梳理總結Python開發(fā)中需要摒棄的18個壞習慣
廢話不多說,我們開始學習吧!
1、拼接字符串用 + 號
壞的做法:
def manual_str_formatting(name, subscribers):
if subscribers > 100000:
print("Wow " + name + "! you have " + str(subscribers) + " subscribers!")
else:
print("Lol " + name + " that's not many subs")
好的做法是使用 f-string,而且效率會更高:
def manual_str_formatting(name, subscribers):
# 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
壞的做法:
def finally_instead_of_context_manager(host, port):
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
try:
s.connect((host, port))
s.sendall(b'Hello, world')
finally:
s.close()
好的做法是使用上下文管理器,即使發(fā)生異常,也會關閉 socket::
def finally_instead_of_context_manager(host, port):
# 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、嘗試手動關閉文件
壞的做法:
def manually_calling_close_on_a_file(filename):
f = open(filename, "w")
f.write("hello!\n")
f.close()
好的做法是使用上下文管理器,即使發(fā)生異常,也會自動關閉文件,凡是有上下文管理器的,都應該首先采用:
def manually_calling_close_on_a_file(filename):
with open(filename) as f:
f.write("hello!\n")
# close automatic, even if exception
4、except 后面什么也不寫
壞的做法:
def bare_except():
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")
這樣會捕捉所有異常,導致按下 CTRL-C 程序都不會終止,好的做法是
def bare_except():
while True:
try:
s = input("Input a number: ")
x = int(s)
break
except Exception: # 比這更好的是用 ValueError
print("Not a number, try again")
5、函數(shù)參數(shù)使用可變對象
如果函數(shù)參數(shù)使用可變對象,那么下次調用時可能會產(chǎn)生非預期結果,壞的做法
def mutable_default_arguments():
def append(n, l=[]):
l.append(n)
return l
l1 = append(0) # [0]
l2 = append(1) # [0, 1]
好的做法:
def mutable_default_arguments():
def append(n, l=None):
if l is None:
l = []
l.append(n)
return l
l1 = append(0) # [0]
l2 = append(1) # [1]
6、從不用推導式
壞的做法
squares = {}
for i in range(10):
squares[i] = i * i
好的做法
odd_squares = {i: i * i for i in range(10)}
7、推導式用的上癮
推導式雖然好用,但是不可以犧牲可讀性,壞的做法
c = [
sum(a[n * i + k] * b[n * k + j] for k in range(n))
for i in range(n)
for j in range(n)
]
好的做法:
c = []
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、檢查類型是否一致用 ==
壞的做法
def checking_type_equality():
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
if type(p) == tuple:
print("it's a tuple")
else:
print("it's not a tuple")
好的做法
def checking_type_equality():
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
# probably meant to check if is instance of tuple
if isinstance(p, tuple):
print("it's a tuple")
else:
print("it's not a tuple")
9、用 == 判斷是否單例
壞的做法
def equality_for_singletons(x):
if x == None:
pass
if x == True:
pass
if x == False:
pass
好的做法
def equality_for_singletons(x):
# better
if x is None:
pass
if x is True:
pass
if x is False:
pass
10、判斷一個變量用 bool(x)
壞的做法
def checking_bool_or_len(x):
if bool(x):
pass
if len(x) != 0:
pass
好的做法
def checking_bool_or_len(x):
# usually equivalent to
if x:
pass
11、使用類 C 風格的 for 循環(huán)
壞的做法
def range_len_pattern():
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]
...
好的做法
def range_len_pattern():
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):
...
12、不實用 dict.items
壞的做法
def not_using_dict_items():
d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
for key in d:
val = d[key]
...
好的做法
def not_using_dict_items():
d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
for key, val in d.items():
...
13、解包元組使用索引
壞的做法
mytuple = 1, 2 x = mytuple[0] y = mytuple[1]
好的做法
mytuple = 1, 2 x, y = mytuple
14、使用 time.time() 統(tǒng)計耗時
壞的做法
def timing_with_time():
start = time.time()
time.sleep(1)
end = time.time()
print(end - start)
好的做法是使用 time.perf_counter(),更精確:
def timing_with_time():
# more accurate
start = time.perf_counter()
time.sleep(1)
end = time.perf_counter()
print(end - start)
15、記錄日志使用 print 而不是 logging
壞的做法
def print_vs_logging():
print("debug info")
print("just some info")
print("bad error")
好的做法
def print_vs_logging():
# versus
# in main
level = logging.DEBUG
fmt = '[%(levelname)s] %(asctime)s - %(message)s'
logging.basicConfig(level=level, format=fmt)
# wherever
logging.debug("debug info")
logging.info("just some info")
logging.error("uh oh :(")
16、調用外部命令時使用 shell=True
壞的做法
subprocess.run(["ls -l"], capture_output=True, shell=True)
如果 shell=True,則將 ls -l 傳遞給/bin/sh(shell) 而不是 Unix 上的 ls 程序,會導致 subprocess 產(chǎn)生一個中間 shell 進程, 換句話說,使用中間 shell 意味著在命令運行之前,命令字符串中的變量、glob 模式和其他特殊的 shell 功能都會被預處理。比如,$HOME 會在在執(zhí)行 echo 命令之前被處理處理。
好的做法是拒絕從 shell 執(zhí)行:
subprocess.run(["ls", "-l"], capture_output=True)
17、從不嘗試使用 numpy
壞的做法
def not_using_numpy_pandas():
x = list(range(100))
y = list(range(100))
s = [a + b for a, b in zip(x, y)]
好的做法:
import numpy as np
def not_using_numpy_pandas():
# 性能更快
x = np.arange(100)
y = np.arange(100)
s = x + y
18、喜歡 import *
壞的做法
from itertools import * count()
這樣的話,沒有人直到這個腳本到底有多數(shù)變量, 好的做法:
from mypackage.nearby_module import awesome_function
def main():
awesome_function()
if __name__ == '__main__':
main()
到此這篇關于梳理總結Python開發(fā)中需要摒棄的18個壞習慣的文章就介紹到這了,更多相關Python 壞習慣內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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