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Python 开发人员常犯的七大“致命”错误

 Python 无疑是当今使用最广泛的编程语言。它之所以如此流行,很大程度上是由于简单的语法和可读性,这使得它非常容易使用。初学者之所以喜欢

  Python,是因为它给人一种感觉就像是用英语写一段伪代码一样。

  但是,无论你有多么丰富的经验,也无论你已经研究过多少种语言,切换到 Python 并不能保证你能做到平稳过渡。具有面向对象编程背景的开发人员很容易忽略

  Python的惯用特性。这样一来,他们很可能会误用编程结构,从而可能出现难以发现的、不可预见的错误。更糟糕的是,这些错误大多很难发现,并且可能会给生产带来麻烦。

  错误一:编写过于风格化的代码

  这是 Python 初学者的一个典型特征。为了编写类似伪英语的高级代码,他们的代码库中会出现以下类型的代码片段:

  奇怪的是,这可能看起来并不那么糟糕。基本上,这段代码的意思是变量 x 需要为 1 或 2

  才能满足条件。但是,这样的代码片段会过于风格化,并会带来可读性问题。

  下面这段替代代码,检查列表中的值,更容易让人理解。

  错误二:无必要的比较运算符:None 和 Zero

  具有 Java 背景的程序员都知道需要多少 null 检查(特别是在 Java 8 之前的版本中)。所以,在 Python

  中,使用像下面这样的比较运算符也就不足为奇了:

  但在上面的例子中,实际上,我们可以利用 Python 编写代码的方式来增强可读性:

  同样,对于 0,值得注意的是,在条件逻辑中实际上并不需要使用比较运算符。0 被解释为 false,而非零数字被视为 true。

  错误三:使用长长的条件按位逻辑链

  在大多数语言(包括 Swift、Java、Kotlin)中,我们都知道要用以下方式编写某些比较逻辑:

  与不能在非关联优先级中使用相邻运算符的大多数语言不同,Python 提供了编写链式赋值的能力,如下段代码所示:

  这样写,就可以避免按位运算符。

  错误四:使用 type() 代替 isinstance(),反之亦然

  type和isinstance()是 Python 中用于类型检查的两个广泛使用的内置函数。

  通常,开发人员刚入门 Python

  时,会将这两个函数视为相似的函数,并将它们互换着使用。现在,由于type()和isinstance()有一些细微的区别,这可能会埋下无法预料的错误。

  isinstance()函数用于检查对象是否为指定类的实例,同时还要负责继承。另一方面,type()只检查引用类型是否相同并丢弃子类型。

  因此,下面的代码使用type()和isinstance()分别得到了不同的结果:

  类似地,下面的代码将布尔值视为 int 的实例(因为 true 和 false 基本上被视为 1 和

  0),但是使用不同的类型函数就给出了不同的结果。

  因此,理解 Python 的这两种类型检查器函数之间的区别是很重要的,不要将它们相互混淆。

  错误五:混淆作用域中的局部变量和全局变量

  Python 中的作用域规则看起来非常简单,但很容易被误解。例如,以下代码在函数中使用了全局变量:

  现在,如果我们只是通过修改函数中的变量来稍微调整上面的代码,就会得到一个错误的结果:

  一旦我们修改了函数中的全局变量,Python 就会将其视为局部变量,从而遮蔽了全局变量。甚至在复制之前的 print 语句也没有执行。

  为确保这种名称冲突不会导致错误,我们可以在局部函数中的全局变量后面附加一个global关键字。更好的做法是将全局变量(如果你实际需要使用的话)放在一个单独的类中,这样,你就可以始终使用带有类名的全局变量了。

  错误六:可变的默认参数

  使用默认参数,是 Python 中的一种常见习惯。它有助于防止在调用时函数中出现一长串参数。

  现在,在 Python 中,列表、字典和集合都是可变类型。因此,设置默认值可能会导致意外的结果,如下所示:

  如你所见,第二个列表包含之前添加的元素,因为函数中的可变默认参数跨状态存储这些元素。

  Python 中可变默认对象的问题在于,它是在定义函数时计算的。这会导致变异值也保留之前的内容。

  为避免此类严重错误,请将None设置为默认值,并在函数中分配可变变量,如下所示:

  错误七:忽略多重集成和方法解析顺序

  与大多数编程语言不同,Python 支持多重继承。这意味着,在具有继承的类中,方法和类变量是根据继承类时指定的顺序执行的。

  初学者往往会忽略这个概念,尤其是当他们只使用单一继承时。

  因此,在下面这段代码中,当调用类 C 的方法时,将使用超类 B 各自的方法:

  因此,Python 中继承类的顺序很重要,因为它是用来解析方法的。

  总结

  Python

  使用起来似乎非常简单,但是人们很容易被来自其他编程语言的概念所困扰,这就会导致奇怪的错误和崩溃。我希望本文所列举的错误能够帮助你厘清概念,从而写出健壮的

  Python 代码。

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