Как стать великим программистом с открытым исходным кодом Python?

Ничего себе, много вопросов, которые вы задаете. Позвольте мне попытаться обратиться к ним...

Почему все хорошие имена поддерживают процесс с C и использовать Python для script? Не подходит ли Python для для бэкэнд-процесса?

Я не уверен, что вы имеете в виду. Python много используется для работы на заднем плане; если и когда какая-то часть окажется узким местом процессора, извлекая стабильное ядро ​​и используя для него C-код (или С++, или Fortran и т.д.), все они хорошо знакомы с Python) является разумным первым ударом при оптимизации (Cython также часто является возможной альтернативой) - так же, как и на "последнем" курорте, можно изучить подробный язык ассемблера, еще больше производительности (GMP, основная библиотека, которую я обернула в gmpy, делает это, когда это оправдано - действительно хорошие части сборки на самом деле специфичны для конкретных CPU, даже "платформы" ). Почему вы думаете (например) о том, что наличие специфичной для CoreDuo сборки для тотальной оптимизации ЦП означает, что общая сборка x86 "недостаточно хороша" или наличие общей сборки означает, что C "недостаточно хорошо" и т.д., И так далее так далее? В случаях (редких, но не неслыханных) случаях, когда сжатие каждого цикла ЦП действительно важно, для этой крошечной части кода, для которой это важно, спуск на один уровень абстракции является отличной стратегией и никоим образом не означает, что более высокий уровень абстракции "недостаточно хорошо".

Кстати, почему я ставил "последний" в scare-quotes - потому что, когда даже самая конкретная сборка по-прежнему требует большей оптимизации, можно (для некоторых процессоров) окунуться в микрокод или FPGA или полностью пользовательские ИС. Конечно, что решительно не означает, что программные решения не (использовать правильный глагол за один раз;-) достаточно хорошо (для остальных 99,999% ваших потребностей): это означает, что настоящие инженеры понимают компромиссы производительности...! -)

Если это является хорошей практикой сохранения дизайн, то почему мы не видели любая хорошая книга об этом еще? Или мы иметь? Я должен держать это в плане, поэтому, если у вас есть хороший материал для чтения, пожалуйста упоминайте здесь.

Какой предмет вы думаете, что сами по себе стоят целой книги? Я не думаю, что есть большой потенциальный рынок для книги (скажем) о том, как и когда выбирать части Python для перекодирования в C, части C, чтобы перекодировать в общей сборке для выбранной вами платформы (ов), части общей сборки для перекодировки в сборке модели с конкретным процессором и т.д. вплоть до микрокода, FPGA, пользовательских ИС - это моя мотивация не посвящать (скажем) год моей жизни написанию такой книги. Я думаю, что Nutshell делает достойную работу в описании самых основоположений - как вы используете профилирование для выбора частей, которые являются процессорами (если есть), оптимизируйте их на уровне Python и перекодируйте на языках более низкого уровня, если это необходимо (без упоминания Китонов - еще не было, когда я в последний раз переписал ореховую скорлупу). Но, конечно, часть 10% книги или меньше.

Я планирую более широкий охват обучение. Цель состояла в том, чтобы изучить язык теперь оказывается синтеза на платформе с открытым исходным кодом. У меня есть рабочий стол DELL OPTIPLEX, на котором Я собираюсь настроить открытый источник среда с UNIX, VIM, PYTHON. Есть много гуру с открытым исходным кодом работая над отличным открытым исходным кодом вещи. Я видел сэра Алекса Мартелли здесь на stackoverflow. Мне бы хотелось, чтобы я мог получить от него что-нибудь от того, как я должен разработка разработки с открытым исходным кодом Окружающая среда? Но есть много других героя, и мне также нравится их опыт на этом.

Трудно побить Ubuntu (хотя я лично использую в основном Macs, потому что Mac OS X по-прежнему предлагает превосходный опыт работы с ноутбуком, а мои персональные машины в основном являются ноутбуками к настоящему моменту - моя рабочая станция на работе работает Ubuntu) - хотя я уверен, что другие современные дистрибутивы Linux будут плечом к плечу. Моя личная причуда: код, который я считаю решающим для моей работы с открытым исходным кодом, я всегда стараюсь перестроить с нуля, из источников - Python, множество расширений Python, GMP, svn, hg, Cython... Я признаю эти дней я делаю исключение для самой ОС, gcc-пакета, X11 и друзей, gvim - нужно нарисовать строку, где можно получить любые запасные циклы, чтобы получить полезную работу; -).

Концепция обучения теперь изучается стать хорошим разработчиком с открытым исходным кодом (unix, python с c). Для этого мне нужно как настроить разработку Окружающая среда? Каковы великие разработка разработки с открытым исходным кодом Окружающая среда? Пожалуйста, сохраните ответ в контексте с Python.

Я не думаю, чтобы там было много.

Некоторые люди клянутся IDE (например, с PyQt или Eclipse plus pydev); я, я придерживаюсь gvim (и, хотя я иногда использую iPython, простой python по-прежнему я использую больше всего). Аналогично для VCS, таких как svn и hg, или DB, такие как PostgreSQL и т.д., Есть много графических интерфейсов, но я нахожу инструменты командной строки более подходящими для моих личных предпочтений.

В основном, я рекомендую выбрать проект в области, которую вы знаете достаточно хорошо (скажем, в веб-приложениях, в вашем случае), изучая и используя его достаточно, чтобы сформировать поддерживаемое мнение, и как только вы определите то, что оно отсутствует (или откройте ошибки на своем трекере и т.д.), погрузитесь и начните вносить свой вклад. Если и когда вы хорошо справитесь с этим, вы в конечном итоге будете приняты как коммиттер проекта.

Ключ выбирает то, что вы действительно заботитесь лично - работаете ли вы с ним с Ubuntu или Gentoo, или с Gvim, или Emacs, или с Eric и т.д. и т.д., это действительно очень незначительное рассмотрение IMNSHO.