[转]python 常用类库！

http://newedit.tigris.org/technical.htm Limodou的NewEdit编辑器的技术手册，讨论了一些关于插件接口实现、i18实现、wxPython使用有关的问题，值得参考。
关于插件扩展机制：
- A Simple Plugin Framework 讲解了一种非常聪明而简单的办法来为代码提供插件接口。如果参考Java社区的类似框架，则有Java Plug-in Framework (JPF)以及OSGi标准。
- 另外limodou先生在Ulipad中实现插件和MixIn的机制也十分简单有效，见[NewEdit]设计说明(一)--概述，当然在UliPad最新版本的代码中对这个机制的实现又有实用的改进。（发布插件则有不少项目采用Python Eggs）
- 比较复杂的应用程序则可以使用Zope Component Architecture这样的机制来实现灵活易用的扩展接口（注意：zca虽然是Zope平台的一个组成部分，但其自身是不需要依赖Zope平台即可使用的）。

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3.? 常用工具

http://www.scons.org/ Java有Ant这个巨火的构建工具，Python的特性允许我们构建更新类型的构建工具，就是scons了。
Python Sidebar for Mozilla FireFox的一个插件，提供一个用来查看Python文档、函数库的侧边栏。
IPython 很好用的Python Shell。
Easy Install 快速安装Python模块的易用性解决方案（使用这种方式发行的包通常以Python Eggs的格式被Easy Install自动处理）。有人推荐先用 virtualenv 建个虚拟python环境再使用 easy_install (之后就不用加 --prefix参数了）。
- Mac下说setuptools版本过低的问题

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3.1? Python IDE

我的IDE选择经验其实我现在只用Vim和Pydev了

Pydev 基于Eclipse的，非常棒的Python环境，改进速度非常快，现在是我最喜欢的IDE。
ulipad Python+wxPython实现的轻量级全功能跨平台IDE，非常好用。做一些简单小东西的时候我会用这个。
Eric Python IDE 基于QT实现的非常不错的跨平台PYTHON IDE。支持调试，支持自动补全，甚至也支持重构。如果没有ulipad，并且在我的gnome下基于QT的Eric界面别走形的话，我会选这个。
Spyder 几乎是个轻量化的 Eric ，也是基于 QT 和 QScintilla2 实现。它是科学计算包 python(x,y) （集成了科学计算常用的python第三方库，有400多M）的一个组成部分。
http://www.xored.com Trustudio 一个基于Eclipse的、同时支持Python和PHP的插件，曾经是我最喜欢的Python IDE环境，功能相当全了，不过试用时感觉有些细节不完善以致不大好用。
http://www-900.ibm.com/developerWorks/cn/opensource/os-ecant/index.shtml 用 Eclipse 和 Ant 进行 Python 开发
http://www.scintilla.org/ 同时支持Win和Linux的源代码编辑器，似乎支持Python文件的编辑。
http://boa-constructor.sourceforge.net/ 著名的基于WxPython的GUI快速生成用的Python IDE，但是开发进度实在太差了……
http://pype.sourceforge.net/ 成熟的Python代码编辑器，号称功能介于EMACS和IDLE之间的编辑器。
http://www.stani.be/python/spe SPE：号称是一个Full Featured编辑器，集成WxGlade支持GUI设计。
eggy 用Python和QT实现的Python IDE，据说轻量又好用～

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3.2? 内置类库使用参考

Python正则表达式操作指南
- 为方便调试正则表达式，可以用KODOS（基于 PyQT ）、kiki（基于 wxPython ）、Pyreb（基于 wxPython ）中的任何一个来辅助。
- 我目前用的是 kiki，但最近它的官方网站登陆不上去，我从 Debian 包把它的源码扒出来，应用了 stani 做的wxPython 2.8 兼容性补丁，并且用py2app把它封装成 Mac 应用程序供 QuickSilver 调用。修改以后的源代码包下载。

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3.3? 常用第三方类库

NumPy Python的数学运算库，有时候一些别的库也会调用里面的一些功能，比如数组什么的；
Pil Python下著名的图像处理库Pil；
SimPy 利用Python进行仿真、模拟的解决方案；
Matplotlib 据说是一个用来绘制二维图形的Python模块，它克隆了许多Matlab中的函数，用以帮助Python用户轻松获得高质量(达到出版水平)的二维图形；
- Graphviz 与 Matplotlib 不同，这个东西能画：有向图、网络结构、有限状态机等等。本身不是 Python 实现的，但是能找到 Python 封装。
Crypto python的加解密扩展模块；
Python for CJK 提供与python有关的CJK语言支持功能：转码、显示之类。
Psyco、Pyrex：两个用于提高Python代码运行效率的解决方案；如果对性能还不满意，可以试试这样：用 Python 写自己的 C Module。
Pyflakes、PyChecker、PyLint：都是用来做Python代码语法检查的工具。
图形界面开发库：
- wxPython 基于wxWindows的易用且强大的图形界面开发包wxPython；wxPython发行版还自带了PyCrust、PyShell、PyAlaCarte和PyAlaMode等几个工具，分别是图形界面Shell和代码编辑器等，分别具有不同特点可以根据自己的需要选用。
- PyQt 一般认为综合各平台上的表现，PyQt比wxPython能提供更为可靠的表现，较少遇到稀奇古怪的Bug。只是Qt虽然LGPL了，可是PyQt对商业软件仍然是收费的，Nokia刚开始做LGPL的Qt绑定——PySide，但是还谈不上成熟。
  - 在Mac上安装PyQt的详细步骤 PyQt在Win和Linux上都有可直接安装的二进制包，只有Mac没有。不过按照这篇文档来做，也是不难（我已试过，一切靠谱）。
- PyGtk Qt永远的竞争者，在Win和Linux下表现都还不错，Mac下新的本地化移植绕过了系统自带的X11服务，性能大为提升，只是对输入法和字体支持等还有欠缺。
  - 先按照Building GTK-OSX安装GTK-OSX，然后按照Gtk+ Python页的说明安装PyGtk即可，非常容易。
Tornado 非阻塞、高性能、可扩展的 Web Server 实现，源自FriendFeed。
http://avc.inrim.it/html/ 比MVC模式更方便易用的开发框架，主要是帮助透明地完成界面控件与后台数据之间的内容绑定。该框架支持GTK、QT、TK、wxWidgets等主要具有Python封装的GUI开发框架。
pygame 用Python帮助开发游戏的库，也可以用这个来播放视频或者音频什么的，大概依靠的是SDL；
py2exe win下将Python程序编译为可执行程序的工具，是一个让程序脱离Python运行环境的办法，也可以生成Windows服务或者COM组件。其他能完成Python脚本到可执行文件这个工作的还有Gordon McMillan‘s Installer、Linux/Unix专用的freeze、Mac专用的py2app，另外setuptools可能也能帮上点。不过此类工具难免与一些模块有一些兼容性的问题，需要现用现测一下。总之这个主题可以参考How to Distribute Commercial Python Applications。
嵌入式数据库：BerkeleyDB的Python版，当然还有其他的好多。
PEAK提供一些用于实现自动化集群测试的重要基础类库，比如超轻量线程框架、分布式代码执行等。
- greenlet 是PEAK给出的一种进程内的线程模型实现，自称是Stackless项目的副产品。其实这是一种伪线程，也就是说greenlet间切换需要明确指定下一步切换到哪块指令继续执行，而没有被执行的代码就被暂时挂起了。这里面greenlet间的执行顺序是完全确定的，并且是非并发的，就不能解决长时间大量资源占用的操作会导致程序无响应的问题。但greenlet可以用来减少资源死锁、互斥造成的资源消耗（代码被阻塞时，可以切换先去执行其他未被阻塞的部分），因此用来响应按钮点击等是挺好用的。
  - greenlet 现在不再是 pylib 的组成部分了，而是一个独立的名为 greenlet 的 pypi 包，可以通过 easy_install 安装。
- Eventlet 是基于 greenlet 完成的一个高并发网络库，提供“线程”池、消息队列等许多非常方便的机制，比直接用 greenlet 要方便得多。并且 Eventlet 源自著名的虚拟现实项目——第二人生，是经过现实考验的可靠解决方案。
Pyro 一个Python的分布式对象系统，提供面向对象风格的RPC功能。
PycURL 传说这是实现Python下多线程网页抓取的效率最高的解决方案，本质是对libcurl C语言库的封装。其实Twisted也可以定制成为一个网页抓取工具的。
Protocol Buffers Google提供的高效数据序列化解决方案，比基于XML的数据序列化方案在数据大小和编解码效率上都大约高一个数量级。当然，Google自己也说这种办法也不是用哪都合适，一来Protocol Buffers不大适合用来处理格式化的文本，另一方面其本质是一个传输协议的生成语言，可能在传输的内容相对固定时，才值得专门生成一套这样的解析器。
pyinotify 利用操作系统自身提供的Notify机制以最高的效率监控文件变化。
Scrapy 是一个网络爬虫框架，可以非常容易地通过定制规则得到所需的爬网器。基于 Twisted 实现。
chardet 一个猜测网页编码（比如utf-8还是gb18030）的库，会根据HTTP参数、HTML标签、XML标签中的相关声明来进行猜测。另有一个非Python实现的Enca也可以提供类似的功能。
JPype Python里调用Java类库、Java代码的桥接解决方案（因Limodou在ChinaUnix上提及而得知）。JPype使用要点
μTidylib 著名html整理、排错、自动修正工具HTML Tidy Library的Python封装。通常在正式开始分析html之前，先用这个东西预处理一下，后面的工作会轻松、准确得多～
Fudge 被HD的项目组认为是最好的Python Mock模块（也即冒烟测试）。
nose 测试脚本自动发现、自动执行辅助工具。文档见nose documentation。
Coverage.py Python 测试代码覆盖率统计工具，已经内置于 nose 。
Heapy 对 Python 程序进行内存占用剖析的模块，Guppy-PE 项目的组成部分之一，被 Scrapy 等项目用作内存泄露的调试工具。类似的还有：
- PySizer，感觉已经太旧了。
- Dowser，和 Heapy 特点不太一样，并且使用CheeryPy作为调试结果的输出界面。
Gluttony Python 模块之间依赖关系图的自动生成工具。

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3.4? 其他东西

http://www.forum.nokia.com/main/0,,034-821,00.html Nokia居然发布了在Series 60系统上运行Python程序（图形界面用wxPython）的库，还有一个Wiki页是关于这个的：http://www.postneo.com/postwiki/moin.cgi/PythonForSeries60 。Python4Symbian这个页面是记录的我的使用经验。
pyre：使用Python完成高性能计算需求的包，真的可以做到么？还没研究。
Parallel Python：纯Python的并行计算解决方案。相关中文参考页面
Pexpect：用Python作为外壳控制其他命令行程序的工具（比如Linux下标准的ftp、telnet程序什么的），还没有测试可用程度如何。
pyjamas：Google GWT的Python克隆，还处在早期版本阶段。
Durus：Python的对象数据库，当然也可以作为一种对象实例持久化的机制来使用；这是一个开源的纯Python实现，并提供一个可选的C语言插件来大幅提高运行效率。
- Missile DB：一种 Python 的、简洁高效的 DBMS，自称是Durus的一种衍生品，更能够适应Stackless Python环境。同时也是并发性能极高的Eurasia3项目的一个子项目。
ey-lessql：收集的各种分布式键值数据库的Python版驱动。如果不考虑Python驱动的问题，A Yes for a NoSQL Taxonomy是一个非常完整的非SQL数据存储引擎列表。
- NoSQL数据库探讨之一－为什么要用非关系数据库？
- NOSQL Patterns
- 目前我最感兴趣的键值数据库是MongoDB，有人认为它基本上已经可以替代MySQL所能提供的功能，并且性能更高！
  - Ming可能是类似 ORM 对关系数据库所起作用的 MongoDB 的 Python 封装？
  - pymodels MongoDB 的轻量级 ORM 封装，它本来是用于 Tokyo Tyrant 和 Tokyo Cabinet 的。
pyzmq：消息队列 zerozmq 的 Python 封装，基本上这是一个追求性能为主的消息队列实现，全部数据在内存中保存。如果担心数据持久化的问题，可以考虑RabbitMQ 等类似方案。另据传闻，Twitter已经由RabbitMQ转换到Kestrel。
Mulib 和 restish 都是基于 Python 实现的 REST 风格网络服务框架。
Scapy：似乎是一个能够控制底层网络封包的交互式Python工具，对网络协议分析应该很有用。