Python 语言学习踩坑记

作者：游鱼思

Python最烦人的，应该就是包依赖了。

对于我这种256G的丐版存储，抠门舍不得花空间建虚拟环境的人，非常不友好。

Linux环境

停止使用CentOS，因为马上停止支持了。用Ubuntu吧。
并且安装的各种系统包版本也较低，比如 openssl 、Python3

Tortoise-ORM requires Python >= 3.7

而 python3.11需要的openssl的版本为1.1.x及以上

低于 Python 3.7 的，或者 openssl 没有 1.1.x以上的，各种报错无法运行。
因为这个浪费了N多时间。

这篇文章提供了编译 openssl、python 的正确方法：

https://stackoverflow.com/questions/73407527/installing-ssl-package-with-pip-requires-ssl-package-to-be-already-installed

yum自带openssl才到1.0，需要更新到3
yum install gcc libffi-devel zlib* openssl-devel

下载 openssl后，解压
./config --prefix=/usr/local/openssl shared zlib

vi /etc/ld.so.conf

添加内容: /usr/local/openssl/lib
ldconfig -v

设置openssl命令的软链接

ln -s /usr/local/openssl/bin/openssl /usr/bin/openssl

验证是否安装成功

openssl version -a

下载安装 Python 3.11

如果您是从源代码编译安装 Python，那么需要在安装了 OpenSSL 库之后重新编译 Python。确保在编译 Python 之前安装 OpenSSL 库，这样 Python 编译时就可以包含 SSL 支持。

centos的yum最高目前只有3.6

wget https://www.python.org/ftp/python/3.11.7/Python-3.11.7.tgz

tar xvf Python-3.11.7.tgz

cd Python-3.11.7

./configure --with-openssl=/usr/local/openssl

make & make install

验证：

python3.11 -V

It is important that the --with-openssl option has the same value as the --prefix option when you configured OpenSSL above!!!

sudo make altinstall 则是可选安装，不替换系统默认版本。

最后，运行程序时还可能报出证书错误：

pip3 install certifi

python -c "import certifi; print(certifi.where())"

在 ~/.bashrc 添加

export SSL_CERT_FILE=/path/to/cacert.pem

宝塔面板的Pthon管理就是大坑

不仅 requirements.txt 无法在界面导入

安装的包在运行时还出各种错。

设置python的系统路径

在 Unix-like 系统（如 Linux 或 MacOS）中，你可以通过修改 PATH 环境变量来设置 Python 的运行路径。你可以在你的 shell 配置文件（如 ~/.bashrc 或 ~/.bash_profile）中添加以下行：

export PATH="/path/to/your/python:$PATH"

/path/to/your/python 应该被替换为你的 Python 解释器的路径。你可以通过运行 which python 或 which python3 来找到这个路径。

例如：

export PATH="/www/server/pyporject_evn/versions/3.11.4/bin:$PATH"

立即生效： source ~/.bashrc

烦人的环境配置

目前最佳实践还是使用 venv，以空间换简洁，并且和vscode集成，不用记乱七八糟的命令。

将虚拟环境下依赖的包输出到requirements.txt
pip freeze > requirements.txt

2. 创建虚拟环境：

   • 使用 Python 3 创建一个虚拟环境。这允许您在隔离的环境中安装和管理包，而不影响系统级别的 Python 安装。
   • 创建并激活虚拟环境的步骤如下：

     python3 -m venv .venv
     source .venv/bin/activate  # 在 Unix 或 MacOS 上
     .venv\Scripts\activate  # 在 Windows 上
     

   • 在虚拟环境中，您可以使用 pip 而不是 pip3，因为 pip 会自动指向虚拟环境的 Python 版本。

3. 更新默认的 Python 版本：

   • 如果您希望默认使用 Python 3，可以考虑更新系统的默认 Python 版本。但请注意，这可能影响依赖于 Python 2 的系统应用和脚本。
   • 在某些系统中，您可以通过修改 ~/.bashrc 或 ~/.bash_profile 文件中的别名来设置默认的 Python 版本：

alias python=python3
alias pip=pip3

source ~/.bashrc

一旦激活，您将在终端提示符前看到虚拟环境的名称，表示您现在处于虚拟环境中。

4. 现在，您可以在虚拟环境中安装所需的Python包和库，例如：

   pip install package_name

这将安装包并将其保存在虚拟环境中，而不会影响全局Python环境。

5. 当您完成工作时，可以使用以下命令来退出虚拟环境：

   deactivate
   

   这将使您返回到全局Python环境。

通过按照上述步骤，您可以轻松地创建和使用虚拟环境，以隔离不同项目的依赖关系，并确保它们不会相互干扰。

如果直接把 .venv 搬运到服务器目录，运行又会出现 证书错误

[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1002)

解决方法可能是： 找到并运行 Install Certificates.command

混乱的包名

提示：requests.exceptions.InvalidSchema: Missing dependencies for SOCKS support.

解决：pip3 install 'requests[socks]'

这里的坑在于 'requests[socks]' 需要引号。

websocket有几个包

1、功能不全的 websocket

导入的时候：

import websocket

2、websocket-client 不带服务端，不支持异步

pip3 install websocket-client

导入的时候也是：

import websocket

3、websockets 带服务端，支持异步

pip3 install websockets

导入的时候：

import websockets

代理

如果是采用socket5代理访问api，可能报错：

Using SOCKS proxy, but the 'socksio' package is not installed. Make sure to install httpx using pip install httpx[socks].

pip3 install "httpx[socks]"

pip3 install PySocks

还是报错："Could not install packages due to an OSError: Missing dependencies for SOCKS support"

解决：需要先关闭代理，或者在新的shell中安装，否则这个错误会阻塞安装。

数据类型

Python 中的 Decimal 和 float 都是用来表示浮点数的,但是它们在精度、存储方式和运算规则上存在一些区别。

1. 精度

float 是用二进制来近似表示浮点数,因此在某些情况下会有精度丢失的问题。例如:

>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004

而 Decimal 则是用字符串的形式精确地表示一个浮点数,可以避免这种精度丢失的问题。

>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal('0.1') + Decimal('0.2')
Decimal('0.3')

2. 存储方式

float 在内存中是用二进制的方式存储,而 Decimal 则是用字符串的形式存储。Decimal 更加精确,但是存储和运算的效率相对会低一些。

3. 运算规则

float 遵循 IEEE 754 标准,在运算过程中可能会出现一些我们预期之外的结果。而 Decimal 可以通过设置不同的上下文(Context)来控制运算的规则,比如精度、舍入模式等。

4. 使用场景

如果是科学计算或大部分的普通运算,使用 float 已经足够。但如果涉及到金融计算等对精度要求极高的场景,使用 Decimal 会更加合适。

总的来说,Decimal 用于需要精确计算的场合,如财务、货币等领域,而 float 则用于科学计算或普通的简单运算。在精度要求不是很高的情况下,使用 float 可以获得更好的性能。

Python 语法

在 Python 中，__init__.py 文件有几个重要的作用，主要用于组织模块和包。以下是它的主要功能：

1. 标记目录为 Python 包：
   • 在 Python 中，任何包含 __init__.py 文件的目录都被视为 Python 包。这允许你将一系列相关的模块组织到一个包中。例如，如果有一个目录 my_package，包含文件 __init__.py，那么你可以通过 import my_package 来导入这个包。
2. 初始化代码：
   • __init__.py 文件也可以包含用于包初始化的代码。当包被导入时，__init__.py 中的代码将被执行。这可以用来设置包所需的任何初始状态或变量。
3. 控制包的命名空间：
   • 通过在 __init__.py 文件中定义 __all__ 列表，你可以明确地指定当使用 from package import * 时应该导出哪些模块。这有助于避免命名空间污染。
4. 简化导入：
   • 你可以在 __init__.py 文件中导入包内的模块，这样外部导入这个包时，可以直接访问这些模块。例如，在 __init__.py 中写入 from .module import MyClass，那么可以直接通过 import my_package 后使用 my_package.MyClass。
5. 向后兼容性：
   • 在 Python 3.3 之前，__init__.py 文件是定义包的必要条件。在 Python 3.3 及以后，引入了隐式的命名空间包，不再强制要求有 __init__.py 文件。但出于向后兼容性和明确性的考虑，很多项目仍然使用 __init__.py 文件。

总的来说，__init__.py 在定义和组织 Python 包时扮演着重要角色，尽管在最新版本的 Python 中，它不再是严格必需的。

Q：通常在Prompt末尾，添加注释 # noqa: E501 ，这有什么用途？
A：在Python中，# noqa: E501 是一种特殊的行内注释，用于告诉某些代码检查工具忽略特定的规则。具体来说，# noqa: E501 是用来指示代码检查工具忽略“行太长”的警告。

noqa：这是一个常见的约定，用于指示“不对此行应用质量保证（Quality Assurance）检查”。noqa 代表 "No Quality Assurance"。

E501：这是一个特定的错误码，通常由PEP 8风格指南中的代码检查工具（如 flake8）使用，用于表示一行代码的长度超过了建议的最大长度（默认是79个字符）。

当你在一行代码的末尾添加 # noqa: E501 注释时，它会告诉支持这一约定的代码检查工具忽略这一行的长度限制。这在某些情况下很有用，例如当一行代码包含长字符串或复杂表达式，而你不想将其拆分成多行时。

在Python中，前缀为双下划线（__）的变量或参数名具有特殊的含义。这种命名习惯通常用于实现特定的面向对象编程概念，如下所述：

名称改编（Name Mangling）：

当成员变量或函数名以双下划线 (__) 开头时，Python解释器会对其进行名称改编。这意味着这些名称在内部会被转换成包含其所属类名的形式。例如，在类 MyClass 中，一个名为 __example 的变量实际上会被转换为 _MyClass__example。

这种改编是为了避免在继承时子类意外重写基类的成员。

限制外部访问：

双下划线前缀通常用于表示一个变量或方法是“私有”的，意味着它们不应该从类的外部访问或修改。虽然Python没有强制的访问控制，但这是一种约定，用于指示程序员应该如何使用这些成员。

在Python中，**kwargs 是一种特殊的参数，用于在函数定义中收集任意数量的关键字参数。这里的 ** 是一个解包操作符，它允许将多个关键字参数（这些参数以键值对的形式出现）聚集成一个字典。kwargs 是 “keyword arguments” 的缩写，但你可以使用任何名称，关键是 ** 前缀。

当一个函数定义包含 **kwargs 时，它可以接受任何数量的关键字参数，而不是只接受固定数量或固定名称的参数。这些参数在函数内部作为字典处理，其中参数名是字典的键，参数值是字典的值。

这种机制使得函数非常灵活，因为你可以传递不同数量和不同名称的参数，而不需要修改函数的定义。它在需要处理不确定数量的参数时非常有用，尤其是在编写通用函数或库时。

工厂函数

工厂函数（Factory Function）是一种常见的编程模式，它用于创建并返回对象实例。Python中的工厂函数通常是一个函数，接受一些参数，并根据这些参数来创建并返回新的对象。下面我将详细解释Python工厂函数的用法。

1. 创建工厂函数：

首先，您需要定义一个工厂函数，它将负责创建对象。这个函数可以具有任何名称，通常以create_或make_等前缀开头，以清楚地表示其目的。下面是一个简单的示例，创建一个工厂函数来生成人员对象：

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

def create_person(name, age):
    return Person(name, age)

在上面的示例中，create_person是工厂函数，它接受名称和年龄作为参数，并创建一个Person对象。

2. 使用工厂函数创建对象：

要创建对象，只需调用工厂函数并传递必要的参数。例如：

person1 = create_person("Alice", 30)
person2 = create_person("Bob", 25)

通过这种方式，您可以使用工厂函数轻松地创建多个对象。

3. 工厂函数的好处：

使用工厂函数有以下好处：

• 封装创建过程：工厂函数封装了对象的创建过程，使代码更易维护和扩展。
• 参数验证：工厂函数可以在创建对象之前验证传递的参数，以确保它们是有效的。
• 对象复用：工厂函数可以实现对象的复用，避免重复创建相同类型的对象。
• 创建灵活性：工厂函数可以根据不同的参数组合创建不同的对象类型。

4. 示例扩展：

以下是一个更复杂的示例，使用工厂函数创建不同类型的汽车对象：

class Car:
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year

def create_car(make, model, year):
    return Car(make, model, year)

def create_electric_car(make, model, year, battery_capacity):
    car = Car(make, model, year)
    car.battery_capacity = battery_capacity
    return car

def create_hybrid_car(make, model, year, battery_capacity, engine_type):
    car = Car(make, model, year)
    car.battery_capacity = battery_capacity
    car.engine_type = engine_type
    return car

在这个示例中，我们定义了三个工厂函数，用于创建不同类型的汽车对象。根据参数的不同，可以创建普通汽车、电动汽车或混合动力汽车。

希望这个详细的解释有助于理解Python工厂函数的用法。工厂函数是一种强大的设计模式，可以在代码中提高灵活性和可维护性。

类

在Python中，类的实例化过程涉及到两个方法：new()和__init__()。当你创建一个类的实例时，首先会调用__new__()方法来创建一个新的实例，然后调用__init__()方法来初始化这个实例。这两个方法都可以接受参数。

Python并没有像PHP那样的__invoke()魔术方法，可以让对象像函数一样被调用。但是，Python有一个类似的特性，那就是__call__()方法。如果一个类定义了__call__()方法，那么它的实例就可以像函数一样被调用。