90 條實用的編寫Python 程序建議

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2020-10

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本文4165字，閱讀約需11分鐘

本篇是一名5年經驗的 Python小伙伴總結的90條python建議，如果你要接觸Python或準備要學習Python，希望對你有用。

一

編程前言

建議1：理解Pythonic概念，詳見Python中的《Python之禪》。

建議2：編寫Pythonic代碼的建議。

（1）避免不規(guī)范代碼，比如只用大小寫區(qū)分變量、使用容易混淆的變量名、害怕過長變量名等，有時候長的變量名會使代碼更加具有可讀性；

（2）深入學習Python相關知識，比如語言特性、庫特性等，比如Python演變過程等，深入學習一兩個業(yè)內公認的Pythonic的代碼庫，比如Flask等；

建議3：理解Python與C的不同之處，比如縮進與{}，單引號雙引號，三元操作符？，Switch-Case語句等。

建議4：在代碼中適當添加注釋。

建議5：適當添加空行使代碼布局更加合理。

建議6：編寫函數的4個原則。

（1）函數設計要盡量短小，嵌套層次不宜過深；

（2）函數聲明應該做到合理、簡單、易用；

（3）函數參數設計應該考慮向下兼容；

（4）一個函數只做一件事，盡量保證函數粒度的一致性；

建議7：將常量集中在一個文件，且常量名盡量使用全大寫字母。

二

編程慣用法

建議8：利用assert語句來發(fā)現問題，但要注意，斷言assert會影響效率。

建議9：數據交換值時不推薦使用臨時變量，而是直接a, b = b, a。

建議10：充分利用惰性計算（Lazy evaluation）的特性，從而避免不必要的計算。

建議11：理解枚舉替代實現的缺陷（最新版Python中已經加入了枚舉特性）。

建議12：不推薦使用type來進行類型檢查，因為有些時候type的結果并不一定可靠。如果有需求，建議使用isinstance函數來代替。

建議13：盡量將變量轉化為浮點類型后再做除法（Python3以后不用考慮）。

建議14：警惕eval()函數的安全漏洞，有點類似于SQL注入。

建議15：使用enumerate()同時獲取序列迭代的索引和值。

建議16：分清==和is的適用場景，特別是在比較字符串等不可變類型變量時（詳見評論）。

建議17：盡量使用Unicode。在Python2中編碼是很讓人頭痛的一件事，但Python3就不用過多考慮了。

建議18：構建合理的包層次來管理Module。

三

基礎用法

建議19：有節(jié)制的使用from…import語句，防止污染命名空間。

建議20：優(yōu)先使用absolute import來導入模塊（Python3中已經移除了relative import）。

建議21：i+=1不等于++i，在Python中，++i前邊的加號僅表示正，不表示操作。

建議22：習慣使用with自動關閉資源，特別是在文件讀寫中。

建議23：使用else子句簡化循環(huán)（異常處理）。

建議24：遵循異常處理的幾點基本原則。

（1）注意異常的粒度，try塊中盡量少寫代碼；

（2）謹慎使用單獨的except語句，或except Exception語句，而是定位到具體異常；

（3）注意異常捕獲的順序，在合適的層次處理異常；

（4）使用更加友好的異常信息，遵守異常參數的規(guī)范；

建議25：避免finally中可能發(fā)生的陷阱。

建議26：深入理解None，正確判斷對象是否為空。

建議27：連接字符串應優(yōu)先使用join函數，而不是+操作。

建議28：格式化字符串時盡量使用.format函數，而不是%形式。

建議29：區(qū)別對待可變對象和不可變對象，特別是作為函數參數時。

建議30：[], {}和()：一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代碼更清晰，同時效率更高。

建議31：函數傳參數，既不是傳值也不是傳引用，而是傳對象或者說對象的引用。

建議32：警惕默認參數潛在的問題，特別是當默認參數為可變對象時。

建議33：函數中慎用變長參數 args和 kargs。

（1）這種使用太靈活，從而使得函數簽名不夠清晰，可讀性較差；

（2）如果因為函數參數過多而是用變長參數簡化函數定義，那么一般該函數可以重構；

建議34：深入理解str()和repr()的區(qū)別。

（1）兩者之間的目標不同：str主要面向客戶，其目的是可讀性，返回形式為用戶友好性和可讀性都比較高的字符串形式；而repr是面向Python解釋器或者說Python開發(fā)人員，其目的是準確性，其返回值表示Python解釋器內部的定義；

（2）在解釋器中直接輸入變量，默認調用repr函數，而print(var)默認調用str函數；

（3）repr函數的返回值一般可以用eval函數來還原對象；

（4）兩者分別調用對象的內建函數 __str__ ()和 __repr__ ()；

建議35：分清靜態(tài)方法staticmethod和類方法classmethod的使用場景。

四

庫的使用

建議36：掌握字符串的基本用法。

建議37：按需選擇sort()和sorted()函數。

（1）sort()是列表在就地進行排序，所以不能排序元組等不可變類型；

（2）sorted()可以排序任意的可迭代類型，同時不改變原變量本身；

建議38：使用copy模塊深拷貝對象，區(qū)分淺拷貝（shallow copy）和深拷貝（deep copy）。

建議39：使用Counter進行計數統(tǒng)計，Counter是字典類的子類，在collections模塊中。

建議40：深入掌握ConfigParse。

建議41：使用argparse模塊處理命令行參數。

建議42：使用pandas處理大型CSV文件。

（1）Python本身提供一個CSV文件處理模塊，并提供reader、writer等函數；

（2）Pandas可提供分塊、合并處理等，適用于數據量大的情況，且對二維數據操作更方便；

建議43：使用ElementTree解析XML。

建議44：理解模塊pickle的優(yōu)劣。

（1）優(yōu)勢：接口簡單、各平臺通用、支持的數據類型廣泛、擴展性強；

（2）劣勢：不保證數據操作的原子性、存在安全問題、不同語言之間不兼容；

建議45：序列化的另一個選擇JSON模塊：load和dump操作。

建議46：使用traceback獲取棧信息。

建議47：使用logging記錄日志信息。

建議48：使用threading模塊編寫多線程程序。

建議49：使用Queue模塊使多線程編程更安全。

五

設計模式

建議50：利用模塊實現單例模式。

建議51：用mixin模式讓程序更加靈活。

建議52：用發(fā)布-訂閱模式實現松耦合。

建議53：用狀態(tài)模式美化代碼。

六

內部機制

建議54：理解build-in對象。

建議55：__init__ ()不是構造方法，理解 __new__ ()與它之間的區(qū)別。

建議56：理解變量的查找機制，即作用域。

（1）局部作用域；

（2）全局作用域；

（3）嵌套作用域；

（4）內置作用域；

建議57：理解為什么需要self參數。

建議58：理解MRO（方法解析順序）與多繼承。

建議59：理解描述符機制。

建議60：區(qū)別 __getattr__ ()與 __getattribute__ ()方法之間的區(qū)別。

建議61：使用更安全的property。

建議62：掌握元類metaclass。

建議63：熟悉Python對象協議

建議64：利用操作符重載實現中綴語法。

建議65：熟悉Python的迭代器協議。

建議66：熟悉Python的生成器。

建議67：基于生成器的協程和greenlet，理解協程、多線程、多進程之間的區(qū)別。

建議68：理解GIL的局限性。

建議69：對象的管理和垃圾回收。

七

使用工具輔助項目開發(fā)

建議70：從PyPI安裝第三方包。

建議71：使用pip和yolk安裝、管理包。

建議72：做paster創(chuàng)建包。

建議73：理解單元測試的概念。

建議74：為包編寫單元測試。

建議75：利用測試驅動開發(fā)（TDD）提高代碼的可測性。

建議76：使用Pylint檢查代碼風格。

（1）代碼風格審查；

（2）代碼錯誤檢查；

（3）發(fā)現重復以及不合理的代碼，方便重構；

（4）高度的可配置化和可定制化；

（5）支持各種IDE和編輯器的集成；

（6）能夠基于Python代碼生成UML圖；

（7）能夠與Jenkins等持續(xù)集成工具相結合，支持自動代碼審查；

建議77：進行高效的代碼審查。

建議78：將包發(fā)布到PyPI。

八

性能剖析與優(yōu)化

建議79：了解代碼優(yōu)化的基本原則。

建議80：借助性能優(yōu)化工具。

建議81：利用cProfile定位性能瓶頸。

建議82：使用memory_profiler和objgraph剖析內存使用。

建議83：努力降低算法復雜度。

建議84：掌握循環(huán)優(yōu)化的基本技巧。

（1）減少循環(huán)內部的計算；

（2）將顯式循環(huán)改為隱式循環(huán)，當然這會犧牲代碼的可讀性；

（3）在循環(huán)中盡量引用局部變量；

（4）關注內層嵌套循環(huán)；

建議85：使用生成器提高效率。

建議86：使用不同的數據結構優(yōu)化性能。

建議87：充分利用set的優(yōu)勢。

建議88：使用multiprocessing模塊克服GIL缺陷。

建議89：使用線程池提高效率。

建議90：使用Cythonb編寫擴展模塊。

以上

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