Таня Шлюссер - Автостопом по Python

Основное преимущество conda перед pip и virtualenv оценят пользователи Windows — библиотеки Python, созданные как расширения на C, могут быть представлены в формате wheels (или в другом), но они практически всегда присутствуют в каталоге пакетов Anaconda ( http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs). Если пакет недоступен через conda, можно установить pip, а затем — пакеты, которые размещаются в PyPI.

Инструмент Docker ( https://www.docker.com/) помогает изолировать среду (как virtualenv, conda или Buildout), но вместо того, чтобы предоставлять виртуальную среду, предлагает контейнер Docker . Контейнеры проще изолировать, чем среды. Например, вы можете запустить несколько контейнеров — и у каждого будет свой сетевой интерфейс, правила брандмауэра и имя хоста. Эти контейнеры управляются отдельной утилитой Docker Engine ( https://docs.docker.com/engine/), которая координирует доступ к лежащим в их основе операционным системам. Если вы запускаете контейнеры Docker в OS X, Windows или на удаленном хосте, понадобится Docker Machine ( https://docs.docker.com/machine/) (позволяетт взаимодействовать с виртуальными машинами [34] Виртуальная машина — это приложение, которое эмулирует компьютерную систему путем имитации желаемого аппаратного обеспечения и предоставления требуемой операционной системы для компьютера-хоста. , запущенными в Docker Engine).

Контейнеры Docker изначально были основаны на контейнерах Linux Containers, которые были связаны с командой оболочки chroot ( https://en.wikipedia.org/wiki/Chroot).

chroot — это подобие команды virtualenv на системном уровне: позволяет сделать так, чтобы корневой каталог (/) располагался по адресу, указанному пользователем, а не в реальном корневом каталоге (это предоставляет пользователю отдельное пространство ( https://en.wikipedia.org/wiki/User-space)).

Docker больше не использует chroot и даже Linux Containers (позволяет включить в число доступных образов Docker машины Citrix и Solaris), но принцип работы контейнеров Docker Containers не изменился. Их конфигурационные файлы называются Dockerfiles ( https://docs.docker.com/engine/reference/builder/), с их помощью создаются образы Docker ( https://docs.docker.com/engine/userguide/containers/dockerimages/), которые можно разместить в Docker Hub ( https://docs.docker.com/docker-hub/), репозитории пакетов Docker (аналогичен PyPI).

Корректно сконфигурированные образы Docker занимают гораздо меньше места, чем среды, созданные с помощью Buildout или conda, поскольку Docker использует файловую систему AUFS, хранящую «разность» образа, а не сам образ. Поэтому, если вы хотите построить и протестировать свой пакет для нескольких версий зависимости, можете создать основной образ Docker с виртуальной средой [35] Виртуальная среда внутри контейнера Docker изолирует вашу среду Python, сохраняя версию Python операционной системы, которая может понадобиться для ваших приложений. Поэтому прислушайтесь к нашему совету ничего не устанавливать с помощью pip (или чего-то еще) в системный каталог Python. (средой Buildout или conda), содержащей все остальные зависимости.

Вы унаследуете от этого образа все остальные образы, добавив на последнем уровне одну изменяющуюся зависимость. В результате все унаследованные контейнеры будут содержать только отличающиеся библиотеки, разделяя при этом содержимое основного образа. Для получения более подробной информации обратитесь к документации Docker по адресу https://docs.docker.com/.

Теперь у нас есть интерпретатор Python, виртуальные среды и редактор или IDE, так что мы готовы заняться делом. В этой части книги мы не будем изучать язык (в разделе «Изучаем Python» приложения перечислены отличные ресурсы, которые помогут вам в этом). Мы хотим, чтобы после прочтения вы почувствовали себя настоящим программистом Python, знающим все хитрости лучших питонистов. В эту часть входят следующие главы.

• Глава 4 «Пишем отличный код». Мы кратко рассмотрим стиль, соглашения, идиомы и подводные камни.

• Глава 5 «Читаем отличный код». Мы проведем для вас экскурсию по нашим любимым библиотекам (может, это вдохновит вас на дальнейшее чтение хорошего кода?).

• Глава 6 «Отправляем отличный код». Мы кратко поговорим о Python Packaging Authority и о том, как загружать бинарные файлы в PyPI, рассмотрим варианты сборки и отправки исполняемых файлов.

В этой главе продемонстрированы лучшие приемы написания отличного кода Python. Мы рассмотрим соглашения, связанные со стилем написания кода, а также правила хорошего тона, связанные с журналированием, перечислим основные отличия между доступными лицензиями для открытого исходного кода. Это поможет вам писать код, который впоследствии можно будет легко использовать и расширять.