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          總結了 90 條寫 Python 程序的建議

          共 3863字,需瀏覽 8分鐘

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          2021-01-14 13:44

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          這是一名5年經驗的 Python小伙伴總結的90條python建議,如果你也在學pythpn,準備要學習python,希望這篇文章對你有用。


          1、首先


          建議1、理解Pythonic概念—-詳見Python中的《Python之禪》

          建議2、編寫Pythonic代碼

          (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


          2. 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


          3. 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


          4. 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

          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。

          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

          Python本身提供一個CSV文件處理模塊,并提供reader、writer等函數。

          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

          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

          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


          5. 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


          6. 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

          局部作用域

          全局作用域

          嵌套作用域

          內置作用域

          建議57: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(xié)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(xié)議

          建議66:熟悉Python的生成器

          建議67:基于生成器的協(xié)程和greenlet,理解協(xié)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


          7. 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

          代碼風格審查

          代碼錯誤檢查

          發(fā)現重復以及不合理的代碼,方便重構

          高度的可配置化和可定制化

          支持各種IDE和編輯器的集成

          能夠基于Python代碼生成UML圖

          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


          8. 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

          減少循環(huán)內部的計算

          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

          在循環(huán)中盡量引用局部變量

          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


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