編寫高質量Python程式（三）基礎語法

来源:https://www.cnblogs.com/monteyang/archive/2020/04/18/12728729.html
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本系列文章為《編寫高質量代碼——改善Python程式的91個建議》的精華彙總。 首發於公眾號【Python與演算法之路】 關於導入模塊 Python的3種引入外部模塊的方式： 語句、 和 函數。其中前兩種比較常見。 在使用 時，應註意： 優先使用 或 有節制的使用 儘量避免使用 對於 ，如果無節制的使 ...


本系列文章為《編寫高質量代碼——改善Python程式的91個建議》的精華彙總。

關於導入模塊

Python的3種引入外部模塊的方式：import語句、from ... import ... 和 __import__函數。其中前兩種比較常見。

在使用 import 時，應註意：

  • 優先使用 import A 或 import A as a
  • 有節制的使用 from A import B
  • 儘量避免使用 from A import *

對於 from a import ...，如果無節制的使用，會帶來的問題：

  • 命名空間的衝突
  • 迴圈嵌套導入的問題（兩個文件相互導入對方的變數或函數或類）

i += 1 不等於 ++i

Python 解釋器會將 ++i 解釋為 +(+i)，其中 + 表示正數符號。對於 --i 也是類似。

因此，要明白 ++i 在 Python 的語法層面上是合法的，但並不是通常意義上的自增操作。

使用 with 自動關閉資源

對文件操作完成後，應該立即關閉它們，因為打開的文件不僅會占用系統資源，而且可能影響其他程式或者進程的操作，甚至會導致用戶期望與實際操作結果不一致。

Python 提供了 with 語句，語法為：

with 表達式 [as 目標]:
    代碼塊

with 語句支持嵌套，支持多個 with 子句，它們兩者可以相互轉換。with expr1 as e1, expr2 as e2 與下麵的嵌套形式等價：

with expr1 as e1:
    with expr2 as e2:

使用 else 子句簡化迴圈（異常處理）

在迴圈中， else 子句提供了隱含的對迴圈是否由 break 語句引發迴圈結束的判斷。例子：

# 以下兩段代碼等價
# 藉助了一個標誌量 found 來判斷迴圈結束是不是由 break 語句引起的。
def print_prime(n):
    for i in range(2, n):
        found = True
        for j in range(2, i):
            if i % j == 0:
                found = False
                break
        if found:
            print("{} is a prime number".format(i))

def print_prime2(n):
    for i in range(2, n):
        for j in range(2, i):
            if i % j == 0:
                break
        else:
            print("{} is a prime number".format(i))

當迴圈“自然”終結（迴圈條件為假）時 else 從句會被執行一次，而當迴圈是由 break 語句中斷時，else 子句就不被執行。

與 for 語句相似，while 語句中的 else 子句的語意是一樣的： else 塊在迴圈正常結束和迴圈條件不成立時被執行。

遵循異常處理的幾點基本原則

Python中常用的異常處理語法是try、except、else、finally，它們可以有多種組合。語法形式如下：

# Run this main action first
try:
    <statements>

# 當 try 中發生 name1 的異常時，進行處理
except <name1>:
    <statements>

# 當 try 中發生 name2 或 name3 中的某一個異常時
except (name2, name3):
    <statements>

# 當 try 中發生 name4 的異常時處理，並獲取對應實例
except <name4> as <data>:
    <statements>

# 其他異常時，進行處理
except:
    <statements>

# 沒有異常時，執行
else:
    <statements>

# 無論有沒有異常，都執行
finally:
    <statements>

異常處理，通常需要遵循以下幾點基本原則：

  • 不推薦在 try 中放入過多的代碼。在 try 中放入過多的代碼帶來的問題是如果程式中拋出異常，將會較難定位，給 debug 和修複帶來不便，因此應儘量只在可能拋出異常的語句塊前面放入 try 語句。
  • 謹慎使用單獨的 except 語句處理所有異常，最好能定位具體的異常。同樣也不推薦使用 except Exception 或者 except StandardError 來捕獲異常。如果必須使用，最好能夠使用 raise 語句將異常拋出向上層傳遞。
  • 註意異常捕獲的順序，在合適的層次處理異常。
    • 用戶也可以繼承自內建異常構建自己的異常類，從而在內建類的繼承結構上進一步延伸。在這種情況下捕獲異常的順序顯得非常重要。為了更精確地定位錯誤發生的原因，推薦的方法是將繼承結構中子類異常在前面的 except 語句中拋出，而父類異常在後面的 except 語句拋出。這樣做的原因是當 try 塊中有異常發生的時候，解釋器根據 except 聲明的順序進行匹配，在第一個匹配的地方便立即處理該異常。
    • 異常捕獲的順序非常重要，同時異常應該在適當的位置被處理，一個原則就是如果異常能夠在被捕獲的位置被處理，那麼應該及時處理，不能處理也應該以合適的方式向上層拋出。向上層傳遞的時候需要警惕異常被丟失的情況，可以使用不帶參數的 raise 來傳遞。
  • 使用更為友好的異常信息，遵守異常參數的規範。通常來說有兩類異常閱讀者：使用軟體的人和開發軟體的人。

避免 finally 中可能發生的陷阱

無論 try 語句中是否有異常拋出，finally 語句總會被執行。由於這個特性，finally 語句經常被用來做一些清理工作。
但使用 finally 時，也要特別小心一些陷阱。

  • 當 try 塊中發生異常的時候，如果在 except 語句中找不到對應的異常處理，異常將會被臨時保存起來，當 finally 執行完畢的時候，臨時保存的異常將會再次被拋出，但如果 finally 語句中產生了新的異常或者執行了 return 或者 break 語句，那麼臨時保存的異常將會被丟失，從而導致異常屏蔽。
  • 在實際應用程式開發過程中，並不推薦在 finally 中使用 return 語句進行返回，這種處理方式不僅會帶來誤解而且可能會引起非常嚴重的錯誤。

深入理解 None，正確判斷對象是否為空

Python 中以下數據會當作空來處理：

  • 常量 None
  • 常量 False
  • 任何形式的數值類型零，如 0、0L、0.0、0j
  • 空的序列，如 ''、()、[]
  • 空的字典，如 {}
  • 當用戶定義的類中定義了 __nonzero__() 和 __len__() 方法，並且該方法返回整數 0 或 False 的時候。
if list1 # value is not empty
    Do something
else: # value is empty
    Do some other thing
  • 執行過程中會調用內部方法 __nonzero__() 來判斷變數 list1 是否為空並返回其結果。

註： __nonzero__() 方法 —— 該內部方法用於對自身對象進行空值測試，返回 0/1 或 True/False。

  • 如果一個對象沒有定義該方法，Python 將獲取 __len__() 方法調用的結果來進行判斷。__len__() 返回值為 0 則表示為空。如果一個類中既沒有定義 __len__() 方法也沒有定義 __nonzero__() 方法，該類的實例用 if 判斷的結果都為 True。

格式化字元串時儘量使用 .format 方式而不是 %

推薦儘量使用 format 方式而不是 % 操作符來格式化字元串，理由：

  • format 方式在使用上較 % 操作符更為靈活。使用 format 方式時，參數的順序與格式化的順序不必完全相同

  • format 方式可以方便的作為參數傳遞

    weather = [("Monday", "rain"), ("Tuesday", "sunny"), ("Wednesday", "sunny"), ("Thursday", "rain"), ("Friday", "cloudy")]
formatter = "Weather of '{0[0]}' is '{0[1]}'".format
for item in map(formatter, weather):
    print(item)

  • % 最終會被 .format 方式所代替。根據 Python 的官方文檔，之所以仍然保留 % 操作符是為了保持向後相容

  • % 方法在某些特殊情況下使用時需要特別小心，對於 % 直接格式化字元的這種形式，如果字元本身為元組，則需要使用在 % 使用 (itemname,) 這種形式才能避免錯誤，註意逗號。

區別對待可變對象和不可變對象

Python 中一切皆對象，對象根據其值能否修改分為可變對象和不可變對象。

  • 不可變對象

    • 數字
    • 字元串
    • 元組

  • 可變對象

    • 字典
    • 列表
    • 位元組數組

在將可變對象作為函數預設參數的時候要特別緊惕，對可變對象的更改會直接影響原對象。

最好的方法是傳入 None 作為預設參數，在創建對象的時候動態生成可變對象。

  • 對於一個可變對象，切片操作相當於淺拷貝。

  • 對於不可變對象，當我們對其進行相關操作的時候，Python 實際上仍然保持原來的值而且重新創建一個新的對象，所以字元串對象不允許以索引的方式進行賦值，當有兩個對象同時指向一個字元串對象的時候，對其中一個對象的操作並不會影響另一個對象。

函數傳參既不是傳值也不是傳引用

對於Python中函數的傳參方法，既不是傳值，也不是傳引用。

正確的叫法應該是傳對象（call by object）或者說傳對象的引用（call-by-object-reference）。

函數參數在傳遞的過程中將整個對象傳入，

  • 對於可變對象：它的修改在函數外部以及內部都可見，調用者和被調用者之間共用這個對象
  • 對於不可變對象：由於並不能真正被修改，因此，修改往往是通過生成一個新對象然後賦值來實現的

慎用變長參數

慎用可變長度參數*args, **kwargs，原因如下：

  • 使用過於靈活。變長參數意味著這個函數的簽名不夠清晰，存在多種調用方式。另外變長參數可能會破壞程式的健壯性。
  • 如果一個函數的參數列表很長，雖然可以通過使用 *args 和 **kwargs 來簡化函數的定義，但通常這個函數可以有更好的實現方式，應該被重構。例如可以直接傳入元組和字典。

可變長參數適合在下列情況下使用：

  • 為函數添加一個裝飾器
  • 如果參數的數目不確定，可以考慮使用變長參數
  • 用來實現函數的多態，或者在繼承情況下子類需要調用父類的某些方法的時候

深入理解 str() 和 repr() 的區別

函數 str() 和 repr() 都可以將 Python 中的對象轉換為字元串，兩者的使用以及輸出都非常相似。有以下幾點區別：

  • 兩者的目標不同：

    • str() 主要面向用戶，其目的是可讀性，返回形式為用戶友好性和可讀性都較強的字元串類型
    • 而 repr() 面向開發人員，其目的是準確性，其返回值表示 Python 解釋器內部的含義，常用作 debug

  • 在解釋器中直接輸入時預設調用 repr() 函數，而 print 則調用 str() 函數

  • repr() 的返回值一般可以用 eval() 函數來還原對象。通常有如下等式：obj == eval(repr(obj))

  • 一般，類中都應該定義 __repr__() 方法，而 __str__() 方法則為可選，當可讀性比準確性更為重要的時候應該考慮定義 __str__() 方法。如果類中沒有定義 __str__() 方法，則預設會使用 __repr__() 方法的結果來返回對象的字元串表示形式。用戶實現 __repr__() 方法的時，最好保證其返回值可以用 eval() 方法使對象重新還原。

分清靜態方法和類方法的適用場景

靜態方法：

class C(object):
    @staticmethod
    def f(arg1, arg2, ...):

類方法：

class C(object):
    @classmethod
    def f(cls, arg1, arg2, ...):

都可以通過類名.方法名或者實例.方法名的形式來訪問。

其中，靜態方法沒有常規方法的特殊行為，如綁定、非綁定、隱式參數等規則，而類方法的調用使用類本身作為其隱含參數，但調用本身並不需要顯示提供該參數。

類方法

  • 在調用的時候沒有顯式聲明 cls，但實際上類本身是作為隱藏參數傳入的
  • 類方法可以判斷出自己是通過基類被調用，還是通過某個子類被調用
  • 類方法通過子類調用時，可以返回子類的屬性而非基類的屬性
  • 類方法通過子類調用時，可以調用子類的其他類方法

靜態方法

  • 既不跟特定的實例相關也不跟特定的類相關
  • 靜態方法定義在類中的原因是，能夠更加有效地將代碼組織起來，從而使相關代碼的垂直距離更近，提高代碼的可維護性

文章首發於公眾號【Python與演算法之路】


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