Python 對于初學(xué)者來說是一門優(yōu)秀的語言，但這并不意味著就不會犯錯誤。 尤其是在學(xué)習(xí)編程的早期階段，很容易編寫出技術(shù)上正確但風(fēng)格上很差的代碼。

如果您要學(xué)習(xí)編碼，那么學(xué)好它是至關(guān)重要的。 無論是在學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界，代碼的質(zhì)量都很重要。 它不僅會影響您，還會影響將繼續(xù)閱讀和使用您的代碼的每一個人。 也許更自私的是，它還會影響您的招聘前景。

在本文中，我將討論介紹性 Python 程序員常犯的四個錯誤。 在我早期的 Python 時代學(xué)習(xí)這些陷阱對我非常有幫助，我希望它也能對你有用。

讓我們開始吧。

布爾條件語句

這是入門程序員常犯的錯誤。 這也是不那么入門的程序員所犯的錯誤，他們?nèi)狈φ降木幊瘫尘?，因為他們只是將代碼用作工具。 我在看著你，數(shù)據(jù)科學(xué)家。

Python 中的條件語句很有用，但并不總是必需的。 當(dāng)您檢查的條件已經(jīng)包含布爾值（真或假）時，尤其如此。

讓我用一個簡單的例子來說明。 假設(shè)我們要編寫代碼來確定一個數(shù)據(jù)集是否已經(jīng)被清理過。 對我們來說幸運的是，代碼庫包含一個名為 is_data_clean 的方便變量，它可以跟蹤這一點。 我們需要做的就是檢查它并返回正確的值。

作為第一次嘗試，我們可能會編寫如下內(nèi)容：

def a_function():
    if is_data_clean == True:
        return True
    else:
        return False

這已經(jīng)可以運行了，但它不必如此復(fù)雜。 你看到問題了嗎？ 仔細看。

變量 is_data_clean 已經(jīng)是一個布爾值； 因此，它已經(jīng)包含了您需要返回的值！ 代碼檢查它是否為 True，然后返回 True，如果它不是 True（意味著它為 False），則代碼返回 False。 這只是一大堆不必要的檢查。

我們可以將函數(shù)中的代碼簡化為一行：

def a_function():
    return is_data_clean

好多了。

手動求和、均值或其他內(nèi)置操作

Python 具有比大多數(shù)人意識到的更多的內(nèi)置功能。 仍然使用循環(huán)來手動計算總和的人數(shù)實在是太多了。

如果我們在 Python 中有一個數(shù)字列表，我們絕對不應(yīng)該像這樣計算總和：

total = 0
for num in numbers_list:
    total += num

請改用內(nèi)置的求和函數(shù)：

total

需要最小值還或最大值？ 全宇宙都禁止你寫這樣的代碼：

import math
minimum = math.inf # 從最高可能值開始
for number in numbers_list:
    if number < minimum:
        minimum = number

這不是介紹性的計算機科學(xué)原理課程； 這是真實的世界。 停止重新發(fā)明輪子并使用內(nèi)置的 min 和 max 函數(shù)：

minimum = min(numbers_list)
maximum

?有關(guān)內(nèi)置函數(shù)的完整列表，請參閱 Python 文檔

獎勵：技術(shù)上不是內(nèi)置的內(nèi)置功能。

有些功能很難找到，但這并不意味著您不應(yīng)該找到它們。

例如，如果我們需要一列數(shù)字?的平均值（您可能會感覺到這是反復(fù)出現(xiàn)的主題），我們可以使用下面的第一個代碼片段，但我們應(yīng)該使用第二個：

# 片段 1：不要這樣做！
total = 0
for num in numbers_list:
    total += num
avg = total / len(numbers_list)

# 片段 2：這樣做！
import numpy as np
avg = np.mean(numbers_list)

通常，Python 會在模塊中提供有用的函數(shù)。 定位我們需要的模塊并導(dǎo)入函數(shù)可能需要一些額外的工作，但非常值得。

請記住 — Python 就是簡單性和可讀性。 內(nèi)置函數(shù)是你的朋友。 與你的人類朋友不同，他們永遠不會讓人失望。

不做無意義的事情

在我教授的一門 Python 入門課程中，學(xué)生的第一個項目是編寫一個簡單的決策算法。 這主要是一個條件練習(xí)，要求學(xué)生定義一個問題和相關(guān)的評分系統(tǒng)，以確定某人有資格回答這個問題的可能性。

例如，有人可能會問，“我應(yīng)該成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家嗎？” 然后，該算法可能包含以下問題，所有這些問題都會根據(jù)答案從最終輸出分數(shù)中增加或減少：

• 我是否有興趣使用數(shù)據(jù)來深入了解世界？
• 我愿意學(xué)習(xí) Python 嗎？
• 我喜歡與多學(xué)科團隊合作嗎？

等等。

在編寫算法的過程中，許多學(xué)生意識到在某些情況下，他們根本不想對總分做任何事情。 例如，他們可能會決定，如果有人愿意學(xué)習(xí) Python，那么他們的總分會增加 10 分，但如果他們不愿意，則分數(shù)保持不變。

大多數(shù)學(xué)生使用以下代碼實現(xiàn)它：

# willing_to_lean 是一些基于用戶輸入的預(yù)定義變量
if willing_to_learn:
    score += 10
else:
    score += 0

這是什么都不做的經(jīng)典案例。 讓我們分解一下 Python 在看到代碼行 score += 0 時必須執(zhí)行的所有操作：

• 它需要查找變量 score 的值。
• 它需要將 0 添加到該值。 這需要調(diào)用加法函數(shù)，傳入兩個參數(shù)（當(dāng)前值和 0），并計算輸出。
• 將 score 變量重新分配給新值（顯然是相同的）。

所有這些代碼什么都不做。

當(dāng)然，這對計算機來說不是很大的工作量，也不會對代碼的效率產(chǎn)生任何有意義的影響。 也就是說，它毫無意義，而且有些不干凈，這是優(yōu)秀 Python 代碼所不具備的特征。

更好的解決方案是使用 Python 的 pass 關(guān)鍵字，它實際上告訴 Python 什么都不做，繼續(xù)前進。 它填充了一行不需要的代碼，但如果完全留空就會出錯。 我們甚至可以添加一點評論以提供進一步的清晰度：

if willing_to_learn:
    score += 10
else:
    pass # 保持分數(shù)不變

更干凈、更清晰、更 Pythonic。

單一的條件變得瘋狂

條件語句可以說是標準編程中最強大和一致的結(jié)構(gòu)之一。 第一次學(xué)習(xí)它時，很容易忽略一個重要的微妙之處。

當(dāng)我們要檢查兩個或多個條件時，就會出現(xiàn)這種情況。 例如，假設(shè)我們正在審查一項調(diào)查，以獲取以下三種形式之一的回答：“Yes”、“No”或“Maybe”。

早期的 Python 程序員通常使用以下兩種方式之一對此進行編碼：

# 可能 1
if response == "Yes":
    # do something
if response == "No":
    # do something
if response == "Maybe":
    # do something

# 可能 2
if response == "Yes":
    # do something
elif response == "No":
    # do something
else:
    # do something

在這種情況下，這兩個代碼片段實際上是相同的。 它們的行為方式相同，理解起來并不特別混亂，并且它們實現(xiàn)了預(yù)期的目標。 當(dāng)人們錯誤地認為上面的兩個結(jié)構(gòu)總是等價時，問題就出現(xiàn)了。

這是錯誤的。 上面的第二個代碼片段是由多個部分組成的單個條件表達式，而第一個代碼片段由三個獨立的條件表達式組成，盡管它們看起來是相互關(guān)聯(lián)的。

為什么這很重要？ 因為每當(dāng) Python 看到一個全新的 if 關(guān)鍵字（即一個新的條件表達式開始）時，它就會檢查關(guān)聯(lián)的條件。 另一方面，如果當(dāng)前條件表達式中的先前條件不滿足，Python 只會輸入 elif 或 else 條件。

讓我們看一個例子，看看為什么這很重要。 假設(shè)我們需要編寫代碼，根據(jù)學(xué)生在某項作業(yè)中的分數(shù)給他們打分。 我們在Python 文件中寫入以下代碼：

score = 76

print("SNIPPET 1")
print()

if score < 100:
    print('A')
elif score < 90:
    print('B')
elif score < 80:
    print('C')
elif score < 70:
    print('D')
else:
    print('F')

print()
print("SNIPPET 2")
print()

if score < 100:
    print('A')
if score < 90:
    print('B')
if score < 80:
    print('C')
if score < 70:
    print('D')
if score < 60:
    print('F')

運行此代碼輸出以下內(nèi)容：

SNIPPET 1
A
SNIPPET 2
A
B
C

你看得到差別嗎？ 在第二種情況下，我們得到了意想不到的輸出。 為什么？ 因為 Python 將每個 if 語句作為一個新的條件來讀取，所以如果一個分數(shù)恰好小于多個數(shù)字檢查，則會為所有這些打印出相應(yīng)的字母等級。

現(xiàn)在，有多種方法可以使用多個 if 語句； 例如，我們可以讓條件檢查范圍而不僅僅是上限。 這個例子的重點不是爭論一個例子優(yōu)于另一個例子（盡管為了清楚起見，我個人傾向于使用 elif 和 else），而只是為了說明它們是不一樣的。

確保你明白這一點。

最后的想法和回顧

這是您的 Python 初學(xué)者備忘單：

1. 當(dāng)您可以簡單地直接返回布爾值時，不要為布爾值設(shè)置不必要的條件。
2. 內(nèi)置函數(shù)是您最好的朋友。
3. 如果您需要告訴 Python 什么都不做，請使用 pass 關(guān)鍵字。
4. 確保正確構(gòu)造條件表達式，理解 if 、 elif 和 else 關(guān)鍵字的含義。

你決定學(xué)習(xí) Python 真是太好了——我向你保證，這門語言會對你很好。