学Python不改正这些坏毛病等于白学!
大家好呀~
今天给大家分享 15个 Python 坏习惯,看看这些坏习惯你都中招了吗?
出现这些坏习惯的原因主要是开发者在 Python 方面经验不足。通过摒弃这些习惯并以 Pythonic 的方式编写代码,不仅可以提高你的代码质量,还可以给看代码的人留下好印象哦~
1、拼接字符串用 + 号
坏的做法:
class="highlight">
if subscribers > 100000:
print("Wow " + name + "! you have " + str(subscribers) + " subscribers!")
else:
print("Lol " + name + " that's not many subs")
调整后的做法是使用 f-string,而且效率会更高:
# better
if subscribers > 100000:
print(f"Wow {name}! you have {subscribers} subscribers!")
else:
print(f"Lol {name} that's not many subs")
2、使用 finaly 而不是上下文管理器
坏的做法:
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
try:
s.connect((host, port))
s.sendall(b'Hello, world')
finally:
s.close()
调整后的做法是使用上下文管理器,即使发生异常,也会关闭 socket:
# close even if exception
with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
s.connect((host, port))
s.sendall(b'Hello, world')
3、尝试手动关闭文件
坏的做法:
f = open(filename, "w")
f.write("hello!
")
f.close()
调整后的做法是使用上下文管理器,即使发生异常,也会自动关闭文件,凡是有上下文管理器的,都应该首先采用:
with open(filename) as f:
f.write("hello!
")
# close automatic, even if exception
4、except 后面什么也不写
坏的做法:
while True:
try:
s = input("Input a number: ")
x = int(s)
break
except: # oops! can't CTRL-C to exit
print("Not a number, try again")
这样会捕捉所有异常,导致按下 CTRL-C 程序都不会终止,调整后的做法是:
while True:
try:
s = input("Input a number: ")
x = int(s)
break
except Exception: # 比这更好的是用 ValueError
print("Not a number, try again")
5、函数参数使用可变对象
如果函数参数使用可变对象,那么下次调用时可能会产生非预期结果,坏的做法:
def append(n, l=[]):
l.append(n)
return l
l1 = append(0) # [0]
l2 = append(1) # [0, 1]
调整后的做法,如下:
def append(n, l=None):
if l is None:
l = []
l.append(n)
return l
l1 = append(0) # [0]
l2 = append(1) # [1]
6、从不用推导式
坏的做法:
for i in range(10):
squares[i] = i * i
7、推导式用的上瘾
推导式虽然好用,但是不可以牺牲可读性,坏的做法:
sum(a[n * i + k] * b[n * k + j] for k in range(n))
for i in range(n)
for j in range(n)
调整后的做法,如下:
for i in range(n):
for j in range(n):
ij_entry = sum(a[n * i + k] * b[n * k + j] for k in range(n))
c.append(ij_entry)
8、用 == 判断是否单例
坏的做法:
if x == None:
pass
if x == True:
pass
if x == False:
pass
调整后的做法,如下:
# better
if x is None:
pass
if x is True:
pass
if x is False:
pass
9、使用类 C 风格的 for 循环
坏的做法:
a = [1, 2, 3]
for i in range(len(a)):
v = a[i]
...
b = [4, 5, 6]
for i in range(len(b)):
av = a[i]
bv = b[i]
...
调整后的做法,如下:
a = [1, 2, 3]
# instead
for v in a:
...
# or if you wanted the index
for i, v in enumerate(a):
...
# instead use zip
for av, bv in zip(a, b):
...
10、不实用 dict.items
坏的做法:
d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
for key in d:
val = d[key]
...
调整后的做法,如下:
d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
for key, val in d.items():
...
11、使用 time.time() 统计耗时
坏的做法:
start = time.time()
time.sleep(1)
end = time.time()
print(
调整后的做法是使用 time.perf_counter(),更精确:
# more accurate
start = time.perf_counter()
time.sleep(1)
end = time.perf_counter()
print(end - start)
13、调用外部命令时使用 shell=True
如果 shell=True,则将 ls -l 传递给/bin/sh(shell) 而不是 Unix 上的 ls 程序,会导致 subprocess 产生一个中间 shell 进程, 换句话说,使用中间 shell 意味着在命令运行之前,命令字符串中的变量、glob 模式和其他特殊的 shell 功能都会被预处理。比如,$HOME 会在在执行 echo 命令之前被处理处理。
14、从不尝试使用 numpy
坏的做法:
x = list(range(100))
y = list(range(100))
s = [a + b for a, b in zip(x, y)]
调整后的的做法,如下:
def not_using_numpy_pandas():
# 性能更快
x = np.arange(100)
y = np.arange(100)
s = x + y
15、喜欢 import *
调整后的做法,如下:
count()
这样的话,没有人知道这个脚本到底有多数变量, 比较好的做法:
def main():
awesome_function()
if __name__ == '__main__':
main()
以上就是我总结的一些小技巧,到这里就结束了
若是有小伙伴还有其他补充或者不同意见,欢迎在评论中进行讨论
相关文章
- 开源和云原生技术如何使API策略现代化
- 前后端分离开发模式下后端质量的保证 —— 单元测试
- python自动化测试(2)-自动化基本技术原理
- Direct3D Draw函数 异步调用原理解析
- 用JavaScript编写一个Java虚拟机?谈谈哗众取宠的BicaVM
- HTML5以及WebGL
- MVC与WebForm最大的区别
- Asp.Net Mvc: 浅析TempData机制
- 生成你的自定义密码本Python
- python奇葩反爬-你是故意的还是不小心的
- Python、C++、Swift或任何其他语言会取代Java吗?为什么?
- python通过轮子安装第三方库(以Wordcloud为例)
- SpringBoot中对拦截器和过滤器的理解
- gazebo黑屏问题
- 81python装饰器
- golang执行命令 && 实时获取输出结果
- python项目中的“填坑”记录
- wagger也不好用了!API文档还得是Apipost
- 深入理解npm scripts
- 基于高层次综合器(Vivado HLS)的硬件优化[原创www.cnblogs.com/helesheng]