Effective python（八）：部署

一，考虑使用模块级别的代码区分生产环境和调试环境

二，通过repr字符串来输出调试信息

1，repr函数会根据对象返回可供打印的表示形式

2，想要调整对象的可打印状态，可以设置__repr__属性，直接打印对象即可，或者通过__str__属性，先调用str(obj)再打印，也可以打印对象的属性print(obj.__dict__)

三，使用unittest测试全部代码

1，unittest模块中的TestCase提供了一些辅助方法，assertEqual可以判断两值是否相等，assetTrue可以验证Boolean表达式是否为真，assertRaises可以验证程序是否能在适当时机抛出异常

2，除了单元测试，还有集成测试，用来验证模块之间是否能正确的互动

四，使用pdb实现交互式调试

1，import pdb; pdb.set_trace()执行到这行语句，程序就会暂停，执行程序的终端会转入交互式的python提示符界面，输入局部变量名称可以打印他们的值，还可以引入状态，检视全局状态等等

五，先分析性能再优化

1，对生成器，字符串各种操作很快，但属性访问及函数调用却很慢，不能靠直觉判断，需要用工具去分析，一个是profiler，一个是cProfile，建议用cProfile更准确，还需再使用pstats模块中的Stats类来剖析收集到的数据

profiler=Profile()
profiler.runcall(test)
stats=Stats(profiler)
stats.strip_dirs()
stats.sort_stats('cumulative')
stats.print_stats()
stats.print_callers()#打印函数的调用者，并显示耗费时间

六，使用tracemalloc掌握内存使用及泄漏情况

1，可以通过该模块查看那块代码占用内存大