90 条实用的编写Python 程序建议

ITester软件测试小栈

共 11162字,需浏览 23分钟

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2020-10-07 15:34



07

2020-10

今天距2021年85天

这是ITester软件测试小栈第164次推文

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本篇是一名5年经验的 Python小伙伴总结的90条python建议,如果你要接触Python或准备要学习Python,希望对你有用。


编程前言

建议1理解Pythonic概念,详见Python中的《Python之禅》。
建议2:编写Pythonic代码的建议。
(1)避免不规范代码,比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等,有时候长的变量名会使代码更加具有可读性;
(2)深入学习Python相关知识,比如语言特性、库特性等,比如Python演变过程等,深入学习一两个业内公认的Pythonic的代码库,比如Flask等;
建议3:理解Python与C的不同之处,比如缩进与{},单引号双引号,三元操作符?,Switch-Case语句等。
建议4:在代码中适当添加注释。
建议5:适当添加空行使代码布局更加合理。
建议6:编写函数的4个原则。
(1)函数设计要尽量短小,嵌套层次不宜过深;
(2)函数声明应该做到合理、简单、易用;
(3)函数参数设计应该考虑向下兼容;
(4)一个函数只做一件事,尽量保证函数粒度的一致性;
建议7:将常量集中在一个文件,且常量名尽量使用全大写字母。



编程惯用法

建议8:利用assert语句来发现问题,但要注意,断言assert会影响效率。
建议9:数据交换值时不推荐使用临时变量,而是直接a, b = b, a。
建议10:充分利用惰性计算(Lazy evaluation)的特性,从而避免不必要的计算。
建议11:理解枚举替代实现的缺陷(最新版Python中已经加入了枚举特性)。
建议12:不推荐使用type来进行类型检查,因为有些时候type的结果并不一定可靠。如果有需求,建议使用isinstance函数来代替。
建议13:尽量将变量转化为浮点类型后再做除法(Python3以后不用考虑)。
建议14:警惕eval()函数的安全漏洞,有点类似于SQL注入。
建议15:使用enumerate()同时获取序列迭代的索引和值。
建议16:分清==is的适用场景,特别是在比较字符串等不可变类型变量时(详见评论)。
建议17:尽量使用Unicode。在Python2中编码是很让人头痛的一件事,但Python3就不用过多考虑了。
建议18:构建合理的包层次来管理Module。



基础用法

建议19:有节制的使用from…import语句,防止污染命名空间。
建议20:优先使用absolute import来导入模块(Python3中已经移除了relative import)。
建议21:i+=1不等于++i,在Python中,++i前边的加号仅表示正,不表示操作。
建议22:习惯使用with自动关闭资源,特别是在文件读写中。
建议23:使用else子句简化循环(异常处理)。
建议24:遵循异常处理的几点基本原则。
(1)注意异常的粒度,try块中尽量少写代码;
(2)谨慎使用单独的except语句,或except Exception语句,而是定位到具体异常;
(3)注意异常捕获的顺序,在合适的层次处理异常;
(4)使用更加友好的异常信息,遵守异常参数的规范;
建议25:避免finally中可能发生的陷阱。
建议26:深入理解None,正确判断对象是否为空。
建议27:连接字符串应优先使用join函数,而不是+操作。
建议28:格式化字符串时尽量使用.format函数,而不是%形式。
建议29:区别对待可变对象和不可变对象,特别是作为函数参数时。
建议30:[], {}和():一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代码更清晰,同时效率更高。
建议31:函数传参数,既不是传值也不是传引用,而是传对象或者说对象的引用。
建议32:警惕默认参数潜在的问题,特别是当默认参数为可变对象时。
建议33:函数中慎用变长参数 args和 kargs
(1)这种使用太灵活,从而使得函数签名不够清晰,可读性较差;
(2)如果因为函数参数过多而是用变长参数简化函数定义,那么一般该函数可以重构;
建议34:深入理解str()和repr()的区别。
(1)两者之间的目标不同:str主要面向客户,其目的是可读性,返回形式为用户友好性和可读性都比较高的字符串形式;而repr是面向Python解释器或者说Python开发人员,其目的是准确性,其返回值表示Python解释器内部的定义;
(2)在解释器中直接输入变量,默认调用repr函数,而print(var)默认调用str函数;
(3)repr函数的返回值一般可以用eval函数来还原对象;
(4)两者分别调用对象的内建函数 __str__ ()和 __repr__ ();
建议35:分清静态方法staticmethod和类方法classmethod的使用场景。


库的使用

建议36:掌握字符串的基本用法。
建议37:按需选择sort()和sorted()函数。

(1)sort()是列表在就地进行排序,所以不能排序元组等不可变类型;

(2sorted()可以排序任意的可迭代类型,同时不改变原变量本身;

建议38:使用copy模块深拷贝对象,区分浅拷贝(shallow copy)和深拷贝(deep copy)。
建议39:使用Counter进行计数统计,Counter是字典类的子类,在collections模块中。
建议40:深入掌握ConfigParse。
建议41:使用argparse模块处理命令行参数。
建议42:使用pandas处理大型CSV文件。

(1)Python本身提供一个CSV文件处理模块,并提供reader、writer等函数;

(2)Pandas可提供分块、合并处理等,适用于数据量大的情况,且对二维数据操作更方便;

建议43:使用ElementTree解析XML。
建议44:理解模块pickle的优劣。

(1)优势:接口简单、各平台通用、支持的数据类型广泛、扩展性强;

(2)劣势:不保证数据操作的原子性、存在安全问题、不同语言之间不兼容;

建议45:序列化的另一个选择JSON模块:load和dump操作。
建议46:使用traceback获取栈信息。
建议47:使用logging记录日志信息。
建议48:使用threading模块编写多线程程序。
建议49:使用Queue模块使多线程编程更安全。


设计模式

建议50:利用模块实现单例模式。
建议51:用mixin模式让程序更加灵活。
建议52:用发布-订阅模式实现松耦合。
建议53:用状态模式美化代码。



内部机制

建议54:理解build-in对象。
建议55:__init__ ()不是构造方法,理解 __new__ ()与它之间的区别。
建议56:理解变量的查找机制,即作用域。

(1)局部作用域;

(2)全局作用域;

(3)嵌套作用域;

(4)内置作用域;

建议57:理解为什么需要self参数。
建议58:理解MRO(方法解析顺序)与多继承。
建议59:理解描述符机制。
建议60:区别 __getattr__ ()与 __getattribute__ ()方法之间的区别。
建议61:使用更安全的property。
建议62:掌握元类metaclass。
建议63:熟悉Python对象协议
建议64:利用操作符重载实现中缀语法。
建议65:熟悉Python的迭代器协议。
建议66:熟悉Python的生成器。
建议67:基于生成器的协程和greenlet,理解协程、多线程、多进程之间的区别。
建议68:理解GIL的局限性。
建议69:对象的管理和垃圾回收。



使用工具辅助项目开发

建议70:从PyPI安装第三方包。
建议71:使用pip和yolk安装、管理包。
建议72:做paster创建包。
建议73:理解单元测试的概念。
建议74:为包编写单元测试。
建议75:利用测试驱动开发(TDD)提高代码的可测性。
建议76:使用Pylint检查代码风格。

(1)代码风格审查;

(2)代码错误检查;

(3)发现重复以及不合理的代码,方便重构;

(4)高度的可配置化和可定制化;

(5)支持各种IDE和编辑器的集成;

(6)能够基于Python代码生成UML图;

(7)能够与Jenkins等持续集成工具相结合,支持自动代码审查;

建议77:进行高效的代码审查。
建议78:将包发布到PyPI。



性能剖析与优化

建议79:了解代码优化的基本原则。
建议80:借助性能优化工具。
建议81:利用cProfile定位性能瓶颈。
建议82:使用memory_profiler和objgraph剖析内存使用。
建议83:努力降低算法复杂度。
建议84:掌握循环优化的基本技巧。

(1)减少循环内部的计算;

(2)将显式循环改为隐式循环,当然这会牺牲代码的可读性;

(3)在循环中尽量引用局部变量;

(4)关注内层嵌套循环;

建议85:使用生成器提高效率。
建议86:使用不同的数据结构优化性能。
建议87:充分利用set的优势。
建议88:使用multiprocessing模块克服GIL缺陷。
建议89:使用线程池提高效率。
建议90:使用Cythonb编写扩展模块。



以上

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