абстрактный базовый класс
from abc import ABCMeta

class SimpleAbstractClass(metaclass=ABCMeta):
    pass

SimpleAbstractClass.register(list)

assert isinstance([], SimpleAbstractClass)

Метод принимает в качестве аргумента некоторый класс и делает наш ABC подклассом этого класса. В этом можно убедиться с помощью инструкции в последней строке листинга. В листинге 2 показан другой пример, который использует декораторы.

Листинг 2. Абстрактный класс с декоратором и его реализация
from abc import ABCMeta, abstractmethod

class abstract(metaclass=ABCMeta):
    @abstractmethod
    def absMeth(self):
        pass
 
class A(abstract):
    # must implement abstract method
    def absMeth(self):
        return 0

Теперь, когда мы познакомились с концепцией АВС, давайте приступим к изучению новой системы ввода/вывода. В предыдущих версиях Python отсутствовали некоторые экзотичные, но важные функции, например , для некоторых потокоподобных объектов. Потокоподобные объекты — это файлоподобные объекты с методами и — например, сокеты или файлы. В Python 3 имеется несколько уровней ввода/вывода, основанных на потокоподобных объектах — уровень простого ввода/вывода, уровень буферизованного ввода/вывода и уровень текстового ввода/вывода — каждый из которых реализуется на основе отдельного абстрактного класса.

Как и раньше, вы можете открывать поток с помощью встроенной функции , хотя теперь вы также можете вызвать метод . В результате возвращается буферизованный текстовый файл, методы и которого возвращают строки. (Помните, что все строки в Python 3 являются unicode-строками.) Также вы можете применять буферизованный бинарный режим открытия файла с помощью вызова . В этом случае метод возвращает байты, но вы уже не можете вызвать метод .

Синтаксис встроенной функции выглядит так:

open(file,mode="r",buffering=None,encoding=None,errors=None,newline=None,closefd=True)

Файл можно открыть в следующих режимах:

  • : чтение
  • : запись
  • : дозапись в конец файла
  • : бинарный режим
  • : текстовый режим
  • : открытие дискового файла для обновления
  • : универсальный режим новой строки

Режимом по умолчанию является (чтение в текстовом режиме).

Именованный аргумент принимает целочисленные значения, которые определяют политику буферизации:

  • : выключает буферизацию
  • : строковая буферизация
  • : полная буферизация (по умолчанию)

Значение по умолчанию параметра encoding зависит от платформы. Параметр закрытия файлового дескриптора, , может иметь значение True или False. Если оно равно False, то файловый дескриптор сохраняется после закрытия файла. Передача именифайла здесь не сработает, в этом случае надо выставить в True.

Тип объекта, который возвращает функция , зависит от выбранного режима. В таблице 1 показаны типы возвращаемых значений.

Таблица 1. Типы возвращаемых значений для различных режимов открытия файла
Режим Возвращаемое значение
Текстовый режим
Бинарный режим
Режим бинарной записи
Режим бинарной дозаписи
Режим чтения/записи

Замечание: Под текстовыми режимами здесь понимаются режимы , , , и т.д.

В примере, приведенном в листинге 3, буферизованный бинарный поток открывается для чтения.

Листинг 3. Открытие буферизованного бинарного потока для чтения
>>>import io
>>>f = io.open("hashlib.pyo", "rb")  # открываем для чтения в двоичном режиме
>>>f                                 # f - это объект типа BufferedReader
<io.BufferedReader object at 0xb7c2534c>
>>>f.close()                         # закрываем поток

Объект имеет ряд полезных методов, например , , , , , , , , , , и , а также другие. Чтобы увидеть полный список методов, запустите функцию с объектом типа в качестве аргумента.


С этим читают