最简单的方式是定义一个 setting 的 module：

	(settings.py)
	
	CONSTANT1 = "value1"
	CONSTANT2 = "value2"
	
	(consumer.py)
	
	import settings
	
	print settings.CONSTANT1
	print settings.CONSTANT2

当我们引用 settings 模块里的变量时需要在前面添加模块的名称。如果我们真的不想添加模块的名称，并且我需要担心变量可能会改变，那么我们可以使用按照下面的方式引入：

	from settings import CONSTANT1, CONSTANT2
	
	print CONSTANT1
	print CONSTANT2

然而这样子其实会导致其他人阅读这个代码的时候不知道这变量从哪来的。所以最简单的方式应该是这样：

	import settings as s
	
	print s.CONSTANT1
	print s.CONSTANT2

方便了输入，又使得代码易懂。

参考资料

• Create constants using a “settings” module?

做个记录看看。

个人收集的一些好玩项目和文章

• 谁说程序员不是潜力股？让这位世界前五名的天才程序员来颠覆你三观！
• 网易云音乐 Python 组件库，用 Python 玩转网易云音乐

(未完待续)以下都是转载

Python之禅

个人推荐看 Kenneth Reitz 大神的成名之作 Requests，感受一下什么是真正的Pythonic代码，什么是 Keep It Simple and Stupid

有网友已经整理了一份Requests源码阅读清单，内容幽默诙谐有趣，推荐看一看

• Requests v0.2.0 Birth! 2016-03-14
• Requests v0.3.0 Be frinendly 2016-03-16
• Requests v0.4.0 Amazing tour 2016-03-17
• Requests v0.5.0 Context Manager 2016-03-18
• Reuqests v0.6.0 Captain Hook! 2016-03-19
• Reuqests v0.7.0 awesome gevent 2016-03-22
• Reuqests v0.8.0 2016-03-??

還有老外分享的一個PPT，手把手教你如何阅读源码，也是拿Requests作为参考例子 https://www.slideshare.net/onceuponatimeforever/lets-read-code ，没有梯子的在这里下载 https://pan.baidu.com/s/1i5ggKjr

下面是Kenneth Reitz大神自己推薦的源碼閱讀清單，來源：Reading Great Code

• Howdoi Howdoi is a code search tool, written in Python
• Flask Flask is a microframework for Python based on Werkzeug and Jinja2. It’s intended for getting started very quickly and was developed with best intentions in mind.
• Diamond Diamond is a python daemon that collects metrics and publishes them to Graphite or other backends. It is capable of collecting cpu, memory, network, i/o, load and disk metrics. Additionally, it features an API for implementing custom collectors for gathering metrics from almost any source.
• Werkzeug Werkzeug started as simple collection of various utilities for WSGI applications and has become one of the most advanced WSGI utility modules. It includes a powerful debugger, full-featured request and response objects, HTTP utilities to handle entity tags, cache control headers, HTTP dates, cookie handling, file uploads, a powerful URL routing system and a bunch of community-contributed addon modules.
• Requests Requests is an Apache2 Licensed HTTP library, written in Python, for human beings.
• Tablib Tablib is a format-agnostic tabular dataset library, written in Python.

董伟明

推荐阅读我的专栏文章：教你阅读Python开源项目代码 - Python之美 - 知乎专栏。 我摘录一部分：

我个人的喜好

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。

初学者推荐阅读项目

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。

进阶阅读项目

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。

500lines

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。

欢迎关注本人的微信公众号获取更多Python相关的内容（也可以直接搜索「Python之美」）：

http://weixin.qq.com/r/D0zH35LE_s_Frda89xkd (二维码自动识别)

参考资料

• 值得看的Python的开源项目有哪些？

大学时候就写了不少 Python 代码。最近又用到了，复习一下。 参考资料Python 之旅 - 极客学院

背景知识

Python2 的默认编码是 ascii，Python3 的默认编码是 utf-8

输入输出

Python2 提供了 input，raw_input，print 等用于输入输出，但在 Python3 中发生了一些改变，raw_input 已经没有了，input 的用法发生了变化，print 也从原来的语句变成了一个函数。

name = input('please input your name: ')

使用 input 的时候，如果输入的是字符串，必须使用引号把它们括起来；如果输入的是数值类型，则返回的也是数值类型；如果输入的是表达式，会对表达式进行运算。

print('%10.3f' %pi)     # 字段宽度 10，精度 3
print('%010.3f' % pi)    # 用 0 填充空白
print('%+f' % pi)        # 显示正负号
print('%10.3f' %pi) ,     # 不换行输出，逗号，中间填充空格

Python3 中使用 print 必须加括号。

print(i, end='')    # 加上一个 end 参数 不换行输出

数据类型

定义

# 列表[] 值，可以对它进行随意修改。 
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8]
words = ['hello', 'world', 'you', 'me', 'he']
numbers[1]
words[2]

# 元组() 元组是一种不可变序列,不能赋值
a = (1, 2, 3)   
a[2] 

# 字符串'' 和元组一样，不可变不能赋值：
s = 'hello, '
s[3]

# 字典{} 键值对 
d1 = {'name': 'ethan', 'age': 20}
d1['age']

# 集合{} 键，无值
s1 = {'a', 'b', 'c', 'a', 'd', 'b'}

列表

列表常用方法：

• index
• count
• append
• extend
• insert
• pop
• remove
• reverse
• sort

字符串常用方法：

• find
• split
• join
• strip
• replace
• translate
• lower/upper

字典常用方法

• clear
• copy
• get
• setdefault
• update
• pop
• popitem
• keys/iterkeys
• values/itervalues
• items/iteritems
• fromkeys

函数

• 参数组合在使用的时候是有顺序的，依次是必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
• *args 和 **kwargs 是 Python 的惯用写法。

def func(x, y, z=0, *args, **kwargs):
    print 'x =', x
    print 'y =', y
    print 'z =', z
    print 'args =', args
    print 'kwargs =', kwargs

语句

if else

num = 5     
if num == 3:            # 判断num的值
    print 'boss'    
elif num < 0:           # 值小于零时输出
    print 'error'
else:
    print 'roadman'     # 条件均不成立时输出

while

count = 0
while (count < 9):
   print 'The count is:', count
   count = count + 1
 
print "Good bye!"

for

for iterating_var in sequence: 
	statements(s)

for (index,iterating_var) in sequence: 
	statements(s)

# 序列索引
fruits = ['banana', 'apple',  'mango']
for index in range(len(fruits)):
   print '当前水果 :', fruits[index]
 
print "Good bye!"

# 输出 2 到 100 的质数
prime = []
for num in range(2,100):  # 迭代 2 到 100 之间的数字
   for i in range(2,num): # 根据因子迭代
      if num%i == 0:      # 确定第一个因子
         break            # 跳出当前循环
   else:                  # 循环的 else 部分
      prime.append(num)
print prime

try…catch…

try:
     Normal execution block
except A:
     Exception A handle
except B:
     Exception B handle
except:
     Other exception handle
else:
     if no exception,get here
finally:
     print("finally")

参考资料

• Python 之旅 - 极客学院
• Python 基础语法
• Python 教程

一些笔记而已。

面向对象

• 类是具有相同属性和方法的一组对象的集合，实例是一个个具体的对象。
• 方法是与实例绑定的函数。
• 获取对象信息可使用下面方法：
  • type(obj)：来获取对象的相应类型；
  • isinstance(obj, type)：判断对象是否为指定的 type 类型的实例；
  • hasattr(obj, attr)：判断对象是否具有指定属性/方法；
  • getattr(obj, attr[, default]) 获取属性/方法的值, 要是没有对应的属性则返回 default 值（前提是设置了 default），否则会抛出 AttributeError 异常；
  • setattr(obj, attr, value)：设定该属性/方法的值，类似于 obj.attr=value；
  • dir(obj)：可以获取相应对象的所有属性和方法名的列表：
• 方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
• 实例变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
• 继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟”是一个（is-a）”关系（例图，Dog是一个Animal）。
• 实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
• 方法：类中定义的函数。
• 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。

Python类简介

类的私有属性：

__private_attrs  两个下划线开头，声明该属性为私有，使用时 self.__private_attrs

类的方法

使用def关键字可以为类定义一个方法，类方法必须包含参数self,且为第一个参数

私有的类方法

__private_method 两个下划线开头，声明该方法为私有方法，调用时 slef.__private_methods

类的专有方法(魔法方法)：

__init__  构造函数，在生成对象时调用
__del__   析构函数，释放对象时使用
__repr__ 打印，转换
__setitem__按照索引赋值
__getitem__按照索引获取值

__len__获得长度
__cmp__比较运算
__call__函数调用

__add__加运算
__sub__减运算
__mul__乘运算
__div__除运算
__mod__求余运算
__pow__称方

• __new__ 在 __init__ 之前被调用，用来创建实例。
• __str__ 是用 print 和 str 显示的结果，__repr__ 是直接显示的结果。
• __getitem__ 用类似 obj[key] 的方式对对象进行取值
• __getattr__ 用于获取不存在的属性 obj.attr
• __call__ 使得可以对实例进行调用

使用 dir(obj) 可以获取相应对象的所有属性和方法名的列表，以下是个例子

['__class__',
 '__delattr__',
 '__dict__',
 '__doc__',
 '__format__',
 '__getattribute__',
 '__hash__',
 '__init__',
 '__module__',
 '__new__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__setattr__',
 '__sizeof__',
 '__str__',
 '__subclasshook__',
 '__weakref__',
 'age',
 'greet',
 'name']

示例

class People:
    name = ''
    age = 0
    __weight = 0

    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s is speaking: I am %d years old" %(self.name,self.age))

p = People('tom',10,30)
p.speak()

继承和多态

class Man(People):
    def speak(self):
        print 'hello.., I am %s. ' %self.name

类方法和静态方法

class A(object):
	@classmethod
	def class_foo(cls)
	
	@staticmethod
	def static_foo():

类方法参数是 cls，静态方法没有 self 参数

slots 魔法

限定允许动态绑定的属性，减少因为动态绑定带来的内存消耗。

• __slots__ 设置的属性仅对当前类有效，对继承的子类不起效，除非子类也定义了 slots，这样，子类允许定义的属性就是自身的 slots 加上父类的 slots。

@property

把方法『变成』了属性。如果不设定 setter，就是只读属性。

class Exam(object):
    def __init__(self, score):
        self._score = score

    @property
    def score(self):
        return self._score

    @score.setter
    def score(self, val):
        if val < 0:
            self._score = 0
        elif val > 100:
            self._score = 100
        else:
            self._score = val

super

super 的一个最常见用法是在子类中调用父类的初始化方法。你可以认为 super 调用了父类的方法，实际上和父类没有什么关系。

对于我们定义的每一个类，Python 会计算出一个方法解析顺序（Method Resolution Order, MRO）列表，它代表了类继承的顺序，更加具体的内容查看这里http://wiki.jikexueyuan.com/project/explore-python/Class/super.html

元类 metaclass

• 在 Python 中，类也是一个对象。
• 类创建实例，元类创建类。
• 元类主要做了三件事：
  • 拦截类的创建
  • 修改类的定义
  • 返回修改后的类
• 当你创建类时，解释器会调用元类来生成它，定义一个继承自 object 的普通类意味着调用 type 来创建它。

更加具体的内容查看这里http://wiki.jikexueyuan.com/project/explore-python/Class/metaclass.html

获取 html

element.get_attribute('innerHTML')
element.get_attribute('outerHTML')

获取内容

element.text

获取属性

element.get_attribute('data-original-title') 

是否存在

def isElementExist(self, element, node=''):
    flag = True
	if node == '':
		node = self.driver

    try:
        node.find_element_by_xpath(element)
        return flag
    except:
        flag = False
	
	return flag

模糊匹配属性

使用 XPath：

//a[contains(@prop,'Foo')]

参考资料

• Get HTML Source of WebElement in Selenium WebDriver using Python
• What is the correct XPath for choosing attributes that contain “foo”?

top是linux下常用的监控程序，然而已经很多年没有更新了。htop相当于其加强版，颜色显示不同参数，且支持鼠标操作。这篇文章做一个简单的介绍。

安装

sudo apt-get install htop

进程信息

PID：进程标志号，是非零正整数
USER：进程所有者的用户名
PR：进程的优先级别
NI：进程的优先级别数值
VIRT：进程占用的虚拟内存值
RES：进程占用的物理内存值
SHR：进程使用的共享内存值
S：进程的状态，其中S表示休眠，R表示正在运行，Z表示僵死状态，N表示该进程优先值是负数
%CPU：该进程占用的CPU使用率
%MEM：该进程占用的物理内存和总内存的百分比
TIME+：该进程启动后占用的总的CPU时间
COMMAND：进程启动的启动命令名称

基本操作

F1 : 查看htop使用说明
F2 : 设置
F3 : 搜索进程
F4 : 过滤器，按关键字搜索
F5 : 显示树形结构
F6 : 选择排序方式
F7 : 减少nice值，这样就可以提高对应进程的优先级
F8 : 增加nice值，这样可以降低对应进程的优先级
F9 : 杀掉选中的进程
F10 : 退出htop

/ : 搜索字符
h : 显示帮助
l ：显示进程打开的文件: 如果安装了lsof，按此键可以显示进程所打开的文件
u ：显示所有用户，并可以选择某一特定用户的进程
s : 将调用strace追踪进程的系统调用
t : 显示树形结构

H ：显示/隐藏用户线程
I ：倒转排序顺序
K ：显示/隐藏内核线程    
M ：按内存占用排序
P ：按CPU排序    
T ：按运行时间排序

上下键或PgUP, PgDn : 移动选中进程
左右键或Home, End : 移动列表    
Space(空格) : 标记/取消标记一个进程。命令可以作用于多个进程，例如 "kill"，将应用于所有已标记的进程

参数说明

htop –d 数据刷新时间 
htop –u aurain 显示用户aurain的所属进程 
M 按Memory 使用排序 
P 按CPU 使用排序 
T 按Time+ 使用排序 
F3 按进程名搜索 
直接输入数字 光标将定位于该PID的进程 
q 退出