学Python不改正这些坏毛病等于白学

大家好呀~

明天给大家分享 15个 Python 坏习惯，看看这些坏习惯你都中招了吗？

呈现这些坏习惯的起因次要是开发者在 Python 方面经验不足。通过摒弃这些习惯并以 Pythonic 的形式编写代码，不仅能够进步你的代码品质，还能够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")

调整后的做法是应用 f-string，而且效率会更高：

<code class="def">    # better
    if subscribers > 100000:
        print(f"Wow {name}! you have {subscribers} subscribers!")
    else:
        print(f"Lol {name} that's not many subs")


**2、应用 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()

调整后的做法是应用上下文管理器，即便产生异样，也会敞开 socket：

<code class="def">    # 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、尝试手动敞开文件**

坏的做法:

f = open(filename, "w")
f.write("hello!\n")
f.close()

调整后的做法是应用上下文管理器，即便产生异样，也会主动敞开文件，但凡有上下文管理器的，都应该首先采纳：

<code class="def">    with open(filename) as f:
        f.write("hello!\n")
    # close automatic, even if exception


## **4、except 前面什么也不写**

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")

这样会捕获所有异样，导致按下 CTRL-C 程序都不会终止，调整后的做法是：

<code class="def">    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、函数参数应用可变对象**

如果函数参数应用可变对象，那么下次调用时可能会产生非预期后果，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：

<code class="def">    def append(n, l=None):
        if l is None:
            l = []
        l.append(n)
        return l
 
    l1 = append(0)  # [0]
    l2 = append(1)  # [1]


## **6、从不必推导式**

坏的做法:

for i in range(10):

squares[i] = i * i

调整后的做法:

<code class="odd_squares">

## **7、推导式用的上瘾**

推导式尽管好用，然而不能够就义可读性，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：

<code class="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、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：

<code class="def">    # better
    if x is None:
        pass
 
    if x is True:
        pass
 
    if x is False:
        pass


## **9、应用类 C 格调的 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：

<code class="def">    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：

<code class="def">    d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
    for key, val in d.items():
        ...


## **11、应用 time.time() 统计耗时**

坏的做法:

start = time.time()
time.sleep(1)
end = time.time()
print(end - start)

调整后的做法是应用 time.perf_counter()，更准确：

<code class="def">   # more accurate
    start = time.perf_counter()
    time.sleep(1)
    end = time.perf_counter()
    print(end - start)


## **13、调用外部命令时应用 shell=True**

坏的做法:

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 产生一个两头 shell 过程， 换句话说，应用两头 shell 意味着在命令运行之前，命令字符串中的变量、glob 模式和其余非凡的 shell 性能都会被预处理。比方，$HOME 会在在执行 echo 命令之前被解决解决。

调整后的做法是回绝从 shell 执行，如下：

## **14、从不尝试应用 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：

<code class="import">def not_using_numpy_pandas():
    # 性能更快
    x = np.arange(100)
    y = np.arange(100)
    s = x + y


## **15、喜爱 import ***

调整后的做法，如下：

count()

这样的话，没有人晓得这个脚本到底有少数变量， 比拟好的做法：

<code class="from">def main():
    awesome_function()
if __name__ == '__main__':
    main()


以上就是我总结的一些小技巧，到这里就完结了

若是有小伙伴还有其余补充或者不同意见，欢送在评论中进行探讨或者私信我哦~

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[搞代码]

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