Python避坑指南

软件

在生物信息学领域，Python是最常用的编程语言之一，具有语法简洁、可读性好、模块丰富、以及编程社区活跃等优点。不过，因为它语句灵活和程序包庞大，即使是有一定经验的程序员，在应用中也可能会遇到一些问题。在本文中，我分享一些平时为了数据分析，在Xubuntu上作为系统管理员配置和使用Python的经验，希望能够对读者有所帮助。以后我会逐渐增加内容。

迟任有言曰：“人惟求旧，器非求旧，惟新。”
                                                               ——《尚书·盘庚（上）》

  1. 稳定高于尝新：至少，当我们的首要目标是数据分析的结果，而不是算法的具体实现时，这条被商王盘庚引用的名言并非上策。我们知道，每隔一段时间，Python的开发团队就会推出新的主要版本。新版本固然会带来创新并且解决一些遗留问题，但是，它在安装和使用现有函数包（package）的时候，可能会遇到新问题，耽误科研的时间。例如，为了使用ARIBA软件，我曾经试图在最新的Python 3.8.0版本下，用Cython 0.29.14编译pysam函数包。结果在耗费了大半天时间并失败了无数次后，才确信这是一个版本兼容性问题（GitHub Issue）。回到Xubuntu 18.04默认的Python 3.6.8版本，函数包一次编译成功。其实，ARIBA软件的开发者并没有指出，不同的Python 3子版本会影响程序的输出。所以，作为普通用户的我大可不必为它采用最新的Python版本。为了保证科研项目的进度，应该首选那些在行业里已经被长期使用的稳定软件版本。这样可以避免潜在的、与项目无关的未知问题。

  2. 在多Python版本共存的情况下，隔离不同版本的函数包：在我的Linux主机上，运行着Python 3.6.8（系统的默认版本）和3.8.0两个版本。由于使用不同版本的Python编译的函数包可能存在版本兼容性问题，在使用python -m pip install命令安装函数包的时候，我会根据当前的Python版本增加--target或者--install-option="--prefix="参数来指定目标文件夹。另外，在通过module load命令加载特定版本的Python时，我通过设置PYTHONPATH环境变量来控制Python搜索函数包的路径顺序，从而达到隔离不同Python版本下的函数包的目的。这种设置在实践中取得了令人满意的效果。