Python Reading List (2)

最近工作又要用到Python了，无奈有段时日没用Python写过东西了，有些生疏。所以借五一把收藏的Python博文翻出来看一下，温故而知新。

应用开发

Python程序员必知必会的开发者工具
常用的工具和技巧，包括unittest、doctest、程序分析、性能优化等功能。
使用2to3将代码移植到Python 3
Dive into Python3中的一章，详细比较了Python2和3的不同，以及如何使用2to3这个工具将2的代码移植到3中—简单的使用$PYTHON_HOME/Tools/Scripts/2to3.py -w test.py就可以完成转换。
10 个 Python IDE 和代码编辑器
Python开发最常用的10个开发工具，从Vim/emacs/Sublime Text到IDE环境。
Python程序的性能分析指南
由浅入深介绍了诊断Python程序运行时间、内存消耗和内存泄漏。其中line_profiler和memory_profiler可以对每行代码进行运行时间和内存消耗的统计，为精确诊断Python程序性能提供了不少便利。
像老大一样调试Python
类似gdb的几款python调试工具。
我常用的Python调试工具（二）
模块调用和运行效率的可视化分析，比上两篇文章的工具更方便。
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深入Python

Python中的method
对比function、实例method、静态method和类method的不同。
Python中的生产者消费者问题
线程、锁、条件和同步队列的最佳实践。
Python的中文编码问题
Python2中永远有中文编码的杯具，常见的解决方法是声明源码格式（# -*- coding: utf-8 -*-）、使用unicode字符串（u’中文’）、重设默认编码（sys.setdefaultencoding(‘utf-8′)）、任何时候都decode&encode以及升级到Python 3.
Python 实用技巧
非常经典的一些技巧—链式比较（1提高你的Python能力：理解单元测试
Python中单元测试的意义以及unittest的使用技巧。
Python中的高级数据结构
该文中介绍了除了基本的List、Tuple、Dictionary和Set四种基本的数据结构之外，Collection（counter、Defaultdict、Deque）、Array、Heapq、Bisect等不常用的高级数据结构，还包括了弱引用(weakref)、对象复制(copy)、数据结构print优化（pprint）等工具。
​用Python的 __slots__ 节省9G内存
通过预分配对象中的__slots__列表来节省Python中对象堆内存，在大量对象时很有效果。
Python 中的 is 和 id
id是对象的内存地址，如果两个对象内存地址相同，则id(obj1) == id(obj2) 且 obj1 is obj2。
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服务器工具

Paramiko：Python SSH模块
SSH2的模块，用于连接远程服务器。需要2.6+/3.2+的支持。
Inbox.py：Python实现的SMTP服务器
高效、小巧的SMTP服务器，异步方式处理邮件。
Scales：Python版的Metrics
服务器metrics性能收集，并通过Python Web框架快速展现。
Python-lust：Unix服务器的微型工具箱
开发服务器端程序必备的包，包括日志、配置文件管理，chroot，daemonized等功能。
Schedule：给人类用的Python作业调度工具
小巧、实用的调度工具。
用 Python 脚本实现对 Linux 服务器的监控
介绍了Linux /proc文件系统中的常用目录，以及用Python从中获取对应系统信息和性能负载的方法。
Spark入门（Python版）
使用Python开发Spark应用的入门，还介绍了spark-ec2的使用方法。

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