文章目录
4.1 `None`值比较
4.2 模块导入控制 __all__
4.3 字典取值的推荐方式(`get`)
4.4 列表切边不推荐负步长值
4.5 参数的类型检查推荐`isinstance`
4.6 使用列表推导式替换循环
4.7 功能代码应该封装在函数或类中
4.8 精确数值计算的场景使用`Decimal`模块
4.9 避免对不同对象使用同一个变量名
4.10 类方法的装饰
4.11 使用包(`package`)形式管理不同目录下的源码
4.12 避免在代码中修改`sys.path`列表
4.13 使用枚举替代`range`
4.14 避免重复定义变量名
4.1 None值比较
与None作比较要使用is或is not，不要使用等号
说明：
is判断是否指向同一个对象（判断两个对象的id是否相等），==会调用eq方法判断是否等价（判断两个对象的值是否相等）。
示例：同一个实例，使用“is”和“==”的判断结果不同。
>>> class Bad(object):
def __eq__(self, other):
return True
>>> bad_inst = Bad()
>>> bad_inst == None
True
>>> bad_inst is None
False
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4.2 模块导入控制 all
定义一个all不会把本模块的所有内容都暴露在外部，将允许外部访问的变量、函数和类的名字放进去
说明：
在模块中定义了__all__之后，从外部from module import *只会import __all__中定义的内容。
示例：
# sample_package.py
__all__ = ["sample_external_function"]
def sample_external_function():
print("This is an external function..")
def sample_internal_function():
print("This is an internal function..")
# main.py
from sample_package import *
if __name__ == "__main__":
sample_external_function()
sample_internal_function().
NameError: name 'sample_internal_function' is not defined
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4.3 字典取值的推荐方式(get)
避免直接使用dict[key]的方式从字典中获取value，如果一定要使用，需要注意当key not in dict时的异常捕获和处理
说明：
Python的字典dict可以使用key获取其对应的value。但是当key在dict的key值列表中不存在时，直接使用dict[key]获取value会报KeyError，应当使用更为安全的dict.get(key)类型方法获取value。
# 错误示例：
sample_dict = {'default_key': 1}
sample_key = 'sample_key'
sample_value = sample_dict[sample_key]
# 正确示例：
sample_dict = {'default_key': 1}
sample_key = 'sample_key'
sample_value = sample_dict.get(sample_key)
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4.4 列表切边不推荐负步长值
对序列使用切片操作时，不建议使用负步进值进行切片
说明：
Python提供了sample_list[start : end : stride]形式的写法，以实现步进切割，也就是从每stride个元素中取一个出来。但如果stride值为负，则会使代码难以理解，特定使用场景下还会造成错误。
# 错误示例：
# 如下写法，在start : end : stride都使用的情况下使用负的stride，会造成阅读困难。此种情况建议将“步进”切割过程和“范围”切割过程分开，使代码更清晰。
>>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8]
>>> a[2::2]
[3,5,7]
>>> a[-2::-2]
[7,5,3,1]
>>> a[-2:2:-2]
[7,5]
>>> a[2:2:-2]
[]
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4.5 参数的类型检查推荐isinstance
传递实例类型参数后，函数内应使用isinstance函数进行参数检查，不要使用type
说明：如果类型有对应的工厂函数，可使用它对类型做相应转换，否则可以使用isinstance函数来检测。使用函数/方法参数传递实例类型参数后，函数内对此参数进行检查应使用isinstance函数，使用is not None，len(para) != 0等其它逻辑方法都是不安全的。
# 错误示例：
# 下面的函数保护未能完成应有的检查功能，传入一个tuple就可以轻易绕过保护代码造成执行异常。
>>> def sample_sort_list(sample_inst):
... if sample_inst is []:
... return
... sample_inst.sort()
>>> fake_list = (2, 3, 1, 4)
>>> sample_sort_list(fake_list)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#232>", line 1, in <module>
sample_sort_list(fake_list)
File "<pyshell#230>", line 4, in sample_sort_list
sample_inst.sort()
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'sort'
# 正确示例：
# 使用instance函数对入参进行检查，检查后可以按照需求raise exception或return。
>>> def sample_sort_list(sample_inst):
... if not isinstance(sample_inst, list):
... raise TypeError(r"sample_sort_list in para type error %s" % type(sample_inst))
... sample_inst.sort()
>>> fake_list = (2, 3, 1, 4)
>>> sample_sort_list(fake_list)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#235>", line 1, in <module>
sample_sort_list(fake_list)
File "<pyshell#234>", line 3, in sample_sort_list
raise TypeError(r"sample_sort_list in para type error %s" % type(sample_inst))
TypeError: sample_sort_list in para type error <type 'tuple'>
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4.6 使用列表推导式替换循环
尽量使用推导式代替重复的逻辑操作构造序列。但推导式必须考虑可读性，不推荐使用两个以上表达式的列表推导
说明：
推导式（comprehension）是一种精炼的序列生成写法，在可以使用推导式完成简单逻辑，生成序列的场合尽量使用推导式，但如果逻辑较为复杂（> 两个逻辑表达式），则不推荐强行使用推导式，因为这会使推导式代码的可读性变差。
# 错误示例：
# 如下逻辑代码，逻辑较为简单，实现此逻辑的代码不但有循环，而且较为复杂，性能不佳。
odd_num_list = []
for i in range(100):
if i % 2 == 1:
odd_num_list.append(i)
# 正确示例：
odd_num_list = [i for i in range(100) if i % 2 == 1]
# 简单逻辑使用列表推导式实现，代码清晰精炼。
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4.7 功能代码应该封装在函数或类中
说明：在Python中, 所有的顶级代码在模块导入时都会被执行. 容易产生调用函数, 创建对象等误操作。所以代码应该封装在函数或类中。即使是脚本类的代码，也建议在执行主程序前总是检查 if __name__ == '__main__' , 这样当模块被导入时主程序就不会被执行.
正确示例：
def main():
...
if __name__ == '__main__':
main()
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4.8 精确数值计算的场景使用Decimal模块
说明：在Python中，注意不要用浮点数构造Decimal，因为浮点数本身不准确。
# 错误示例:
>>> from decimal import Decimal
>>> getcontext().prec = 28
>>> Decimal(3.14)
Decimal('3.140000000000000124344978758017532527446746826171875')
# 正确示例：
>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal('3.14')
Decimal('3.14')
>>> getcontext().prec = 6
>>> Decimal(1) / Decimal(7)
Decimal('0.142857')
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4.9 避免对不同对象使用同一个变量名
说明： Python是弱类型语言，允许变量被赋值为不同类型对象，但这么做可能会导致运行时错误，且因为变量上下文语义变化导致代码复杂度提升，难以调试和维护，也不会有任何性能的提升。
# 错误示例
items = 'a,b,c,d' # 字符串
items = items.split(',') # 变更为列表
# 正确示例
items = 'a,b,c,d' # 字符串
itemList = items.split(',') # 变更为列表
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4.10 类方法的装饰
类的方法不需访问实例时，根据具体场景选择使用@staticmethod或者@classmethod进行装饰
说明： 一般的类方法要接收一个self参数表示此类的实例，但有些方法不需要访问实例，这时分为两种情况：
1、方法不需要访问任何成员，或者只需要显式访问这个类自己的成员。这样的方法不需要额外参数，应当用@staticmethod装饰。 在Python 3.X版本中，允许直接定义不含self参数的方法，并且允许不通过实例调用。但是一旦通过实例调用这个方法，就会因为参数不匹配而出错。 加上@staticmethod进行修饰，可以让Python解释器明确此方法不需要self参数，提前拦截问题，可读性也更好。
# 错误示例:
class MyClass:
def my_func(): # 没有用@staticmethod修饰，通过实例调用会出错
pass
MyClass.my_func() # Python 3.X中允许，2.X中出错
my_instance = MyClass()
my_instance.my_func() # Python 3.X和2.X中都会出错
# 正确示例:
class MyClass:
@staticmethod
def my_func(): # 用@staticmethod修饰后，解释器会将其解析为静态方法
pass
MyClass.my_func() # OK
my_instance = MyClass()
my_instance.my_func() # OK，但是不推荐，容易和普通方法混淆。最好写成MyClass.my_func()
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2、方法不需要访问实例的成员，但需要访问基类或派生类的成员。这时应当用@classmethod装饰。装饰后的方法，其第一个参数不再传入实例，而是传入调用者的最底层类。 比如，下面这个例子，通过基类Spam的count方法，来统计继承树上每个类的实例个数：
class Spam:
numInstances = 0
@classmethod
def count(cls): # 对每个类做独立计数
cls.numInstances += 1 # cls是实例所属于的最底层类
def __init__(self):
self.count() # 将self.__class__传给count方法
class Sub(Spam):
numInstances = 0
class Other(Spam):
numInstances = 0
x = Spam()
y1, y2 = Sub(), Sub()
z1, z2, z3 = Other(), Other(), Other()
x.numInstances, y1.numInstances, z1.numInstances # 输出：(1, 2, 3)
Spam.numInstances, Sub.numInstances, Other.numInstances # 输出：(1, 2, 3)
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但是使用@classmethod时需要注意，由于在继承场景下传入的第一个参数并不一定是这个类本身，因此并非所有访问类成员的场景都应该用@classmethod。比如下面这个例子中，Base显式的想要修改自己的成员inited（而不是派生类的成员），这时应当用@staticmethod。
# 错误示例：
class Base:
inited = False
@classmethod
def set_inited(cls): # 实际可能传入Derived类
cls.inited = True # 并没有修改Base.inited，而是给Derived添加了成员
class Derived(Base):
pass
x = Derived()
x.set_inited()
if Base.inited:
print("Base is inited") # 不会被执行
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4.11 使用包(package)形式管理不同目录下的源码
当多个Python源码文件分不同子目录存放时，用包（package）形式管理各个目录下的模块。
说明： 通过让子目录包含__init__.py文件，可以让Python代码在import和from语句中，将子目录作为包名，通过分层来管理各个模块，让模块间的关系更清楚。__init__.py文件中可以包含这个包所需要的初始化动作，也可以定义一个__all__列表来指定from *语句会包含哪些模块。对于不需要初始化的包，可以只在目录下放一个名为__init__.py的空文件，标识这个目录是一个包。
正确示例：
假设Python源码根目录是dir0，其下有子目录dir1，dir1下面又有个子目录dir2，dir2下面有个mod.py模块。 那么，在dir1和dir2下各放置一个__init__.py文件，然后在其他代码中可以这样使用mod.py模块：
import dir1.dir2.mod
dir1.dir2.mod.func() # 调用mod.py中的func函数
from dir1.dir2.mod import func # 把func函数添加到当前空间
func() # 可以省掉包名和模块名直接调用
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4.12 避免在代码中修改sys.path列表
说明： sys.path是Python解释器在执行import和from语句时参考的模块搜索路径，由当前目录、系统环境变量、库目录、.pth文件配置组合拼装而成。用户通过修改系统配置，可以指定搜索哪个路径下的模块。sys.path只应该根据用户的系统配置来生成，不应该在代码里面直接修改。否则可能出现A模块修改了sys.path，导致B模块搜索出错，且用户难以定位。
正确示例： 如果要添加模块搜索路径，应当修改PYTHONPATH环境变量。如果是管理子目录，应当通过包（package）来组织模块。
4.13 使用枚举替代range
尽量不使用for i in range(x)的方式循环处理集合数据，而应使用for x in iterable的方式
说明： for i in range(x)，然后在循环体内对集合用下标[i]获取元素是C语言的编程习惯，它有很多缺点：容易越界；在循环体内修改i容易出错；可读性差。Python语言建议尽量用for x in iterable的方式直接取集合的每一条数据进行处理。
# 错误示例：
for i in range(len(my_list)):
print(my_list[i])
# 正确示例：
for x in my_list:
print(x)
# 有些场合下，需要在处理时使用每个元素的序号，这时可以使用enumerate内置函数来给元素加上序号形成元组：
my_list = ['a', 'b', 'c']
for x in enumerate(my_list):
print(x)
# 运行结果为： (0, 'a') (1, 'b') (2, 'c')
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4.14 避免重复定义变量名
避免在无关的变量或无关的概念之间重用名字，避免因重名而导致的意外赋值和错误引用
说明： Python的函数/类定义和C语言不同，函数/类定义语句实际上是给一个名字赋值。因此重复定义一个函数/类的名字不会导致错误，后定义的会覆盖前面的。但是重复定义很容易掩盖编码问题，让同一个名字的函数/类在不同的执行阶段具有不同的含义，不利于可读性，应予以禁止。 Python在解析一个被引用的名字时遵循LEGB顺序（Local - Enclosed - Global - Builtin），从内层一直查找到外层。内层定义的变量会覆盖外层的同名变量。在代码修改时，同名的变量容易导致错误的引用，也不利于代码可读性，应当尽量避免。
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