Автостопом по Python

Модульность (еще одна отличная штука). Строки документации для flask.wrappers.Response сообщают пользователям, что они могут создать подкласс объекта Response и использовать его в основном объекте Flask.

В следующем фрагменте кода Flask/Flask/app.py мы приведем другие примеры модульности Flask.

Здесь можно заменить пользовательский класс Request.

А здесь вы можете определить пользовательский класс Response. Эти атрибуты относятся к классу Flask (а не к объекту), имеют понятные имена, благодаря которым можно узнать их назначение.

Класс Environment является подклассом класса Environment из Jinja2, который может понимать Flask Blueprints («Эскизы Flask»), что позволяет создавать более крупные приложения, состоящие из множества файлов.

Существуют и другие проявления модульности, которые здесь не показаны, поскольку мы не хотим повторяться.

Если вы взглянете на определение класса Flask, то увидите, где создаются и используются объекты этих классов. Мы показали их для того, чтобы вы поняли, что эти определения классов не должны быть доступны пользователю, — этот выбор был явно сделан при выборе структуры, чтобы дать пользователю больше возможностей контролировать поведение Flask. Когда пользователи говорят о модульности Flask, они имеют в виду не только применение любого бэкенда для базы данных. Подразумевается, что вы можете подключать и применять разные классы.

Вы увидели примеры качественно написанного кода, который следует принципам дзен. Мы рекомендуем взглянуть на полный код перечисленных здесь программ: лучший способ стать хорошим программистом — читать отличный код. И помните: когда писать код становится трудно, используй исходники, Люк![74]

Глава 6. Отправляем отличный код

В этой главе описываются правила хорошего тона, применяемые при упаковке и отправке кода Python. Вы в основном создаете либо библиотеку Python, которую будут импортировать и использовать другие разработчики, либо отдельное приложение, которое станут применять другие люди, вроде pytest (http://pytest.org/latest/).

Система инструментов, связанная с упаковкой кода Python, стала гораздо более удобной в последние несколько лет благодаря усилиям Python Packaging Authority (PyPA)[75] (https://www.pypa.io/) — это сообщество, которое поддерживает pip, Python Package Index (PyPI), а также большую часть инфраструктуры, связанной с упаковкой в Python. Их документация, касающаяся упаковки (https://packaging.python.org/), отлично составлена, поэтому мы кратко рассмотрим два способа размещения пакетов на частном сайте, а также поговорим о том, как загружать код на Anaconda.org — коммерческий аналог PyPI, запущенный Continuum Analytics.

Недостаток распространения кода с помощью PyPI или другого репозитория пакетов заключается в том, что получатель должен понимать, как инсталлировать требуемую версию Python, и иметь возможность использовать инструменты вроде pip для установки других зависимостей для вашего кода.

Это приемлемо при распространении кода для других разработчиков, но не подходит для распространения приложения пользователям, не являющимся программистами. Для этого вам нужно использовать один из инструментов, показанных в разделе «Замораживаем ваш код».

Тем, кто создает пакеты Python для Linux, нелишне обратить внимание на пакет distro (например, файл с расширением. deb на Debian/Ubuntu; он называется дистрибутивом в документации Python). Это потребует выполнения большого объема работы, но мы предложим парочку вариантов в разделе «Упаковка для дистрибутивов, встроенных в Linux». Это похоже на заморозку, но в пакет не входит интерпретатор Python.

Наконец, мы дадим вам отличный совет в разделе «Исполняемые ZIP-файлы»: если ваш код находится в ZIP-архиве (файле с расширением. zip) и имеет определенный заголовок, вы можете просто выполнить ZIP-файл. Когда вы знаете, что у вашей целевой аудитории уже установлен Python и ваш проект состоит только из кода Python, этот вариант приемлем.

Использование словаря и Concepts

До появления PyPA не существовало единого и очевидного способа упаковки (вы можете убедиться в этом в исторической дискуссии на Stack Overflow (http://stackoverflow.com/questions/6344076)). В этой главе рассмотрим наиболее важные термины (в глоссарии PyPA (https://packaging.python.org/en/latest/glossary/) вы можете найти и другие определения).

• Зависимости. Пакеты Python перечисляют библиотеки, от которых они зависят, в файле requirements.txt (для тестирования или развертывания приложения) или в аргументе install_requires метода setuptools.setup(), когда он вызывается в файле setup.py.