我所遇到的 Python 常见问题
2022-01-21

最近在使用 Python 写一些趁手的小工具，因为很久没有用 Python 了，有些生疏，导致一些基础的操作都忘了，没办法，又要面向搜索引擎编程了。 😂

为此，记录一下我遇到的一些 Python 常见问题，以后再遇到直接翻这篇文章就好了。

设置 pip 镜像源

pip install 默认使用的是 pypi.org 的镜像源。国内虽然也能访问，但访问速度有限，偶尔还会抽风。为此，推荐使用国内镜像源，比如清华大学、阿里云什么的。比如下面脚本就是全局设置清华大学数据源。

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pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

设置完后，安装速度直接起飞！ ✈

使用代理

Python 程序，包括使用 pip 安装第三方库，默认是不会使用系统的网络配置的。所以就会发生一种情况，电脑能够正常打开网页，但是运行 Python 程序，或者 pip install 总是报错说无法访问网络。可能原因之一是，电脑使用了代理脚本或者代理服务器。而 Python 或 pip 并没有使用代理。

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pip install mysql-connector-python --proxy http://{username}:{password}@{host}:{port}
  • Note 1: Python连接 MySQL 数据库以前使用的是 mysql.connector 这个包，现在废弃了，Python 官方推荐使用 mysql-connector-python。如果你使用过程当中遇到一些奇怪的报错，请先卸载这两个包(pip uninstall mysql.connector mysql-connector-python)，再重新安装新的包 (pip install mysql-connector-python)
  • Note 2: 代理如果不需要登陆，用户名和密码可不填；如果需要用户名和密码的话，需要转义特殊字符 (encodeURIComponent，比如 @ 字符就要用 %40 代替)

类变量 (class variables)

Python 的写法和其他编程语言不太一样，我们在类中声明的变量，默认是 类变量；通常在其他编程语言中，比如 C#、Java、JS 等，则是实例变量。

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class Dog:

    kind = 'canine'         # class variable shared by all instances

    def __init__(self, name):
        self.name = name    # instance variable unique to each instance

上述代码声明的变量 kind 就是个类变量，简单理解就是 C# 中的静态变量(static)。而另一个更 tricky 的地方是，使用 self 和类名都可以引用到这个变量，但是使用 self 引用或者修改这个变量的话，只是修改了这个实例的变量，并未修改类变量。

具体可以参考以下代码：

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print('-'*16)
d1 = Dog('d1')
print(f"d1.kind {d1.kind}") 
print(f"Dog.kind {Dog.kind}") 
print('-'*16)
d1.kind = "barbet"
print(f"d1.kind {d1.kind}") 
print(f"Dog.kind {Dog.kind}") 
print('-'*16)
Dog.kind = "husky"
print(f"d1.kind {d1.kind}") 
print(f"Dog.kind {Dog.kind}") 
print('-'*16)
d2 = Dog('d2')
print(f"d1.kind {d1.kind}") 
print(f"d2.kind {d2.kind}") 
print(f"Dog.kind {Dog.kind}") 
print('-'*16)
d2.kind = "collie"
print(f"d1.kind {d1.kind}") 
print(f"d2.kind {d2.kind}") 
print(f"Dog.kind {Dog.kind}") 
print('-'*16)
Dog.kind = "pastoral"
print(f"d1.kind {d1.kind}") 
print(f"d2.kind {d2.kind}") 
print(f"Dog.kind {Dog.kind}") 
print('-'*16)

输出：

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d1.kind canine
Dog.kind canine
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d1.kind barbet
Dog.kind canine
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d1.kind barbet
Dog.kind husky
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d1.kind barbet
d2.kind husky
Dog.kind husky
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d1.kind barbet
d2.kind collie
Dog.kind husky
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d1.kind barbet
d2.kind collie
Dog.kind pastoral
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使用 Anaconda 环境运行 py 文件

运行环境管理从来都是程序界永恒的难题。随着 Jupyter 的流行，Anaconda 也变得使用的越来越广泛了。但是我在我本地，使用 Jupyter 和 Spyder 编写的程序运行调试都没问题，我还用 “Anaconda Prompt (Anaconda3)” 单独运行也没有问题，通过测试了，我要部署到服务器怎么办就报错了？（“程序在我本地运行的好好的，怎么搬到服务器上就不行了？”）

通常情况下，遇到这种问题，使用容器即可解决。但是项目组内没有人懂，或者没有专门的运维人员来维护怎么办（其实就是不想用容器 😄）。有一种快速解决的办法。仔细观察电脑中已经安装好的 “Anaconda Prompt (Anaconda3)” 其背后指向的路径：%windir%\System32\cmd.exe "/K" C:\Users\xxx\Anaconda3\Scripts\activate.bat C:\Users\xxx\Anaconda3，不难发现，它使用了 激活虚拟环境 技术。这就好办了：在其他人的电脑上运行的话，我把我的虚拟环境 (requirements.txt) 也搬过去不就行了？(类似于 Node 的 packages.json)

本来本地运行我的 HelloWorld 程序，只需要打开 “Anaconda Prompt (Anaconda3)”，切换运行目录 (cd ) 至当前环境，运行 ./helloworld.py 或者 python ./hello.py 即可。现在只需要把以下代码运行以下的 bat 文件