编写Python高质量代码,资深程序员的 91 个建议

   日期:2024-01-17     浏览:45    评论:0    

本文内容全部由 Python 编码的最佳实践组成,从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、开发工具和性能优化 8 个方面深入探讨了编写高质量 Python 代码的技巧与禁忌,一共总结出 91 条宝贵的建议。每条建议对应 Python 程序员可能会遇到的一个问题。

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建议1:理解Pythonic概念

建议2:编写Pythonic代码

建议3:理解Python与C语言的不同之处

建议4:在代码中适当添加注释

建议5:通过适当添加空行使代码布局更为优雅、合理

建议6:编写函数的4个原则

建议7:将常量集中到一个文件

建议8:利用assert语句来发现问题

建议9:数据交换值的时候不推荐使用中间变量

建议10:充分利用Lazy evaluation的特性

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建议11:理解枚举替代实现的缺陷

建议12:不推荐使用type来进行类型检查

建议13:尽量转换为浮点类型后再做除法

建议14:警惕eval()的安全漏洞

建议15:使用enumerate()获取序列迭代的索引和值

建议16:分清=与is的适用场景

建议17:考虑兼容性,尽可能使用Unicode

建议18:构建合理的包层次来管理module

建议19:有节制地使用from…import语句

建议20:优先使用absolute import来导入模块

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建议21:i+=1 不等于 ++i

建议22:使用with自动关闭资源

建议23:使用else子句简化循环(异常处理)

建议24:遵循异常处理的几点基本原则

建议25:避免finally中可能发生的陷阱

建议26:深人理解None,正确判断对象是否为空

建议27:连接字符串应优先使用join而不是+

建议28:格式化字符串时尽量使用.format方式而不是%

建议29:区别对待可变对象和不可变对象

建议30:[]、()和{}: 一致的容器初始化形式

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建议31:记住函数传参既不是传值也不是传引用

建议32:警惕默认参数潜在的问题

建议33:慎用变长参数

建议34:深入理解str()和repr()的区别

建议35:分清staticmethod和classmethod的适用场景

建议36:掌握字符串的基本用法

建议37:按需选择sort()或者sorted()

建议38:使用copy模块深拷贝对象

建议39:使用Counter进行计数统计

建议40:深入掌握ConfigParser

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建议41:使用argparse处理命令行参数

建议42:使用pandas处理大型CSV文件

建议43:一般情况使用ElementTree解析XML

建议44:理解模块pickle优劣

建议45:序列化的另一个不错的选择—JSON

建议46:使用traceback获取栈信息

建议47:使用logging记录日志信息

建议48:使用threading模块编写多线程程序

建议49:使用Queue使多线程编程更安全

建议50:利用模块实现单例模式

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建议51:用mixin模式让程序更加灵活

建议52:用发布订阅模式实现松耦合

建议53:用状态模式美化代码

建议54:理解build-in objects

建议55:init() 不是构造方法

建议56:理解名字查找机制

建议57:为什么需要self参数

建议58:理解MRO与多继承

建议59:理解描述符机制

建议60:区别getattr()和getattribute()方法

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建议61:使用更为安全的property

建议62:掌握metaclass

建议63:熟悉Python对象协议

建议64:利用操作符重载实现中缀语法

建议65:熟悉Python的迭代器协议

建议66:熟悉Python的生成器

建议67:基于生成器的协程及greenlet

建议68:理解GIL的局限性

建议69:对象的管理与垃圾回收

建议70:从PyPI安装包

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建议71:使用pip和yolk安装、管理包

建议72:做paster创建包

建议73:理解单元测试概念

建议74:为包编写单元测试

建议75:利用测试驱动开发提高代码的可测性

建议76:使用Pylint检查代码风格

建议77:进行高效的代码审查

建议78:将包发布到PyPI

建议79:了解代码优化的基本原则

建议80:借助性能优化工具

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建议81:利用cProfile定位性能瓶颈

建议82:使用memory_profiler和objgrash剖析内存使用

建议83:努力降低算法复杂度

建议84:掌握循环优化的基本技巧

建议85:使用生成器提高效率

建议86:使用不同的数据结构优化性能

建议87:充分利用set的优势

建议88:使用meltiprocessing克服GIL的缺陷

建议89:使用线程池提高效率

建议90:使用C/C++模块扩展提高性能

建议91:使用Cython编写扩展模块

 
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