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作者:董伟明 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22275595 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。注:本专栏文章未经允许请勿转载。 知乎上有不少人问和关注阅读开
注:本专栏文章未经允许请勿转载。
知乎上有不少人问和关注阅读开源项目代码这个问题,比如「初学 python,有哪些 Pythonic 的源码推荐阅读?」、「GitHub中适合新人阅读的Python项目有哪些?」、「如何去阅读并学习一些优秀的开源框架的源码?」等。本文将从推荐可阅读的Python项目和如何阅读者2个方面聊聊这个话题。阅读Python开源项目代码主要有如下三个原因:
1. 在工作过程中遇到一些问题,Google和StackOverFlow等网站找不到解决办法,只能去翻源码。
2. 对某些项目或者方向非常感兴趣,希望深入。
3. 学习遇到瓶颈需要汲取开源项目的经验和用法来做提高。
没有目的的阅读开源项目就是耍流氓。浪费了时间,但是能学到的东西也很少。怎么样根据自身情况去阅读呢?
1. 和兴趣以及工作契合。举个例子,工作中没有机会用到Celery又不是想自己造个轮子,读它的源码做什么?所以要从平时能接触到的那些项目中选取。比如我,我肯定不去看Django的代码,因为日常工作基本遇不到,遇到了现翻就好了。
2. 一个方向只看一两个典型的就可以了。比如WEB框架,我只看过Bottle和flask的源码(其实之前也看过Django的,只是浅尝辄止),而且看Bottle已经是好几年前的事情了。并不是堆的多了更好,有时候反而选择太多会懵。
3. 不同技术阶段的选择代码量、复杂度不一样的项目,下面会具体推荐。
4. 清楚自己看代码的目的。就是你看代码是想了解人家怎么设计、调试BUG、还是只是想学习正确的编程用法呢?其实没有必要细抠每个代码细节,有时候当黑盒看,知道输入输出就可以了。
和工作中看别人代码差不多,基本每个人、每个项目、每个团队都有自己写代码的风格,比如变量命名风格、某些语言特性使用方式、代码规范要求、目录风格等,其实开源项目的作者也是一样。看代码,如看人(团队)。 首先介绍下我的喜好(排名分先后):
1. kennethreitz。requests和python-guide作者。他还有一个非常励志的故事,有兴趣的可以看 谁说程序员不是潜力股?
2. mitsuhiko。flask、Jinja2、werkzeug和flask-sqlalchemy作者。
3. sigmavirus24。flake8、pycodestyle(原pep8)、requests、urllib3等项目的主要贡献者和维护者。
4.
ask。Celery及相关依赖的作者。
5.
ajdavis。mongo-python-driver(pymongo)、tornado等项目的主要贡献者。
6. bitprophet。fabric、paramiko(Python的ssh库)作者。
前2个是公认的Python领域代码写的最好的、最有创意的工程师。
初学者可以先阅读一些代码量比较少的,最好是单文件的项目:
1.
gitHub - kennethreitz/pip-pop: Tools for managing requirements files.
2. GitHub - kennethreitz/envoy: Python Subprocesses for Humans™.
3. GitHub - kennethreitz/records: SQL for Humans™
4. GitHub - mitsuhiko/pluginbase: A simple but flexible plugin system for Python.
5. GitHub - mitsuhiko/pipsi: pip script installer
6. GitHub - mitsuhiko/unp: Unpacks things.
7. GitHub - chrisallenlane/cheat
8. GitHub - jek/blinker: A fast Python in-process signal/event dispatching system.
9.
GitHub - mitsuhiko/platter: A useful helper for wheel deployments.
10.
GitHub - kennethreitz/tablib: Python Module for Tabular Datasets in XLS, CSV, JSON, YAML, &c.
看代码主要是了解别人写代码的方式,语法实践这些内容。看完之后,你可以针对这些项目能解决的问题自己写个项目,写完之后和上述项目去对比一下,看看哪些方面做的不好。
进阶的时候就要阅读一些相对复杂的项目,它们能帮助你提升Python编程技巧:
1. faif/python-patterns。使用Python实现一些设计模式的例子。
2. pallets/werkzeug。flask的WSGI工具集。其中包含了实现非常好的LocalProxy、cached_property、import_string、find_modules、TypeConversionDict等。
3. bottlepy/bottle。阅读一个Web框架对web开发就会有更深刻的理解,flask太大,bottle就4k多行,当然如果你有毅力和兴趣直接看flask是最好了的。
4. msiemens/tinydb。了解用Python实现数据库。
5. coleifer/peewee。了解ORM的实现。
6. pallets/click。click已经内置于在flask 0.11里,提供命令行功能,值得阅读。
7. mitsuhiko/flask-sqlalchemy。了解一个flask插件是怎么实现的。
除此之外Web开发者可以阅读一些相关的项目:
1. runscope/Httpbin。使用flask,网站是httpbin(1): HTTP Client Testing Service。
2. jahaja/psdash。使用flask和psutils的获取linux系统信息的面板应用。
3. pallets/flask-website。 flask官方网站应用。
4. pypa/warehouse。如果你使用pyramid,这个新版的PYPI网站,可以帮助你理解很多。
当然,2个学习flask重要的资源必须爆一爆:
1.
GitHub - realpython/discover-flask: Full Stack Web Development with Flask。
2. The Flask Mega-Tutorial。 这个就是《Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战》的原始博客。
推荐一个非常厉害的项目 GitHub - aosabook/500lines: 500 Lines or Less, 它里面包含了22个由该领域的专家完成,用不到500行的代码实现一个特定功能的子项目。连Guido van Rossum都亲自来写基于asyncio爬虫了,Nick Coghlan、ajdavis也出场了。更具体的介绍可以看Python 的练手项目有哪些值得推荐? - 小小搬运工的回答。
我基于个人兴趣和日常开发需要阅读过一些开源项目,我列一些比较通用的经验和感悟:
1. 不要畏惧。我发现大家都经常会感叹XXX强大,YYY流行,无形中你会把它放在一个不可触及到的地位,感觉它很难,而令自己不敢去挑战它。其实是人就会产出bug,假如你发现它有问题,就应该抓住机会去验证它。这个过程中,它的神秘感也就消失了,有过这么几次经验你就有信心了。其次是不要怕你提交的PR被拒绝。这是非常正常的,我有很多PR是被拒绝的,尤其是给标准库提交的Patch,绝大多数都被拒绝了。
2. 带着问题去阅读代码,这也是我认为最有效的方式。这会让你在阅读时候有个主线,比较有针对性。
3. 断点调试。在Python代码中使用pdb一般不太好使,因为代码复杂的话,这种断点需要你使用多个n跳到对应的位置,我一般都是先抛出异常,然后使用pdb的up/down/n等命令调试。当然在目标位置添加一些print日志或注释部分代码然后直接使用exit()退出也是可以的。
4. 善用文档,官网例子。阅读一个项目一开始会有点无从下手,那么就先好好这些内容,它们一般都是作者表达这个项目的第一个入口。quickstart、tutorial等内容中的最小化的例子其实就是最好的阅读入口,先去看这些引用的模块和调用的对应方法或者函数的对应实现,从下至上去阅读。
5. 理解作者的思考方式。不同的项目要有不同的思考方式来阅读,不要拧着自己的习惯去阅读,这样会很累,得尝试接受别人的观点,甚至于改变自己。
6. 阅读项目的早期版本。一些项目随着时间演进已经非常复杂了,读起来有难度,那么你可以回到项目的早期版本上,先去看相对简单地版本,然后设置几个时间点或者版本节点,渐进的来阅读。
7. 记忆并绘制项目架构。项目就是一堆代码的组合,除了学习编程技巧,还要了解项目的架构决策,这对于未来自己写大型项目非常用用。这种理解越补充,你会对它就越来越清晰。
8. 参与。如果只是看和思考而不参与,其实效果大打折扣。我建议要参与一些issue讨论、向作者提问、提PR添加新的功能、帮助改善文档等等。很多时候你理解的其实和作者是有冲突的,无论是你说服他和被他说服,对自己的成长都是很有帮助的。
推荐阅读: 《Python Web开发实战》预售了!
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本文标题: 教你阅读Python开源项目代码
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