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我应该把我自己的Python模块，以便它可以导入: 我有我自己的包在Python中，我经常使用它。什么是最优雅或传统的目录，我应该把我的包，所以它将被导入而不玩PYTHONPATH或sys.path？怎么样的网站包例如？ /usr/lib/python2.7/site-packages 。在Python中复制和粘贴包是否很常见？

Python的Twitter库：哪一个？: 我意识到这是一个懒惰的问题，但我想看看Twitter的人有哪些python库有很好的经验。我已经使用Python的Twitter工具，喜欢它的简洁和美观的界面，但它似乎并不是一个stream行的 – 它甚至没有列在Twitter的图书馆页面。然而，还有其他很多其他的列表： Konpaku Kogasa的oauth-python-twitter2。结合python-twitter和oauth-python-twitter来创build一个演化的OAuth宠物小精灵。 python-twitter由DeWitt Clinton。这个库为Twitter API提供了一个纯Python接口。 python-twyt by Andrew Price。 BSD许可Twitter API接口库和命令行客户端。 tustty-twister Dustin Sallings。扭曲的Twitter接口。由Ryan McGrath举办的Twython。 REST和search库灵感来自python-twitter。由Josh Roesslein提供。支持OAuth，searchAPI，stream媒体API。我的要求相当简单：能够使用OAuth 能够跟随用户能够发送直接的消息能够发布 stream媒体API将是很好的把一个人扭在一边（我不是在这种情况下使用扭曲的），你有没有使用其他的，如果是的话，你推荐他们？ [更新] FWIW，我结束了与Python的Twitter工具再次。新版本很好地支持OAuth，它是一个非常聪明的API，所以我坚持下去。

如何更改可序列化python对象的json编码行为？: 很容易改变不是JSON序列化对象的格式，例如datetime.datetime。我的要求，为了debugging的目的，是改变一些自定义对象的扩展从基本的像dict和list ，以json格式序列化。代码： import datetime import json def json_debug_handler(obj): print("object received:") print type(obj) print("\n\n") if isinstance(obj, datetime.datetime): return obj.isoformat() elif isinstance(obj,mDict): return {'orig':obj , 'attrs': vars(obj)} elif isinstance(obj,mList): return {'orig':obj, 'attrs': vars(obj)} else: return None class mDict(dict): pass class mList(list): pass def test_debug_json(): games = mList(['mario','contra','tetris']) games.src = 'console' scores = mDict({'dp':10,'pk':45}) scores.processed = […]

如何使用python argparseparsing多个子命令？: 我正在实施一个命令行程序，其界面如下所示： cmd [GLOBAL_OPTIONS] {command [COMMAND_OPTS]} [{command [COMMAND_OPTS]} …] 我已经通过了argparse文档。我可以使用argparse add_argument实现GLOBAL_OPTIONS作为可选参数。和{command [COMMAND_OPTS]}使用子命令。从文档看来，我只能有一个子命令。但正如你所看到的，我必须实现一个或多个子命令。 parsing使用argparse命令行参数的最佳方法是什么？

ZODB在现实生活中: 使用Python编写应用程序，并使用各种ORM设置和直接的SQL进行操作。所有这些都是丑陋的罪过。我一直在寻找ZODB作为一个对象存储，它看起来很有希望的替代scheme…你会推荐它吗？什么是您的经验，问题和批评，特别是关于开发人员的观点，可扩展性，完整性，长期维护和替代？任何人开始一个项目，并把它呢？为什么？虽然ZODB，Pypersyst和其他人的想法很有趣，但似乎对他们缺乏热情:(

基于用户代理改变Django模板: 我做了一个Django网站，但是我已经喝了Koolaid，我想要制作一个iPhone版本。经过深思熟虑后，我提出了两个select：做一个完整的其他网站，如i.xxxx.com。使用Django的网站框架将其绑定到相同的数据库中。找一些读取用户代理的中间件，并dynamic改变模板目录。但是，我真的更喜欢选项＃2。我有一些保留，主要是因为Django的文档不能dynamic改变设置。我find了一个可以做我想要的片段。我的主要问题是让它尽可能无缝，我希望它是自动的，对用户是透明的。有没有其他人遇到同样的问题？有人会关心分享他们如何解决使Django网站的IPhone版本？更新我与中间件的组合，并调整模板调用。对于中间件，我使用minidetector 。我喜欢它，因为它检测到大量的移动用户代理。我所要做的就是在我的意见中检查request.mobile。对于模板调用调整： def check_mobile(request, template_name): if request.mobile: return 'mobile-%s'%template_name return template_name 我用这个任何观点，我知道我有两个版本。去做：弄清楚如何在render_to_response的扩展版本中访问request.mobile ，所以我不必使用check_mobile（'template_name.html'）如果不存在移动版本，则使用以前的自动回退到常规模板。

了解Popen.communicate: 我有一个名为1st.py的脚本，它创build了一个REPL（read-eval-print-loop）： print "Something to print" while True: r = raw_input() if r == 'n': print "exiting" break else: print "continuing" 然后我用以下代码启动1st.py ： p = subprocess.Popen(["python","1st.py"], stdin=PIPE, stdout=PIPE) 然后尝试这个： print p.communicate()[0] 它失败了，提供这个追溯： Traceback (most recent call last): File "1st.py", line 3, in <module> r = raw_input() EOFError: EOF when reading a line 你能解释一下这里发生了什么事吗？当我使用p.stdout.read() ，它永远挂起。

什么是最好的Python库模块的骨架代码？: 很多python IDE将会以如下模板启动你： print 'hello world' 这是不够的…所以这里是我的骨架代码来开始这个问题：我的模块骨架，简短版本： #!/usr/bin/env python """ Module Docstring """ # ## Code goes here. # def test(): """Testing Docstring""" pass if __name__=='__main__': test() 和，我的模块骨架，长版本： #!/usr/bin/env python # -*- coding: ascii -*- """ Module Docstring Docstrings: http://www.python.org/dev/peps/pep-0257/ """ __author__ = 'Joe Author (joe.author@website.org)' __copyright__ = 'Copyright (c) 2009-2010 Joe Author' __license__ […]

如何处理pylint消息：警告：方法可能是一个函数: 我有一个python类，并运行pylint。一条消息是： Warning: Method could be a function 这是否告诉我，将这个方法移出类是更好的，因为它不使用任何实例variables？在C＃中，我会使这个静态方法。什么是最pythonic在这里做什么？

大pandasread_csv和用usecols过滤列: 当我用pandas.read_csv过滤列并使用多个索引时，我有一个csv文件，它不能正确使用pandas.read_csv 。 import pandas as pd csv = r"""dummy,date,loc,x bar,20090101,a,1 bar,20090102,a,3 bar,20090103,a,5 bar,20090101,b,1 bar,20090102,b,3 bar,20090103,b,5""" f = open('foo.csv', 'w') f.write(csv) f.close() df1 = pd.read_csv('foo.csv', index_col=["date", "loc"], usecols=["dummy", "date", "loc", "x"], parse_dates=["date"], header=0, names=["dummy", "date", "loc", "x"]) print df1 # Ignore the dummy columns df2 = pd.read_csv('foo.csv', index_col=["date", "loc"], usecols=["date", "loc", "x"], # <———– Changed parse_dates=["date"], […]