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本节内容
孩子，我现在有个需求，看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1，你怎么实现？你可能会想到2种方式
>>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> b = [] >>> for i in a:b.append(i+1) ... >>> b [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> a = b >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 普通青年版
a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11] for index,i in enumerate(a): a[index] +=1 print(a) 原值修改
>>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> a = map(lambda x:x+1, a) >>> a <map object at 0x101d2c630> >>> for i in a:print(i) ... 3 5 7 9 11
>>> a = [i+1 for i in range(10)] >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
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>>> L = [x * x for x in range(10)]>>> L[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]>>> g = (x * x for x in range(10))>>> g<generator object <genexpr> at 0x1022ef630> |
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？
如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：
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>>> next(g)0>>> next(g)1>>> next(g)4>>> next(g)9>>> next(g)16>>> next(g)25>>> next(g)36>>> next(g)49>>> next(g)64>>> next(g)81>>> next(g)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration |
我们讲过，generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
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>>> g = (x * x for x in range(10))>>> for n in g:... print(n)... 0149162536496481 |
所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：
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def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return ‘done‘ |
注意，赋值语句：
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a, b = b, a + b |
相当于：
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t = (b, a + b) # t是一个tuplea = t[0]b = t[1] |
但不必显式写出临时变量t就可以赋值。
上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：
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>>> fib(10)11235813213455done |
仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n < max:
#print(b)
yield b
a,b = b,a+b
n += 1
return ‘done‘
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：
>>> f = fib(6) >>> f <generator object fib at 0x104feaaa0>
这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
data = fib(10)
print(data)
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print("干点别的事")
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
#输出
<generator object fib at 0x101be02b0>
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干点别的事
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在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。
同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：
>>> for n in fib(6): ... print(n) ... 1 1 2 3 5 8
但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：
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>>> g = fib(6)>>> while True:... try:... x = next(g)... print(‘g:‘, x)... except StopIteration as e:... print(‘Generator return value:‘, e.value)... break...g: 1g: 1g: 2g: 3g: 5g: 8Generator return value: done |
关于如何捕获错误，后面的错误处理还会详细讲解。
还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = ‘Alex Li‘ import time def consumer(name): print("%s 准备吃包子啦!" %name) while True: baozi = yield print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) def producer(name): c = consumer(‘A‘) c2 = consumer(‘B‘) c.__next__() c2.__next__() print("老子开始准备做包子啦!") for i in range(10): time.sleep(1) print("做了2个包子!") c.send(i) c2.send(i) producer("alex") 通过生成器实现协程并行运算
我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
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>>> from collections import Iterable>>> isinstance([], Iterable)True>>> isinstance({}, Iterable)True>>> isinstance(‘abc‘, Iterable)True>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)True>>> isinstance(100, Iterable)False |
而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：
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>>> from collections import Iterator>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)True>>> isinstance([], Iterator)False>>> isinstance({}, Iterator)False>>> isinstance(‘abc‘, Iterator)False |
生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
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>>> isinstance(iter([]), Iterator)True>>> isinstance(iter(‘abc‘), Iterator)True |
你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？
这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：
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for x in [1, 2, 3, 4, 5]: pass |
实际上完全等价于：
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break
你是一家视频网站的后端开发工程师，你们网站有以下几个版块
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def home(): print("---首页----")def america(): print("----欧美专区----")def japan(): print("----日韩专区----")def henan(): print("----河南专区----") |
视频刚上线初期，为了吸引用户，你们采取了免费政策，所有视频免费观看，迅速吸引了一大批用户，免费一段时间后，每天巨大的带宽费用公司承受不了了，所以准备对比较受欢迎的几个版块收费，其中包括“欧美” 和 “河南”专区，你拿到这个需求后，想了想，想收费得先让其进行用户认证，认证通过后，再判定这个用户是否是VIP付费会员就可以了，是VIP就让看，不是VIP就不让看就行了呗。 你觉得这个需求很是简单，因为要对多个版块进行认证，那应该把认证功能提取出来单独写个模块，然后每个版块里调用 就可以了，与是你轻轻的就实现了下面的功能 。
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#_*_coding:utf-8_*_user_status = False #用户登录了就把这个改成Truedef login(): _username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息 _password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息 global user_status if user_status == False: username = input("user:") password = input("pasword:") if username == _username and password == _password: print("welcome login....") user_status = True else: print("wrong username or password!") else: print("用户已登录，验证通过...")def home(): print("---首页----")def america(): login() #执行前加上验证 print("----欧美专区----")def japan(): print("----日韩专区----")def henan(): login() #执行前加上验证 print("----河南专区----")home()america()henan() |
此时你信心满满的把这个代码提交给你的TEAM LEADER审核，没成想，没过5分钟，代码就被打回来了， TEAM LEADER给你反馈是，我现在有很多模块需要加认证模块，你的代码虽然实现了功能，但是需要更改需要加认证的各个模块的代码，这直接违反了软件开发中的一个原则“开放-封闭”原则，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：
这个原则你还是第一次听说，我擦，再次感受了自己这个野生程序员与正规军的差距，BUT ANYWAY,老大要求的这个怎么实现呢？如何在不改原有功能代码的情况下加上认证功能呢？你一时想不出思路，只好带着这个问题回家继续憋，媳妇不在家，去隔壁老王家串门了，你正好落的清静，一不小心就想到了解决方案，不改源代码可以呀，
你师从沙河金角大王时，记得他教过你，高阶函数，就是把一个函数当做一个参数传给另外一个函数，当时大王说，有一天，你会用到它的，没想到这时这个知识点突然从脑子 里蹦出来了，我只需要写个认证方法，每次调用 需要验证的功能 时，直接 把这个功能 的函数名当做一个参数 传给 我的验证模块不就行了么，哈哈，机智如我，如是你啪啪啪改写了之前的代码
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#_*_coding:utf-8_*_user_status = False #用户登录了就把这个改成Truedef login(func): #把要执行的模块从这里传进来 _username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息 _password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息 global user_status if user_status == False: username = input("user:") password = input("pasword:") if username == _username and password == _password: print("welcome login....") user_status = True else: print("wrong username or password!") if user_status == True: func() # 看这里看这里，只要验证通过了，就调用相应功能def home(): print("---首页----")def america(): #login() #执行前加上验证 print("----欧美专区----")def japan(): print("----日韩专区----")def henan(): #login() #执行前加上验证 print("----河南专区----")home()login(america) #需要验证就调用 login，把需要验证的功能 当做一个参数传给login# home()# america()login(henan) |
你很开心，终于实现了老板的要求，不改变原功能代码的前提下，给功能加上了验证，此时，媳妇回来了，后面还跟着老王，你两家关系 非常 好，老王经常来串门，老王也是码农，你跟他分享了你写的代码，兴奋的等他看完 夸奖你NB,没成想，老王看后，并没有夸你，抱起你的儿子，笑笑说，你这个代码还是改改吧， 要不然会被开除的，WHAT? 会开除，明明实现了功能 呀， 老王讲，没错，你功能 是实现了，但是你又犯了一个大忌，什么大忌？
你改变了调用方式呀， 想一想，现在没每个需要认证的模块，都必须调用你的login()方法，并把自己的函数名传给你，人家之前可不是这么调用 的， 试想，如果 有100个模块需要认证，那这100个模块都得更改调用方式，这么多模块肯定不止是一个人写的，让每个人再去修改调用方式 才能加上认证，你会被骂死的。。。。
你觉得老王说的对，但问题是，如何即不改变原功能代码，又不改变原有调用方式，还能加上认证呢？ 你苦思了一会，还是想不出，老王在逗你的儿子玩，你说，老王呀，快给我点思路 ，实在想不出来，老王背对着你问，
老王：学过匿名函数没有？
你：学过学过，就是lambda嘛
老王：那lambda与正常函数的区别是什么？
你：最直接的区别是，正常函数定义时需要写名字，但lambda不需要
老王：没错，那lambda定好后，为了多次调用 ，可否也给它命个名？
你：可以呀，可以写成plus = lambda x:x+1类似这样，以后再调用plus就可以了，但这样不就失去了lambda的意义了，明明人家叫匿名函数呀，你起了名字有什么用呢？
老王：我不是要跟你讨论它的意义 ，我想通过这个让你明白一个事实
说着，老王拿起你儿子的画板，在上面写了以下代码：
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def plus(n): return n+1plus2 = lambda x:x+1 |
老王： 上面这两种写法是不是代表 同样的意思？
你：是的
老王：我给lambda x:x+1 起了个名字叫plus2，是不是相当于def plus2(x) ?
你：我擦，你别说，还真是，但老王呀，你想说明什么呢？
老王： 没啥，只想告诉你，给函数赋值变量名就像def func_name 是一样的效果，如下面的plus(n)函数，你调用时可以用plus名，还可以再起个其它名字，如
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calc = pluscalc(n) |
你明白我想传达什么意思了么？
你：。。。。。。。。。。。这。。。。。。嗯 。。。。。不太。。。。明白 。。
老王：。。。。这。。。。。呵呵。。。。。。好吧。。。。，那我在给你点一下，你之前写的下面这段调用 认证的代码
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home()login(america) #需要验证就调用 login，把需要验证的功能 当做一个参数传给login# home()# america()login(henan) |
你之所改变了调用方式，是因为用户每次调用时需要执行login(henan)，类似的。其实稍一改就可以了呀
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home()america = login(america) henan = login(henan) |
这样你，其它人调用henan时，其实相当于调用了login(henan), 通过login里的验证后，就会自动调用henan功能。
你：我擦，还真是唉。。。，老王，还是你nb。。。不过，等等， 我这样写了好，那用户调用时，应该是下面这个样子
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home()america = login(america) #你在这里相当于把america这个函数替换了henan = login(henan)#那用户调用时依然写america() |
但问题在于，还不等用户调用 ，你的america = login(america)就会先自己把america执行了呀。。。。，你应该等我用户调用 的时候 再执行才对呀，不信我试给你看。。。
老王：哈哈，你说的没错，这样搞会出现这个问题？ 但你想想有没有解决办法 呢？
你：我擦，你指的思路呀，大哥。。。我哪知道 下一步怎么走。。。
老王：算了，估计你也想不出来。。。 学过嵌套函数没有？
你：yes,然后呢？
老王：想实现一开始你写的america = login(america)不触发你函数的执行，只需要在这个login里面再定义一层函数，第一次调用america = login(america)只调用到外层login，这个login虽然会执行，但不会触发认证了，因为认证的所有代码被封装在login里层的新定义 的函数里了，login只返回 里层函数的函数名，这样下次再执行america()时， 就会调用里层函数啦。。。
你：。。。。。。什么？ 什么个意思，我蒙逼了。。。
老王：还是给你看代码吧。。
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def login(func): #把要执行的模块从这里传进来 def inner():#再定义一层函数 _username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息 _password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息 global user_status if user_status == False: username = input("user:") password = input("pasword:") if username == _username and password == _password: print("welcome login....") user_status = True else: print("wrong username or password!") if user_status == True: func() # 看这里看这里，只要验证通过了，就调用相应功能 return inner #用户调用login时，只会返回inner的内存地址，下次再调用时加上()才会执行inner函数 |
此时你仔细着了老王写的代码 ，感觉老王真不是一般人呀，连这种奇淫巧技都能想出来。。。，心中默默感谢上天赐你一个大牛邻居。
你: 老王呀，你这个姿势很nb呀，你独创的？
此时你媳妇噗嗤的笑出声来，你也不知道 她笑个球。。。
老王：呵呵， 这不是我独创的呀当然 ，这是开发中一个常用的玩法，叫语法糖，官方名称“装饰器”，其实上面的写法，还可以更简单
可以把下面代码去掉
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america = login(america) #你在这里相当于把america这个函数替换了 |
只在你要装饰的函数上面加上下面代码
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@logindef america(): #login() #执行前加上验证 print("----欧美专区----")def japan(): print("----日韩专区----")@logindef henan(): #login() #执行前加上验证 print("----河南专区----") |
效果是一样的。
你开心的玩着老王教你的新姿势 ，玩着玩着就手贱给你的“河南专区”版块 加了个参数，然后，结果 出错了。。。
你：老王，老王，怎么传个参数就不行了呢？
老王：那必然呀，你调用henan时，其实是相当于调用的login，你的henan第一次调用时henan = login(henan)， login就返回了inner的内存地址，第2次用户自己调用henan("3p"),实际上相当于调用的时inner,但你的inner定义时并没有设置参数，但你给他传了个参数，所以自然就报错了呀
你：但是我的 版块需要传参数呀，你不让我传不行呀。。。
老王：没说不让你传，稍做改动便可。。
老王：你再试试就好了 。
你： 果然好使，大神就是大神呀。 。。 不过，如果有多个参数呢？
老王：。。。。老弟，你不要什么都让我教你吧，非固定参数你没学过么？ *args,**kwargs...
你：噢 。。。还能这么搞?,nb,我再试试。
你身陷这种新玩法中无法自拔，竟没注意到老王已经离开，你媳妇告诉你说为了不打扰你加班，今晚带孩子去跟她姐妹住 ，你觉得媳妇真体贴，最终，你终于搞定了所有需求，完全遵循开放-封闭原则，最终代码如下 。
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#_*_coding:utf-8_*_user_status = False #用户登录了就把这个改成Truedef login(func): #把要执行的模块从这里传进来 def inner(*args,**kwargs):#再定义一层函数 _username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息 _password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息 global user_status if user_status == False: username = input("user:") password = input("pasword:") if username == _username and password == _password: print("welcome login....") user_status = True else: print("wrong username or password!") if user_status == True: func(*args,**kwargs) # 看这里看这里，只要验证通过了，就调用相应功能 return inner #用户调用login时，只会返回inner的内存地址，下次再调用时加上()才会执行inner函数def home(): print("---首页----")@logindef america(): #login() #执行前加上验证 print("----欧美专区----")def japan(): print("----日韩专区----")# @logindef henan(style): ‘‘‘ :param style: 喜欢看什么类型的，就传进来 :return: ‘‘‘ #login() #执行前加上验证 print("----河南专区----")home()# america = login(america) #你在这里相当于把america这个函数替换了henan = login(henan)# #那用户调用时依然写america()henan("3p") |
此时，你已累的不行了，洗洗就抓紧睡了，半夜，上厕所，隐隐听到隔壁老王家有微弱的女人的声音传来，你会心一笑，老王这家伙，不声不响找了女朋友也不带给我看看，改天一定要见下真人。。。。
第二2天早上，产品经理又提了新的需求，要允许用户选择用qq\weibo\weixin认证，此时的你，已深谙装饰器各种装逼技巧，轻松的就实现了新的需求。
#_*_coding:utf-8_*_ user_status = False #用户登录了就把这个改成True def login(auth_type): #把要执行的模块从这里传进来 def auth(func): def inner(*args,**kwargs):#再定义一层函数 if auth_type == "qq": _username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息 _password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息 global user_status if user_status == False: username = input("user:") password = input("pasword:") if username == _username and password == _password: print("welcome login....") user_status = True else: print("wrong username or password!") if user_status == True: return func(*args,**kwargs) # 看这里看这里，只要验证通过了，就调用相应功能 else: print("only support qq ") return inner #用户调用login时，只会返回inner的内存地址，下次再调用时加上()才会执行inner函数 return auth def home(): print("---首页----") @login(‘qq‘) def america(): #login() #执行前加上验证 print("----欧美专区----") def japan(): print("----日韩专区----") @login(‘weibo‘) def henan(style): ‘‘‘ :param style: 喜欢看什么类型的，就传进来 :return: ‘‘‘ #login() #执行前加上验证 print("----河南专区----") home() # america = login(america) #你在这里相当于把america这个函数替换了 #henan = login(henan) # #那用户调用时依然写 america() # henan("3p") 带参数的装饰器
参考 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html
"设计项目目录结构"，就和"代码编码风格"一样，属于个人风格问题。对于这种风格上的规范，一直都存在两种态度:
我是比较偏向于后者的，因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者。我曾经维护过一个非常不好读的项目，其实现的逻辑并不复杂，但是却耗费了我非常长的时间去理解它想表达的意思。从此我个人对于提高项目可读性、可维护性的要求就很高了。"项目目录结构"其实也是属于"可读性和可维护性"的范畴，我们设计一个层次清晰的目录结构，就是为了达到以下两点:
所以，我认为，保持一个层次清晰的目录结构是有必要的。更何况组织一个良好的工程目录，其实是一件很简单的事儿。
关于如何组织一个较好的Python工程目录结构，已经有一些得到了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上，能看到大家对Python目录结构的讨论。
这里面说的已经很好了，我也不打算重新造轮子列举各种不同的方式，这里面我说一下我的理解和体会。
假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了:
Foo/
|-- bin/
| |-- foo
|
|-- foo/
| |-- tests/
| | |-- __init__.py
| | |-- test_main.py
| |
| |-- __init__.py
| |-- main.py
|
|-- docs/
| |-- conf.py
| |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README
简要解释一下:
bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行。foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。docs/: 存放一些文档。setup.py: 安装、部署、打包的脚本。requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。README: 项目说明文件。除此之外，有一些方案给出了更加多的内容。比如LICENSE.txt,ChangeLog.txt文件等，我没有列在这里，因为这些东西主要是项目开源的时候需要用到。如果你想写一个开源软件，目录该如何组织，可以参考这篇文章。
下面，再简单讲一下我对这些目录的理解和个人要求吧。
这个我觉得是每个项目都应该有的一个文件，目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。
它需要说明以下几个事项:
我觉得有以上几点是比较好的一个README。在软件开发初期，由于开发过程中以上内容可能不明确或者发生变化，并不是一定要在一开始就将所有信息都补全。但是在项目完结的时候，是需要撰写这样的一个文档的。
可以参考Redis源码中Readme的写法，这里面简洁但是清晰的描述了Redis功能和源码结构。
一般来说，用setup.py来管理代码的打包、安装、部署问题。业界标准的写法是用Python流行的打包工具setuptools来管理这些事情。这种方式普遍应用于开源项目中。不过这里的核心思想不是用标准化的工具来解决这些问题，而是说，一个项目一定要有一个安装部署工具，能快速便捷的在一台新机器上将环境装好、代码部署好和将程序运行起来。
这个我是踩过坑的。
我刚开始接触Python写项目的时候，安装环境、部署代码、运行程序这个过程全是手动完成，遇到过以下问题:
setup.py可以将这些事情自动化起来，提高效率、减少出错的概率。"复杂的东西自动化，能自动化的东西一定要自动化。"是一个非常好的习惯。
setuptools的文档比较庞大，刚接触的话，可能不太好找到切入点。学习技术的方式就是看他人是怎么用的，可以参考一下Python的一个Web框架，flask是如何写的: setup.py
当然，简单点自己写个安装脚本（deploy.sh）替代setup.py也未尝不可。
这个文件存在的目的是:
setup.py安装依赖时漏掉软件包。这个文件的格式是每一行包含一个包依赖的说明，通常是flask>=0.10这种格式，要求是这个格式能被pip识别，这样就可以简单的通过 pip install -r requirements.txt来把所有Python包依赖都装好了。具体格式说明： 点这里。
conf.py放在源码目录下，而是放在docs/目录下。很多项目对配置文件的使用做法是:
import conf这种形式来在代码中使用配置。这种做法我不太赞同:
conf.py这个文件。所以，我认为配置的使用，更好的方式是，
能够佐证这个思想的是，用过nginx和mysql的同学都知道，nginx、mysql这些程序都可以自由的指定用户配置。
所以，不应当在代码中直接import conf来使用配置文件。上面目录结构中的conf.py，是给出的一个配置样例，不是在写死在程序中直接引用的配置文件。可以通过给main.py启动参数指定配置路径的方式来让程序读取配置内容。当然，这里的conf.py你可以换个类似的名字，比如settings.py。或者你也可以使用其他格式的内容来编写配置文件，比如settings.yaml之类的。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/tlios/p/7637397.html
