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改善Python程序的91個建議

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自己寫Python也有四五年了,一直是用自己的“強迫癥”在維持自己代碼的質量,除了Google的Python代碼規(guī)范外,從來沒有讀過類似的書籍。偶然的機會看到這么一本書,讀完之后覺得還不錯,所以做個簡單的筆記。有想學習類似知識的朋友,又懶得去讀完整本書籍,可以參考一下。

改善Python程序的91個建議

自己寫Python也有四五年了,一直是用自己的“強迫癥”在維持自己代碼的質量,除了Google的Python代碼規(guī)范外,從來沒有讀過類似的書籍。偶然的機會看到這么一本書,讀完之后覺得還不錯,所以做個簡單的筆記。有想學習類似知識的朋友,又懶得去讀完整本書籍,可以參考一下。

1:引論

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(nèi)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(shù)的4個原則

(1)函數(shù)設計要盡量短小,嵌套層次不宜過深

(2)函數(shù)聲明應該做到合理、簡單、易用

(3)函數(shù)參數(shù)設計應該考慮向下兼容

(4)一個函數(shù)只做一件事,盡量保證函數(shù)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(xiàn)問題,但要注意,斷言assert會影響效率

建議9:數(shù)據(jù)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(xiàn)的缺陷(***版Python中已經(jīng)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(shù)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(shù)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(jīng)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(shù)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。Python中下列數(shù)據(jù)會判斷為空:

 

 

建議27:連接字符串應優(yōu)先使用join函數(shù),而不是+操作

建議28:格式化字符串時盡量使用.format函數(shù),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(shù)參數(shù)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(shù)傳參數(shù),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(shù)潛在的問題,特別是當默認參數(shù)為可變對象時

建議33:函數(shù)中慎用變長參數(shù)args和*kargs

(1)這種使用太靈活,從而使得函數(shù)簽名不夠清晰,可讀性較差

(2)如果因為函數(shù)參數(shù)過多而是用變長參數(shù)簡化函數(shù)定義,那么一般該函數(shù)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(nèi)部的定義

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

(3)repr函數(shù)的返回值一般可以用eval函數(shù)來還原對象

(4)兩者分別調用對象的內(nèi)建函數(shù)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

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(shù)

》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(shù)統(tǒng)計,Counter是字典類的子類,在collections模塊中

建議40:深入掌握ConfigParser

建議41:使用argparse模塊處理命令行參數(shù)

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(shù)。

》Pandas可提供分塊、合并處理等,適用于數(shù)據(jù)量大的情況,且對二維數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)類型廣泛、擴展性強

》劣勢:不保證數(shù)據(jù)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(xiàn)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(xiàn)松耦合

建議53:用狀態(tài)模式美化代碼

6:內(nèi)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(nèi)置作用域

建議57:為什么需要self參數(shù)

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(xiàn)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(xiàn)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(nèi)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(nèi)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(nèi)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(shù)據(jù)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C/C++模塊擴展提高性能

建議91:使用Cythonb編寫擴展模塊

責任編輯:龐桂玉 來源: 知乎
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