[学习交流] 【上海校区】改善 Python 程序的 91 个建议（一）

第 1 章引论建议 1：理解 Pythonic 概念

Pythonic

Tim Peters 的《The Zen of Python》相信学过 Python 的都耳熟能详，在交互式环境中输入import this可以查看，其实有意思的是这段 Python 之禅的源码：

d = {}for c in (65, 97): for i in range(26): d[chr(i+c)] = chr((i+13) % 26 + c)print "".join([d.get(c, c) for c in s])

哈哈哈，相信这是大佬在跟我们举反例吧。

书中还举了一个快排的例子：

def quicksort(array): less = [] greater = [] if len(array) <= 1: return array pivot =array.pop() for x in array: if x <= pivot: less.append(x) else: greater.append(x) return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)

代码风格

通过对语法、库和应用程序的理解来编写代码，充分体现 Python 自身的特色：

# 变量交换a, b = b, a# 上下文管理with open(path, 'r') as f: do_sth_with(f)# 不应当过分地追求奇技淫巧a = [1, 2, 3, 4]a[::-1] # 不推荐。好吧，自从学了切片我一直用的这个list(reversed(a)) # 推荐

然后表扬了 Flask 框架，提到了 generator 之类的特性尤为 Pythonic，有个包和模块的约束：

包和模块的命名采用小写、单数形式，而且短小
包通常仅作为命名空间，如只含空的__init__.py文件

建议 2：编写 Pythonic 代码

命名的规范：

def find_num(searchList, num): for listValue in searchList: if num == listValue: return True else: pass

尝试去通读官方手册，掌握不断发展的新特性，这将使你编写代码的执行效率更高，推荐深入学习 Flask、gevent 和 requests。

建议 3：理解 Python 与 C 语言的不同之处

提到了三点：

Python 使用代码缩进的方式来分割代码块，不要混用 Tab 键和空格
Python 中单、双引号的使用
三元操作符：x if bool else y

建议 4：在代码中适当添加注释

这一点已经受教了，现在编写代码都会合理地加入块注释、行注释和文档注释，可以使用__doc__输出。

建议 5：通过适当添加空行使代码布局更为优雅、合理建议 6：编写函数的 4 个原则

函数设计要尽量短小，嵌套层次不宜过深
函数申明应该做到合理、简单、易于使用
函数参数设计应该考虑向下兼容
一个函数只做一件事，尽量保证函数语句粒度的一致性

Python 中函数设计的好习惯还包括：不要在函数中定义可变对象作为默认值，使用异常替换返回错误，保证通过单元测试等。

# 关于函数设计的向下兼容def readfile(filename): # 第一版本 passdef readfile(filename, log): # 第二版本 passdef readfile(filename, logger=logger.info): # 合理的设计 pass

最后还有个函数可读性良好的例子：

def GetContent(ServerAdr, PagePath): http = httplib.HTTP(ServerAdr) http.putrequest('GET', PagePath) http.putheader('Accept', 'text/html') http.putheader('Accept', 'text/plain') http.endheaders() httpcode, httpmsg, headers = http.getreply() if httpcode != 200: raise "Could not get document: Check URL and Path." doc = http.getfile() data = doc.read() # 此处是不是应该使用 with ？ doc.close return datadef ExtractData(inputstring, start_line, end_line): lstr = inputstring.splitlines() # split j = 0 for i in lstr: j += 1 if i.strip() == start_line: slice_start = j elif i.strip() == end_line: slice_end = j return lstr[slice_start:slice_end]def SendEmail(sender, receiver, smtpserver, username, password, content): subject = "Contented get from the web" msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8') msg['Subject'] = Header(subject, 'utf-8') smtp = smtplib.SMTP() smtp.connect(smtpserver) smtp.login(username, password) smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string()) smtp.quit()建议 7：将常量集中到一个文件

在 Python 中应当如何使用常量：

通过命名风格提醒使用者该变量代表常量，如常量名全部大写
通过自定义类实现常量功能：将存放常量的文件命名为constant.py，并在其中定义一系列常量

class _const: class ConstError(TypeError): pass class ConstCaseError(ConstError): pass def __setattr__(self, name, value): if self.__dict__.has_key(name): raise self.ConstError, "Can't change const.%s" % name if not name.isupper(): raise self.ConstCaseError, \ 'const name "%s" is not all uppercase' % name self.__dict__(name) = valueimport syssys.modules[__name__] = _const()import constconst.MY_CONSTANT = 1const.MY_SECOND_CONSTANT = 2const.MY_THIRD_CONSTANT = 'a'const.MY_FORTH_CONSTANT = 'b'

其他模块中引用这些常量时，按照如下方式进行即可：

from constant import constprint(const.MY_CONSTANT)第 2 章编程惯用法建议 8：利用 assert 语句来发现问题>>> y = 2>>> assert x == y, "not equals"Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>AssertionError: not equals>>> x = 1>>> y = 2# 以上代码相当于>>> if __debug__ and not x == y:... raise AssertionError("not equals")... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module>AssertionError: not equals

运行是加入-O参数可以禁用断言。

建议 9：数据交换的时候不推荐使用中间变量>>> Timer('temp = x; x = y; y = temp;', 'x = 2; y = 3').timeit()0.059251302998745814>>> Timer('x, y = y, x', 'x = 2; y = 3').timeit()0.05007316499904846

对于表达式x, y = y, x，在内存中执行的顺序如下：

先计算右边的表达式y, x，因此先在内存中创建元组(y, x)，其标识符和值分别为y, x及其对应的值，其中y和x是在初始化已经存在于内存中的对象
计算表达式左边的值并进行赋值，元组被依次分配给左边的标识符，通过解压缩，元组第一标识符y分配给左边第一个元素x，元组第二标识符x分配给左边第一个元素y，从而达到交换的目的

下面是通过字节码的分析：

>>> import dis>>> def swap1():... x = 2... y = 3... x, y = y, x... >>> def swap2():... x = 2... y = 3... temp = x... x = y... y = temp... >>> dis.dis(swap1) 2 0 LOAD_CONST 1 (2) 3 STORE_FAST 0 (x) 3 6 LOAD_CONST 2 (3) 9 STORE_FAST 1 (y) 4 12 LOAD_FAST 1 (y) 15 LOAD_FAST 0 (x) 18 ROT_TWO # 交换两个栈的最顶层元素 19 STORE_FAST 0 (x) 22 STORE_FAST 1 (y) 25 LOAD_CONST 0 (None) 28 RETURN_VALUE>>> dis.dis(swap2) 2 0 LOAD_CONST 1 (2) 3 STORE_FAST 0 (x) 3 6 LOAD_CONST 2 (3) 9 STORE_FAST 1 (y) 4 12 LOAD_FAST 0 (x) 15 STORE_FAST 2 (temp) 5 18 LOAD_FAST 1 (y) 21 STORE_FAST 0 (x) 6 24 LOAD_FAST 2 (temp) 27 STORE_FAST 1 (y) 30 LOAD_CONST 0 (None) 33 RETURN_VALUE建议 10：充分利用 Lazy evaluation 的特性def fib(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b

哈哈哈，我猜到肯定是生成器实现菲波拉契序列的例子，不过对比我写的版本，唉。。。

建议 11：理解枚举替代实现的缺陷

利用 Python 的动态特征，可以实现枚举：

# 方式一class Seasons: Spring, Summer, Autumn, Winter = range(4)# 方式二def enum(*posarg, **keysarg): return type("Enum", (object,), dict(zip(posarg, range(len(posarg))), **keysarg))Seasons = enum("Spring", "Summer", "Autumn", Winter=1)Seasons.Spring# 方式三>>> from collections import namedtuple>>> Seasons = namedtuple('Seasons', 'Spring Summer Autumn Winter')._make(range(4))>>> Seasons.Spring0# 但通过以上方式实现枚举都有不合理的地方>>> Seasons._replace(Spring=2) │Seasons(Spring=2, Summer=1, Autumn=2, Winter=3) # Python3.4 中加入了枚举，仅在父类没有任何枚举成员的时候才允许继承建议 12：不推荐使用 type 来进行类型检查

作为动态语言，Python 解释器会在运行时自动进行类型检查并根据需要进行隐式类型转换，当变量类型不同而两者之间又不能进行隐式类型转换时便抛出TypeError异常。

>>> def add(a, b):... return a + b... >>> add(1, 2j)(1+2j)>>> add('a', 'b')'ab'>>> add(1, 2)3>>> add(1.0, 2.3)3.3>>> add([1, 2], [3, 4])[1, 2, 3, 4]>>> add(1, 'a')Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in addTypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

所以实际应用中，我们常常需要进行类型检查，但是不推荐使用type()，因为基于内建类型扩展的用户自定义类型，type()并不能准确返回结果：

class UserInt(int): def __init__(self, val=0): self._val = int(val) def __add__(self, val): if isinstance(val, UserInt): return UserInt(self._val + val._val) return self._val + val def __iadd__(self, val): raise NotImplementedError("not support operation") def __str__(self): return str(self._val) def __repr__(self): return "Integer %s" % self._val>>> n = UserInt()>>> nInteger 0>>> print(n)0>>> m = UserInt(2)>>> print(m)2>>> type(n) is intFalse # 显然不合理>>> isinstance(n, int)True

我们可以使用isinstance来检查：isinstance(object, classinfo)

建议 13：尽量转换为浮点类型后再做除法# 计算平均成绩绩点>>> gpa = ((4*96+3*85+5*98+2*70)*4) / ((4+3+5+2)*100)>>> gpa3.625714285714286 # 终于知道自己的绩点是咋算的了建议 14：警惕 eval() 的安全漏洞

eval(expression[, globals[, locals]])将字符串 str 当成有效的表达式来求值并返回计算结果，globas为字典形式，locals为任何映射对象，它们分别表示全局和局部命名空间，两者都省略表达式将在调用的环境中执行，为什么需要警惕eval()呢：

# 合理正确地使用>>> eval("1+1==2")True>>> eval('"a"+"b"')'ab'# 坏心眼的geek>>> eval('__import__("os").system("dir")')Desktop Documents Downloads examples.desktop Music Pictures Public __pycache__ Templates Videos0>>> eval('__import__("os").system("del * /Q")') # 嘿嘿嘿

如果确实需要使用eval，建议使用安全性更好的ast.literal_eval。

建议 15：使用 enumerate() 获取序列迭代的索引和值>>> li = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']>>> for i, e in enumerate(li):... print('index: ', i, 'element: ', e)... index: 0 element: aindex: 1 element: bindex: 2 element: cindex: 3 element: dindex: 4 element: e# enumerate(squence, start=0) 内部实现def enumerate(squence, start=0): n = start for elem in sequence: yield n, elem # 666 n += 1# 明白了原理我们自己也来实现一个反序的def reversed_enumerate(squence): n = -1 for elem in reversed(sequence): yield len(sequence) + n, elem n -= 1建议 16：分清 == 与 is 的适用场景

操作符意义isobject identity==equal

is的作用是用来检查对象的标示符是否一致，也就是比较两个对象在内存中是否拥有同一块内存空间，相当于id(x) == id(y)，它并不适用于判断两个字符串是否相等。==才是用来判断两个对象的值是否相等，实际是调用了内部的__eq__，所以a==b相当于a.__eq__(b)，也就是说==是可以被重载的，而is不能被重载。

>>> s1 = 'hello world'>>> s2 = 'hello world'>>> s1 == s2True>>> s1 is s2False>>> s1.__eq__(s2)True>>> a = 'Hi'>>> b = 'Hi'>>> a == bTrue>>> a is bTrue

咦~怎么上例中的a, b又是“同一对象”了？这跟 Python 的 string interning 机制有关，为了提高系统性能，对于较小的字符串会保留其值的一个副本，当创建新的字符串时直接指向该副本，所以a和b的 id 值是一样的，同样对于小整数[-5, 257)也是如此：

>>> id(a)140709793837832>>> id(b)140709793837832>>> x = -5>>> y = -5>>> x is yTrue>>> id(x) == id(y)True建议 17：考虑兼容性，尽可能使用 Unicode

我之前也总结过编码的问题。由于最早的编码是 ASCII 码，只能表示 128 个字符，显然这对其它语言编码并不适用，Unicode就是为了不同的文字分配一套统一的编码。

建议 18：构建合理的包层次来管理 module

本质上每一个 Python 文件都是一个模块，使用模块可以增强代码的可维护性和可重用性，在较大的项目中，我们需要合理地组织项目层次来管理模块，这就是包(Package)的作用。

一句话说包：一个包含__init__.py 文件的目录。包中的模块可以通过.进行访问，即包名.模块名。那么这个__init__.py文件有什么用呢？最明显的作用就是它区分了包和普通目录，在该文件中申明模块级别的 import 语句从而变成了包级别可见，另外在该文件中定义__all__变量，可以控制需要导入的子包或模块。

这里给出一个较为合理的包组织方式，是FlaskWeb 开发：基于Python的Web应用开发实战一书中推荐而来的：

Python 提供三种方式来引入外部模块：import语句、from...import语句以及__import__函数，其中__import__函数显式地将模块的名称作为字符串传递并赋值给命名空间的变量。

使用import需要注意以下几点：

优先使用import a的形式
有节制地使用from a import A
尽量避免使用from a import *

为什么呢？我们来看看 Python 的 import 机制，Python 在初始化运行环境的时候会预先加载一批内建模块到内存中，同时将相关信息存放在sys.modules中，我们可以通过sys.modules.items()查看预加载的模块信息，当加载一个模块时，解释器实际上完成了如下动作：

在sys.modules中搜索该模块是否存在，如果存在就导入到当前局部命名空间，如果不存在就为其创建一个字典对象，插入到sys.modules中
加载前确认是否需要对模块对应的文件进行编译，如果需要则先进行编译
执行动态加载，在当前命名空间中执行编译后的字节码，并将其中所有的对象放入模块对应的字典中

>>> dir()['__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__']>>> import testtesting module import>>> dir()['__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'test']>>> import sys>>> ‘test’ in sys.modules.keys()True>>> id(test)140367239464744>>> id(sys.modules['test'])140367239464744>>> dir(test)['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'a', 'b']>>> sys.modules['test'].__dict__.keys()dict_keys(['__file__', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__package__', '__spec__', '__name__', 'b', 'a', '__cached__'])

从上可以看出，对于用户自定义的模块，import 机制会创建一个新的 module 将其加入当前的局部命名空间中，同时在 sys.modules 也加入该模块的信息，但本质上是在引用同一个对象，通过test.py所在的目录会多一个字节码文件。

建议 20：优先使用 absolute import 来导入模块建议 21： i+=1 不等于 ++i

首先++i或--i在 Python 语法上是合法，但并不是我们通常理解的自增或自减操作：

>>> ++1 # +(+1)1>>> --1 # -(-1)1>>> +++22>>> ---2-2

原来+或-只表示正负数符号。

建议 22：使用 with 自动关闭资源

对于打开的资源我们记得关闭它，如文件、数据库连接等，Python 提供了一种简单优雅的解决方案：with。

先来看with实现的原理吧。

with的实现得益于一个称为上下文管理器(context manager)的东西，它定义程序运行时需要建立的上下文，处理程序的进入和退出，实现了上下文管理协议，即对象中定义了__enter__()和__exit__()，任何实现了上下文协议的对象都可以称为一个上下文管理器：

__enter__()：返回运行时上下文相关的对象
__exit__(exception_type, exception_value, traceback)：退出运行时的上下文，处理异常、清理现场等

包含with语句的代码块执行过程如下：

with 表达式 [as 目标]: 代码块# 例>>> with open('test.txt', 'w') as f:... f.write('test')... 4>>> f.__enter__<built-in method __enter__ of _io.TextIOWrapper object at 0x7f1b967aaa68>>>> f.__exit__<built-in method __exit__ of _io.TextIOWrapper object at 0x7f1b967aaa68>

计算表达式的值，返回一个上下文管理器对象
加载上下文管理器对象的__exit__()以备后用
调用上下文管理器对象的__enter__()
将__enter__()的返回值赋给目标对象
执行代码块，正常结束调用__exit__()，其返回值直接忽略，如果发生异常，会调用__exit__()并将异常类型、值及 traceback 作为参数传递给__exit__()，__exit__()返回值为 false 异常将会重新抛出，返回值为 true 异常将被挂起，程序继续执行

于此，我们可以自定义一个上下文管理器：

>>> class MyContextManager(object):... def __enter__(self):... print('entering...')... def __exit__(self, exception_type, exception_value, traceback):... print('leaving...')... if exception_type is None:... print('no exceptions!')... return False... elif exception_type is ValueError:... print('value error!')... return True... else:... print('other error')... return True... >>> with MyContextManager():... print('Testing...')... entering...Testing...leaving...no exceptions!>>> with MyContextManager():... print('Testing...')... raise(ValueError)... entering...Testing...leaving...value error!

Python 还提供contextlib模块，通过 Generator 实现，其中的 contextmanager 作为装饰器来提供一种针对函数级别上的上下文管理器，可以直接作用于函数/对象而不必关心__enter__()和__exit__()的实现。

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