Python 程式從開發環境遷移到生產環境時，常因環境差異而出現問題。確保程式穩定執行至關重要，本文將探討如何利用 Python 內建模組進行除錯、最佳化和測試，提升程式品質和效能。開發環境和生產環境的組態差異可能導致程式行為異常，例如資料函式庫連線、外部依賴等。為解決此問題，建議利用模組作用域設定，根據佈署環境調整程式行為。例如，可設定 TESTING 常數區分開發和生產環境，並在程式中根據此常數值載入不同的模組或組態。此方法可避免在開發環境中重現所有生產環境依賴，簡化開發流程。此外，針對不同作業系統，可利用 sys 模組判斷平台型別，載入對應的模組實作。環境變數 os.environ 也可作為動態組態的依據。當佈署環境複雜時，建議使用設定檔管理組態，例如 Python 內建的 configparser 模組，將組態與程式碼分離，方便與維運團隊協作。
玄貓：開發堅不可摧的 Python 程式 - 生產環境佈署與除錯攻略
在軟體開發的旅程中，將 Python 程式從開發環境搬移到生產環境，如同將一艘在平靜水域測試過的船隻，駛向波濤洶湧的大海。不同的環境組態帶來了挑戰，確保程式在各種情況下都能穩定執行，與確保程式功能正確同樣重要。
本篇文章將分享如何讓你的 Python 程式「堅不可摧」，充分利用 Python 的內建模組，進行除錯、最佳化和測試，從而最大化程式在執行時的品質和效能。
模組作用域設定：玄貓組態佈署環境的獨門心法
佈署環境，指的是程式執行的特定組態。每個程式至少都有一個生產環境，也就是程式最終要發揮作用的地方。
開發環境與生產環境往往存在巨大差異。例如，你可能在 Linux 工作站上開發一個用於超級電腦的程式。
雖然 pyvenv 之類別的工具（參見[Item 53]）能確保所有環境安裝相同的 Python 套件，但生產環境往往有許多外部依賴，難以在開發環境中重現。
舉例來說，假設你想在 Web 伺服器容器中執行程式，並讓它存取資料函式庫。這表示每次修改程式碼，都必須啟動伺服器容器、正確設定資料函式庫，並提供程式存取密碼。如果只是想驗證一行程式碼的修改是否正確，這樣的成本實在太高了。
玄貓建議，解決這些問題的最佳方法是在啟動時覆寫程式的部分內容，根據佈署環境提供不同的功能。例如，可以準備兩個不同的 __main__ 檔案，一個用於生產環境，另一個用於開發環境。
# dev_main.py
TESTING = True
import db_connection
db = db_connection.Database()
# prod_main.py
TESTING = False
import db_connection
db = db_connection.Database()
這兩個檔案唯一的區別在於 TESTING 常數的值。程式中的其他模組可以匯入 __main__ 模組，並使用 TESTING 的值來決定如何定義自己的屬性。
# db_connection.py
import __main__
class TestingDatabase(object):
# ... 測試資料函式庫的實作 ...
pass
class RealDatabase(object):
# ... 生產資料函式庫的實作 ...
pass
if __main__.TESTING:
Database = TestingDatabase
else:
Database = RealDatabase
這裡的關鍵在於，在模組作用域（不在任何函式或方法內）執行的程式碼，與一般 Python 程式碼無異。你可以在模組層級使用 if 陳述式，來決定模組如何定義名稱。這讓你能夠輕鬆客製化模組，以適應不同的佈署環境，避免重現不必要的昂貴依賴（例如資料函式庫組態）。你可以注入虛假的（mock）實作，以簡化互動式開發和測試（參見[Item 56]）。
玄貓提示
當佈署環境變得複雜時，建議將它們從 Python 常數（如 TESTING）移到專用的設定檔中。Python 內建的 configparser 模組之類別的工具，讓你能夠將生產環境組態與程式碼分離，這對於與維運團隊協作至關重要。
除了處理外部依賴，這種方法還有其他用途。例如，如果程式需要根據主機平台以不同方式執行，可以在模組中定義最上層的結構之前，先檢查 sys 模組。
# db_connection.py
import sys
class Win32Database(object):
# ... Windows 平台的資料函式庫實作 ...
pass
class PosixDatabase(object):
# ... POSIX 平台的資料函式庫實作 ...
pass
if sys.platform.startswith('win32'):
Database = Win32Database
else:
Database = PosixDatabase
類別似地，你可以使用 os.environ 中的環境變數來引導模組定義。
玄貓除錯秘技：運用 repr 字串
在除錯 Python 程式時，print 函式（或透過 logging 內建模組輸出）非常有用。Python 內部結構通常可以透過簡單的屬性存取（參見[Item 27]）。你只需要印出程式執行時的狀態變化，就能找出錯誤所在。
print 函式會輸出易於人類閱讀的字串版本。例如，印出一個基本字串會印出字串的內容，而不包含周圍的引號。
print('foo bar')
# 輸出: foo bar
這相當於使用 '%s' 格式字串和 % 運算元。
print('%s' % 'foo bar')
# 輸出: foo bar
問題在於，人類可讀的字串版本無法清楚地表明值的實際型別。例如，在 print 的預設輸出中，你無法區分數字 5 和字串 '5' 的型別。
print(5)
print('5')
# 輸出:
# 5
# 5
如果在除錯程式時使用 print，這些型別差異就很重要。除錯時，你幾乎總是想看到物件的 repr 版本。repr 內建函式會傳回物件的可列印表示形式，這應該是物件最容易理解的字串表示形式。對於內建型別，repr 傳回的字串是有效的 Python 表示式。
