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      1. <dl id="3wz6h"></dl>

      2. <dl id="3wz6h"><ins id="3wz6h"></ins></dl>

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            <dl id="3wz6h"><ins id="3wz6h"></ins></dl>
            1. 
              
              <output id="3wz6h"><ins id="3wz6h"><nobr id="3wz6h"></nobr></ins></output>

              <li id="3wz6h"><ins id="3wz6h"></ins></li>
              
              

            2. <output id="3wz6h"><ins id="3wz6h"><nobr id="3wz6h"></nobr></ins></output>
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              改善 Python 程序的 91 個建議(一)

              來源:馭風者 發布時間:2017-05-17 閱讀次數:

              學習筆記一:《編寫高質量代碼 改善 Python 程序的 91 個建議》

              第 1 章 引論

              建議 1:理解 Pythonic 概念

              Pythonic

              Tim Peters 的 《The Zen of Python》相信學過 Python 的都耳熟能詳,在交互式環境中輸入import this可以查看,其實有意思的是這段 Python 之禪的源碼:

              d = {}
              for c in (65, 97):
                  for i in range(26):
                      d[chr(i+c)] = chr((i+13) % 26 + c)
               
              print "".join([d.get(c, c) for c in s])
              

              哈哈哈,相信這是大佬在跟我們舉反例吧。

              書中還舉了一個快排的例子:

              def quicksort(array):
                  less = []
                  greater = []
                  if len(array) <= 1:
                      return array
                  pivot =array.pop()
                  for x in array:
                      if x <= pivot:
                          less.append(x)
                      else:
                          greater.append(x)
                  return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)
              

              代碼風格

              通過對語法、庫和應用程序的理解來編寫代碼,充分體現 Python 自身的特色:

              # 變量交換
              a, b = b, a
              # 上下文管理
              with open(path, 'r') as f:
                  do_sth_with(f)
              # 不應當過分地追求奇技淫巧
              a = [1, 2, 3, 4]
              a[::-1] # 不推薦。好吧,自從學了切片我一直用的這個
              list(reversed(a))   # 推薦
              

              然后表揚了 Flask 框架,提到了 generator 之類的特性尤為 Pythonic,有個包和模塊的約束:

              • 包和模塊的命名采用小寫、單數形式,而且短小

              • 包通常僅作為命名空間,如只含空的__init__.py文件

              建議 2:編寫 Pythonic 代碼

              命名的規范:

              def find_num(searchList, num):
                  for listValue in searchList:
                      if num == listValue:
                          return True
                      else:
                          pass
              

              嘗試去通讀官方手冊,掌握不斷發展的新特性,這將使你編寫代碼的執行效率更高,推薦深入學習 Flask、gevent 和 requests。

              建議 3:理解 Python 與 C 語言的不同之處

              提到了三點:

              • Python 使用代碼縮進的方式來分割代碼塊,不要混用 Tab 鍵和空格

              • Python 中單、雙引號的使用

              • 三元操作符:x if bool else y

              建議 4:在代碼中適當添加注釋

              這一點已經受教了,現在編寫代碼都會合理地加入塊注釋、行注釋和文檔注釋,可以使用__doc__輸出。

              建議 5:通過適當添加空行使代碼布局更為優雅、合理

              建議 6:編寫函數的 4 個原則

              1. 函數設計要盡量短小,嵌套層次不宜過深

              2. 函數申明應該做到合理、簡單、易于使用

              3. 函數參數設計應該考慮向下兼容

              4. 一個函數只做一件事,盡量保證函數語句粒度的一致性

              Python 中函數設計的好習慣還包括:不要在函數中定義可變對象作為默認值,使用異常替換返回錯誤,保證通過單元測試等。

              # 關于函數設計的向下兼容
              def readfile(filename):         # 第一版本
                  pass
              def readfile(filename, log):    # 第二版本
                  pass
              def readfile(filename, logger=logger.info):     # 合理的設計
                  pass
              

              最后還有個函數可讀性良好的例子:

              def GetContent(ServerAdr, PagePath):
                  http = httplib.HTTP(ServerAdr)
                  http.putrequest('GET', PagePath)
                  http.putheader('Accept', 'text/html')
                  http.putheader('Accept', 'text/plain')
                  http.endheaders()
                  httpcode, httpmsg, headers = http.getreply()
                  if httpcode != 200:
                      raise "Could not get document: Check URL and Path."
                  doc = http.getfile()
                  data = doc.read()       # 此處是不是應該使用 with ?
                  doc.close
                  return data
              
              def ExtractData(inputstring, start_line, end_line):
                  lstr = inputstring.splitlines()             # split
                  j = 0
                  for i in lstr:
                      j += 1
                      if i.strip() == start_line: slice_start = j
                      elif i.strip() == end_line: slice_end = j
                  return lstr[slice_start:slice_end]
              
              def SendEmail(sender, receiver, smtpserver, username, password, content):
                  subject = "Contented get from the web"
                  msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8')
                  msg['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')
                  smtp = smtplib.SMTP()
                  smtp.connect(smtpserver)
                  smtp.login(username, password)
                  smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())
                  smtp.quit()
              

              建議 7:將常量集中到一個文件

              在 Python 中應當如何使用常量:

              • 通過命名風格提醒使用者該變量代表常量,如常量名全部大寫

              • 通過自定義類實現常量功能:將存放常量的文件命名為constant.py,并在其中定義一系列常量

              class _const:
                  class ConstError(TypeError): pass
                  class ConstCaseError(ConstError): pass
                  
                  def __setattr__(self, name, value):
                      if self.__dict__.has_key(name):
                          raise self.ConstError, "Can't change const.%s" % name
                      if not name.isupper():
                          raise self.ConstCaseError, \
                                  'const name "%s" is not all uppercase' % name
                      self.__dict__[name] = value
              
              import sys
              sys.modules[__name__] = _const()
              import const
              const.MY_CONSTANT = 1
              const.MY_SECOND_CONSTANT = 2
              const.MY_THIRD_CONSTANT = 'a'
              const.MY_FORTH_CONSTANT = 'b'
              

              其他模塊中引用這些常量時,按照如下方式進行即可:

              from constant import const
              print(const.MY_CONSTANT)
              

              第 2 章 編程慣用法

              建議 8:利用 assert 語句來發現問題

              >>> y = 2
              >>> assert x == y, "not equals"
              Traceback (most recent call last):
                File "<stdin>", line 1, in <module>
              AssertionError: not equals
              >>> x = 1
              >>> y = 2
              # 以上代碼相當于
              >>> if __debug__ and not x == y:
              ...     raise AssertionError("not equals")
              ... 
              Traceback (most recent call last):
                File "<stdin>", line 2, in <module>
              AssertionError: not equals
              

              運行是加入-O參數可以禁用斷言。

              建議 9:數據交換的時候不推薦使用中間變量

              >>> Timer('temp = x; x = y; y = temp;', 'x = 2; y = 3').timeit()
              0.059251302998745814
              >>> Timer('x, y = y, x', 'x = 2; y = 3').timeit()
              0.05007316499904846
              

              對于表達式x, y = y, x,在內存中執行的順序如下:

              1. 先計算右邊的表達式y, x,因此先在內存中創建元組(y, x),其標識符和值分別為y, x及其對應的值,其中y和x是在初始化已經存在于內存中的對象

              2. 計算表達式左邊的值并進行賦值,元組被依次分配給左邊的標識符,通過解壓縮,元組第一標識符y分配給左邊第一個元素x,元組第二標識符x分配給左邊第一個元素y,從而達到交換的目的

              下面是通過字節碼的分析:

              >>> import dis
              >>> def swap1():
              ...     x = 2
              ...     y = 3
              ...     x, y = y, x
              ... 
              >>> def swap2():
              ...     x = 2
              ...     y = 3
              ...     temp = x
              ...     x = y
              ...     y = temp
              ... 
              >>> dis.dis(swap1)
                2           0 LOAD_CONST               1 (2)
                            3 STORE_FAST               0 (x)
              
                3           6 LOAD_CONST               2 (3)
                            9 STORE_FAST               1 (y)
              
                4          12 LOAD_FAST                1 (y)
                           15 LOAD_FAST                0 (x)
                           18 ROT_TWO                             # 交換兩個棧的最頂層元素
                           19 STORE_FAST               0 (x)
                           22 STORE_FAST               1 (y)
                           25 LOAD_CONST               0 (None)
                           28 RETURN_VALUE
              >>> dis.dis(swap2)                                                                                                                                    
                2           0 LOAD_CONST               1 (2)
                            3 STORE_FAST               0 (x)
              
                3           6 LOAD_CONST               2 (3)
                            9 STORE_FAST               1 (y)
              
                4          12 LOAD_FAST                0 (x)
                           15 STORE_FAST               2 (temp)
              
                5          18 LOAD_FAST                1 (y)
                           21 STORE_FAST               0 (x)
              
                6          24 LOAD_FAST                2 (temp)
                           27 STORE_FAST               1 (y)
                           30 LOAD_CONST               0 (None)
                           33 RETURN_VALUE
              

              建議 10:充分利用 Lazy evaluation 的特性

              def fib():
                  a, b = 0, 1
                  while True:
                      yield a
                      a, b = b, a + b
              

              哈哈哈,我猜到肯定是生成器實現菲波拉契序列的例子,不過對比我寫的版本,唉。。。

              建議 11:理解枚舉替代實現的缺陷

              利用 Python 的動態特征,可以實現枚舉:

              # 方式一
              class Seasons:
                  Spring, Summer, Autumn, Winter = range(4)
              # 方式二
              def enum(*posarg, **keysarg):
                  return type("Enum", (object,), dict(zip(posarg, range(len(posarg))), **keysarg))
              Seasons = enum("Spring", "Summer", "Autumn", Winter=1)
              Seasons.Spring
              # 方式三
              >>> from collections import namedtuple
              >>> Seasons = namedtuple('Seasons', 'Spring Summer Autumn Winter')._make(range(4))
              >>> Seasons.Spring
              0
              # 但通過以上方式實現枚舉都有不合理的地方
              >>> Seasons._replace(Spring=2)                                             │
              Seasons(Spring=2, Summer=1, Autumn=2, Winter=3)  
              # Python3.4 中加入了枚舉,僅在父類沒有任何枚舉成員的時候才允許繼承
              

              建議 12:不推薦使用 type 來進行類型檢查

              作為動態語言,Python 解釋器會在運行時自動進行類型檢查并根據需要進行隱式類型轉換,當變量類型不同而兩者之間又不能進行隱式類型轉換時便拋出TypeError異常。

              >>> def add(a, b):
              ...     return a + b
              ... 
              >>> add(1, 2j)
              (1+2j)
              >>> add('a', 'b')
              'ab'
              >>> add(1, 2)
              3
              >>> add(1.0, 2.3)
              3.3
              >>> add([1, 2], [3, 4])
              [1, 2, 3, 4]
              >>> add(1, 'a')
              Traceback (most recent call last):
                File "<stdin>", line 1, in <module>
                File "<stdin>", line 2, in add
              TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
              

              所以實際應用中,我們常常需要進行類型檢查,但是不推薦使用type(),因為基于內建類型擴展的用戶自定義類型,type()并不能準確返回結果:

              class UserInt(int):
                  def __init__(self, val=0):
                      self._val = int(val)
                  def __add__(self, val):
                      if isinstance(val, UserInt):
                          return UserInt(self._val + val._val)
                      return self._val + val
                  def __iadd__(self, val):
                      raise NotImplementedError("not support operation")
                  def __str__(self):
                      return str(self._val)
                  def __repr__(self):
                      return "Integer %s" % self._val
              >>> n = UserInt()
              >>> n
              Integer 0
              >>> print(n)
              0
              >>> m = UserInt(2)
              >>> print(m)
              2
              >>> type(n) is int
              False                   # 顯然不合理
              >>> isinstance(n, int)
              True
              

              我們可以使用isinstance來檢查:isinstance(object, classinfo)

              建議 13:盡量轉換為浮點類型后再做除法

              # 計算平均成績績點
              >>> gpa = ((4*96+3*85+5*98+2*70)*4) / ((4+3+5+2)*100)
              >>> gpa
              3.625714285714286   # 終于知道自己的績點是咋算的了
              

              建議 14:警惕 eval() 的安全漏洞

              eval(expression[, globals[, locals]])將字符串 str 當成有效的表達式來求值并返回計算結果,globas為字典形式,locals為任何映射對象,它們分別表示全局和局部命名空間,兩者都省略表達式將在調用的環境中執行,為什么需要警惕eval()呢:

              # 合理正確地使用
              >>> eval("1+1==2")
              True
              >>> eval('"a"+"b"')
              'ab'
              # 壞心眼的geek
              >>> eval('__import__("os").system("dir")')
              Desktop  Documents  Downloads  examples.desktop  Music  Pictures  Public  __pycache__  Templates  Videos
              0
              >>> eval('__import__("os").system("del * /Q")')     # 嘿嘿嘿
              

              如果確實需要使用eval,建議使用安全性更好的ast.literal_eval。

              建議 15:使用 enumerate() 獲取序列迭代的索引和值

              >>> li = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
              >>> for i, e in enumerate(li):
              ...     print('index: ', i, 'element: ', e)
              ... 
              index:  0 element:  a
              index:  1 element:  b
              index:  2 element:  c
              index:  3 element:  d
              index:  4 element:  e
              # enumerate(squence, start=0) 內部實現
              def enumerate(squence, start=0):
                  n = start
                  for elem in sequence:
                      yield n, elem   # 666
                      n += 1
              # 明白了原理我們自己也來實現一個反序的
              def reversed_enumerate(squence):
                  n = -1
                  for elem in reversed(sequence):
                      yield len(sequence) + n, elem
                      n -= 1
              

              建議 16:分清 == 與 is 的適用場景

              操作符意義isobject identity==equal

              is的作用是用來檢查對象的標示符是否一致,也就是比較兩個對象在內存中是否擁有同一塊內存空間,相當于id(x) == id(y),它并不適用于判斷兩個字符串是否相等。==才是用來判斷兩個對象的值是否相等,實際是調用了內部的__eq__,所以a==b相當于a.__eq__(b),也就是說==是可以被重載的,而is不能被重載。

              >>> s1 = 'hello world'
              >>> s2 = 'hello world'
              >>> s1 == s2
              True
              >>> s1 is s2
              False
              >>> s1.__eq__(s2)
              True
              >>> a = 'Hi'
              >>> b = 'Hi'
              >>> a == b
              True
              >>> a is b
              True
              

              咦~怎么上例中的a, b又是“同一對象”了?這跟 Python 的 string interning 機制有關,為了提高系統性能,對于較小的字符串會保留其值的一個副本,當創建新的字符串時直接指向該副本,所以a和b的 id 值是一樣的,同樣對于小整數[-5, 257)也是如此:

              >>> id(a)
              140709793837832
              >>> id(b)
              140709793837832
              >>> x = -5
              >>> y = -5
              >>> x is y
              True
              >>> id(x) == id(y)
              True
              

              建議 17:考慮兼容性,盡可能使用 Unicode

              我之前也總結過編碼的問題。由于最早的編碼是 ASCII 碼,只能表示 128 個字符,顯然這對其它語言編碼并不適用,Unicode就是為了不同的文字分配一套統一的編碼。

              建議 18:構建合理的包層次來管理 module

              本質上每一個 Python 文件都是一個模塊,使用模塊可以增強代碼的可維護性和可重用性,在較大的項目中,我們需要合理地組織項目層次來管理模塊,這就是包(Package)的作用。

              一句話說包:一個包含__init__.py 文件的目錄。包中的模塊可以通過.進行訪問,即包名.模塊名。那么這個__init__.py文件有什么用呢?最明顯的作用就是它區分了包和普通目錄,在該文件中申明模塊級別的 import 語句從而變成了包級別可見,另外在該文件中定義__all__變量,可以控制需要導入的子包或模塊。

              這里給出一個較為合理的包組織方式,是FlaskWeb 開發:基于Python的Web應用開發實戰一書中推薦而來的:

              |-flasky
                  |-app/                      # Flask 程序
                      |-templates/            # 存放模板
                      |-static/               # 靜態文件資源
                      |-main/
                          |-__init__.py
                          |-errors.py         # 藍本中的錯誤處理程序
                          |-forms.py          # 表單對象
                          |-views.py          # 藍本中定義的程序路由
                      |-__init__.py
                      |-email.py              # 電子郵件支持
                      |-models.py             # 數據庫模型
                  |-migrations/               # 數據庫遷移腳本
                  |-tests/                    # 單元測試
                      |-__init__.py
                      |-test*.py
                  |-venv/                     # 虛擬環境
                  |-requirements/
                      |-dev.txt               # 開發過程中的依賴包
                      |-prod.txt              # 生產過程中的依賴包
                  |-config.py                 # 儲存程序配置
                  |-manage.py                 # 啟動程序以及其他的程序任務
              

              第 3 章:基礎語法

              建議 19:有節制地使用 from...import 語句

              Python 提供三種方式來引入外部模塊:import語句、from...import語句以及__import__函數,其中__import__函數顯式地將模塊的名稱作為字符串傳遞并賦值給命名空間的變量。

              使用import需要注意以下幾點:

              • 優先使用import a的形式

              • 有節制地使用from a import A

              • 盡量避免使用from a import *

              為什么呢?我們來看看 Python 的 import 機制,Python 在初始化運行環境的時候會預先加載一批內建模塊到內存中,同時將相關信息存放在sys.modules中,我們可以通過sys.modules.items()查看預加載的模塊信息,當加載一個模塊時,解釋器實際上完成了如下動作:

              1. 在sys.modules中搜索該模塊是否存在,如果存在就導入到當前局部命名空間,如果不存在就為其創建一個字典對象,插入到sys.modules中

              2. 加載前確認是否需要對模塊對應的文件進行編譯,如果需要則先進行編譯

              3. 執行動態加載,在當前命名空間中執行編譯后的字節碼,并將其中所有的對象放入模塊對應的字典中

              >>> dir()
              ['__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__']
              >>> import test
              testing module import
              >>> dir()
              ['__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'test']
              >>> import sys
              >>> 'test' in sys.modules.keys()
              True
              >>> id(test)
              140367239464744
              >>> id(sys.modules['test'])
              140367239464744
              >>> dir(test)
              ['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'a', 'b']
              >>> sys.modules['test'].__dict__.keys()
              dict_keys(['__file__', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__package__', '__spec__', '__name__', 'b', 'a', '__cached__'])
              

              從上可以看出,對于用戶自定義的模塊,import 機制會創建一個新的 module 將其加入當前的局部命名空間中,同時在 sys.modules 也加入該模塊的信息,但本質上是在引用同一個對象,通過test.py所在的目錄會多一個字節碼文件。

              建議 20:優先使用 absolute import 來導入模塊

              建議 21: i+=1 不等于 ++i

              首先++i或--i在 Python 語法上是合法,但并不是我們通常理解的自增或自減操作:

              >>> ++1     # +(+1)
              1
              >>> --1     # -(-1)
              1
              >>> +++2
              2
              >>> ---2
              -2
              

              原來+或-只表示正負數符號。

              建議 22:使用 with 自動關閉資源

              對于打開的資源我們記得關閉它,如文件、數據庫連接等,Python 提供了一種簡單優雅的解決方案:with。

              先來看with實現的原理吧。

              with的實現得益于一個稱為上下文管理器(context manager)的東西,它定義程序運行時需要建立的上下文,處理程序的進入和退出,實現了上下文管理協議,即對象中定義了__enter__()和__exit__(),任何實現了上下文協議的對象都可以稱為一個上下文管理器:

              • __enter__():返回運行時上下文相關的對象

              • __exit__(exception_type, exception_value, traceback):退出運行時的上下文,處理異常、清理現場等

              包含with語句的代碼塊執行過程如下:

              with 表達式 [as 目標]:
                  代碼塊
              # 例
              >>> with open('test.txt', 'w') as f:
              ...     f.write('test')
              ... 
              4
              >>> f.__enter__
              <built-in method __enter__ of _io.TextIOWrapper object at 0x7f1b967aaa68>
              >>> f.__exit__
              <built-in method __exit__ of _io.TextIOWrapper object at 0x7f1b967aaa68>
              
              1. 計算表達式的值,返回一個上下文管理器對象

              2. 加載上下文管理器對象的__exit__()以備后用

              3. 調用上下文管理器對象的__enter__()

              4. 將__enter__()的返回值賦給目標對象

              5. 執行代碼塊,正常結束調用__exit__(),其返回值直接忽略,如果發生異常,會調用__exit__()并將異常類型、值及 traceback 作為參數傳遞給__exit__(),__exit__()返回值為 false 異常將會重新拋出,返回值為 true 異常將被掛起,程序繼續執行

              于此,我們可以自定義一個上下文管理器:

              >>> class MyContextManager(object):
              ...     def __enter__(self):
              ...         print('entering...')
              ...     def __exit__(self, exception_type, exception_value, traceback):
              ...         print('leaving...')
              ...         if exception_type is None:
              ...             print('no exceptions!')
              ...             return False
              ...         elif exception_type is ValueError:
              ...             print('value error!')
              ...             return True
              ...         else:
              ...             print('other error')
              ...             return True
              ... 
              >>> with MyContextManager():
              ...     print('Testing...')
              ... 
              entering...
              Testing...
              leaving...
              no exceptions!
              >>> with MyContextManager():
              ...     print('Testing...')
              ...     raise(ValueError)
              ... 
              entering...
              Testing...
              leaving...
              value error!
              

              Python 還提供contextlib模塊,通過 Generator 實現,其中的 contextmanager 作為裝飾器來提供一種針對函數級別上的上下文管理器,可以直接作用于函數/對象而不必關心__enter__()和__exit__()的實現。

              推薦文章

              建議 23:使用 else 子句簡化循環(異常處理)

              Python 的 else 子句提供了隱含的對循環是否由 break 語句引發循環結束的判斷,有點繞哈,來看例子:

              >>> def print_prime(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))
              ... 
              >>> print_prime(7)
              2 is a prime number
              3 is a prime number
              5 is a prime number
              

              可以看出,else 子句在循環正常結束和循環條件不成立時被執行,由 break 語句中斷時不執行,同樣,我們可以利用這顆語法糖作用在 while 和 try...except 中。

              QQ群:WEB開發者官方群(515171538),驗證消息:10000
              微信群:加小編微信 849023636 邀請您加入,驗證消息:10000
              提示:更多精彩內容關注微信公眾號:全棧開發者中心(fsder-com)
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