Python 代码实践小结

最近写了较多的 Python 脚本，将最近自己写的脚本进行一个总结，其中有些是 Python 独有的，有些是所有程序设计中共有的：

考虑使用 Logger(logger 怎么配置，需要输出哪些信息 — 可以反向考虑，自己看到这个 logger 的时候想了解什么信息)

传递的数据结构如何考虑(是否对调用方有先验知识的要求，比如返回一个 Tuple，则需要用户了解 tuple 中元素的顺序，这样情况是否应该进行封装;)，数据结构定义清楚了，很多东西也就清楚了。

如何操作数据库(可以学习 sqlalchemy，包括 core 和 orm 两种 api)

异常如何处理(异常应该分开捕获 — 可以清楚的知道什么情况下导致的，异常之后应该打印日志说明出现什么问题，如果情况恶劣需要进行异常再次抛出或者报警)

所有获取资源的地方都应该做 check(a. 没有获取到会怎么办;b.获取到异常的怎么办)

所有操作资源的地方都应该检查是否操作成功

每个函数都应该简短，如果函数过长应该进行拆分(有个建议值，函数包含的行数应该在 20-30 行之间，具体按照这个规范做过一次之后就会发现这样真好)

使用 class 之后，考虑重构 __str__ 函数，用户打印输出(如果不实现 __str__，会调用 __repr__ )，如果对象放到 collection 中之后，需要实现 __repr__ 函数，用于打印整个 collection 的时候，直观显示

如果有些资源会发生变化，可以单独抽取出来，做成函数，这样后续调用就可以不用改变了

附上一份 Python2.7 代码(将一些私有的东西进行了修改)

# -*- coding:utf-8 -*-  from sqlalchemy import create_engine  import logging  from logging.config import fileConfig  import requests  import Clinet # 私有的模块  fileConfig("logging_config.ini")  logger = logging.getLogger("killduplicatedjob")  #配置可以单独放到一个模块中  DB_USER = "xxxxxxx"  DB_PASSWORD = "xxxxxxxx"  DB_PORT = 111111  DB_HOST_PORT = "xxxxxxxxxx"  DB_DATA_BASE = "xxxxxxxxxxx"  REST_API_URL = "http://sample.com"  engine = create_engine("mysql://%s:%s@%s:%s/%s" % (DB_USER, DB_PASSWORD, DB_HOST_PORT, DB_PORT, DB_DATA_BASE))  # 这个 class 是为了在函数间传递时，不需要使用方了解属性的具体顺序而写的，也可以放到一个单独的模块中  class DuplicatedJobs(object):   def __init__(self, app_id, app_name, user):   self.app_id = app_id   self.app_name = app_name   self.user = user  def __repr__(self):   return [appid:%s, app_name:%s, user:%s] % (self.app_id, self.app_name, self.user)  def find_duplicated_jobs():   logger.info("starting find duplicated jobs")   (running_apps, app_name_to_user) = get_all_running_jobs()   all_apps_on_yarn = get_apps_from_yarn_with_queue(get_resource_queue())  duplicated_jobs = []   for app in all_apps_on_yarn:   (app_id, app_name) = app  if app_id not in running_apps:   if not app_name.startswith("test"):   logger.info("find a duplicated job, prefixed_name[%s] with appid[%s]" % (app_name, app_id))   user = app_name_to_user[app_name]   duplicated_jobs.append(DuplicatedJobs(app_id, app_name, user))   else:   logger.info("Job[%s] is a test job, would not kill it" % app_name)  logger.info("Find duplicated jobs [%s]" % duplicated_jobs)  return duplicated_jobs  def get_apps_from_yarn_with_queue(queue):   param = {"queue": queue}   r = requests.get(REST_API_URL, params=param)   apps_on_yarn = []   try:   jobs = r.json().get("apps")   app_list = jobs.get("app", [])   for app in app_list:   app_id = app.get("id")   name = app.get("name")   apps_on_yarn.append((app_id, name))  except Exception as e: #Exception 最好进行单独的分开，针对每一种 Exception 进行不同的处理   logger.error("Get apps from Yarn Error, message[%s]" % e.message)  logger.info("Fetch all apps from Yarn [%s]" % apps_on_yarn)  return apps_on_yarn  def get_all_running_jobs():   job_infos = get_result_from_mysql("select * from xxxx where xx=yy")  app_ids = []   app_name_to_user = {}   for (topology_id, topology_name) in job_infos:   status_set = get_result_from_mysql("select * from xxxx where xx=yy")   application_id = status_set[0][0]   if "" != application_id:   configed_resource_queue = get_result_from_mysql(   "select * from xxxx where xx=yy")   app_ids.append(application_id)   app_name_to_user[topology_name] = configed_resource_queue[0][0].split(".")[1]  logger.info("All running jobs appids[%s] topology_name2user[%s]" % (app_ids, app_name_to_user))   return app_ids, app_name_to_user  def kill_duplicated_jobs(duplicated_jobs):   for job in duplicated_jobs:   app_id = job.app_id   app_name = job.app_name   user = job.user   logger.info("try to kill job[%s] with appid[%s] for user[%s]" % (app_name, app_id, user))   try:   Client.kill_job(app_id, user)   logger.info("Job[%s] with appid[%s] for user[%s] has been killed" % (app_name, app_id, user))   except Exception as e:   logger.error("Cant kill job[%s] with appid[%s] for user[%s]" % (app_name, app_id, user))  def get_result_from_mysql(sql):   a = engine.execute(sql)   return a.fetchall()  # 因为下面的资源可能发生变化，而且可能包含一些具体的逻辑，因此单独抽取出来，独立成一个函数  def get_resource_queue():   return "xxxxxxxxxxxxx"  if __name__ == "__main__":   kill_duplicated_jobs(find_duplicated_jobs()) 

其中 logger 配置文件如下(对于 Python 的 logger，官方文档写的非常好，建议读一次，并且实践一次)

[loggers]  keys=root, simpleLogger  [handlers]  keys=consoleHandler, logger_handler  [formatters]  keys=formatter  [logger_root]  level=WARN  handlers=consoleHandler  [logger_simpleLogger]  level=INFO  handlers=logger_handler  propagate=0  qualname=killduplicatedjob  [handler_consoleHandler]  "kill_duplicated_streaming.log", "a", 52428800, 3,)  [formatter_formatter]  format=%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-5s %(message)s 

本文作者：佚名

来源：51CTO

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