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編寫python程序的90條建議

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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(shí)候長的變量名會(huì)使代碼更加具有可讀性。

(2)深入學(xué)習(xí) Python 相關(guān)知識(shí),比如語言特性、庫特性等,比如Python演變過程等。深入學(xué)習(xí)一兩個(gè)業(yè)內(nèi)公認(rèn)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(jìn)與 {},單引號(hào)雙引號(hào),三元操作符?, Switch-Case 語句等。

建議4:在代碼中適當(dāng)添加注釋

建議5:適當(dāng)添加空行使代碼布局更加合理

建議6:編寫函數(shù)的 4 個(gè)原則

(1)函數(shù)設(shè)計(jì)要盡量短小,嵌套層次不宜過深

(2)函數(shù)聲明應(yīng)該做到合理、簡單、易用

(3)函數(shù)參數(shù)設(shè)計(jì)應(yīng)該考慮向下兼容

(4)一個(gè)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(gè)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(huì)影響效率

建議9:數(shù)據(jù)交換值時(shí)不推薦使用臨時(shí)變量,而是直接 a, b = b, a

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

建議11:理解枚舉替代實(shí)現(xiàn)的缺陷(最新版 Python 中已經(jīng)加入了枚舉特性)

建議12:不推薦使用 type 來進(jìn)行類型檢查,因?yàn)橛行r(shí)候 type 的結(jié)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(zhuǎn)化為浮點(diǎn)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(diǎn)類似于 SQL 注入

建議15:使用 enumerate() 同時(shí)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(shí)(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(gòu)建合理的包層次來管理 Module

3. 基礎(chǔ)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(dǎo)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(hào)僅表示正,不表示操作

建議22:習(xí)慣使用 with 自動(dòng)關(guān)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(diǎn)基本原則

(1)注意異常的粒度,try 塊中盡量少寫代碼

(2)謹(jǐn)慎使用單獨(dú)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。

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

建議28:格式化字符串時(shí)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(shí)

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(shí)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(rèn)參數(shù)潛在的問題,特別是當(dāng)默認(rèn)參數(shù)為可變對象時(shí)

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?yàn)楹瘮?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(gòu)

建議34:深入理解 str()和 repr() 的區(qū)別

(1)兩者之間的目標(biāo)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(zhǔn)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(rèn)調(diào)用repr函數(shù),而print(var)默認(rèn)調(diào)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(diào)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(shù)

sort() 是列表在就地進(jìn)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(shí)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(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì),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(shù)

建議42:使用 pandas 處理大型 CSV 文件

Python 本身提供一個(gè)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(tái)通用、支持的數(shù)據(jù)類型廣泛、擴(kuò)展性強(qiáng)

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(gè)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(shè)計(jì)模式

建議50:利用模塊實(shí)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(shí)現(xiàn)松耦合

建議53:用狀態(tài)模式美化代碼

6. 內(nèi)部機(jī)制

建議54:理解 build-in 對象

建議55: __init__ ()不是構(gòu)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(jī)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(jī)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(shí)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(jìn)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(xiàng)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(qū)動(dòng)開發(fā)(TDD)提高代碼的可測性

建議76:使用 Pylint 檢查代碼風(fēng)格

代碼風(fēng)格審查

代碼錯(cuò)誤檢查

發(fā)現(xiàn)重復(fù)以及不合理的代碼,方便重構(gòu)

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(jié)合,支持自動(dòng)代碼審查

建議77:進(jìn)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(fù)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(jì)算

將顯式循環(huán)改為隱式循環(huán),當(dāng)然這會(huì)犧牲代碼的可讀性

在循環(huán)中盡量引用局部變量

關(guān)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(jié)構(gòu)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(kuò)展模塊

以上就是編寫python程序的90條建議的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于編寫python程序的建議的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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