編寫高質量代碼 改善 Python 程序的 91 個建議

本文內容所有由 Python 編碼的最佳實踐組成，從基本原則、慣用法、語法、庫、設計模式、內部機制、開發工具和性能優化 8 個方面深刻探討了編寫高質量 Python代碼的技巧與禁忌，一共總結出 91 條寶貴的建議。每條建議對應 Python程序員可能會遇到的一個問題。

建議1：理解Pythonic概念

建議2：編寫Pythonic代碼

建議3：理解Python與C語言的不一樣之處

建議4：在代碼中適當添加註釋

建議5：經過適當添加空行使代碼佈局更爲優雅、合理

建議6：編寫函數的4個原則

建議7：將常量集中到一個文件

建議8：利用assert語句來發現問題

建議9：數據交換值的時候不推薦使用中間變量

建議10：充分利用Lazy evaluation的特性

建議11：理解枚舉替代實現的缺陷

建議12：不推薦使用type來進行類型檢查

建議13：儘可能轉換爲浮點類型後再作除法

建議14：警戒eval()的安全漏洞

建議15：使用enumerate()獲取序列迭代的索引和值

建議16：分清=與is的適用場景

建議17：考慮兼容性，儘量使用Unicode

建議18：構建合理的包層次來管理module

建議19：有節制地使用from…import語句

建議20：優先使用absolute import來導入模塊

建議21：i+=1 不等於 ++i

建議22：使用with自動關閉資源

建議23：使用else子句簡化循環(異常處理)

建議24：遵循異常處理的幾點基本原則

建議25：避免finally中可能發生的陷阱

建議26：深人理解None，正確判斷對象是否爲空

建議27：鏈接字符串應優先使用join而不是+

建議28：格式化字符串時儘可能使用.format方式而不是%

建議29：區別對待可變對象和不可變對象

建議30：[]、()和{}： 一致的容器初始化形式

建議31：記住函數傳參既不是傳值也不是傳引用

建議32：警戒默認參數潛在的問題

建議33：慎用變長參數

建議34：深刻理解str()和repr()的區別

建議35：分清staticmethod和classmethod的適用場景

建議36：掌握字符串的基本用法

建議37：按需選擇sort()或者sorted()

建議38：使用copy模塊深拷貝對象

建議39：使用Counter進行計數統計

建議40：深刻掌握ConfigParser

建議41：使用argparse處理命令行參數

建議42：使用pandas處理大型CSV文件

建議43：通常狀況使用ElementTree解析XML

建議44：理解模塊pickle優劣

建議45：序列化的另外一個不錯的選擇—JSON

建議46：使用traceback獲取棧信息

建議47：使用logging記錄日誌信息

建議48：使用threading模塊編寫多線程程序

建議49：使用Queue使多線程編程更安全

建議50：利用模塊實現單例模式

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建議51：用mixin模式讓程序更加靈活

建議52：用發佈訂閱模式實現鬆耦合

建議53：用狀態模式美化代碼

建議54：理解build-in objects

建議55：init() 不是構造方法

建議56：理解名字查找機制

建議57：爲何須要self參數

建議58：理解MRO與多繼承

建議59：理解描述符機制

建議60：區別getattr()和getattribute()方法

建議61：使用更爲安全的property

建議62：掌握metaclass

建議63：熟悉Python對象協議

建議64：利用操做符重載實現中綴語法

建議65：熟悉Python的迭代器協議

建議66：熟悉Python的生成器

建議67：基於生成器的協程及greenlet

建議68：理解GIL的侷限性

建議69：對象的管理與垃圾回收

建議70：從PyPI安裝包

建議71：使用pip和yolk安裝、管理包

建議72：作paster建立包

建議73：理解單元測試概念

建議74：爲包編寫單元測試

建議75：利用測試驅動開發提升代碼的可測性

建議76：使用Pylint檢查代碼風格

建議77：進行高效的代碼審查

建議78：將包發佈到PyPI

建議79：瞭解代碼優化的基本原則

建議80：藉助性能優化工具

建議81：利用cProfile定位性能瓶頸

建議82：使用memory_profiler和objgrash剖析內存使用

建議83：努力下降算法複雜度

建議84：掌握循環優化的基本技巧

建議85：使用生成器提升效率

建議86：使用不一樣的數據結構優化性能

建議87：充分利用set的優點

建議88：使用meltiprocessing克服GIL的缺陷

建議89：使用線程池提升效率

建議90：使用C/C++模塊擴展提升性能

建議91：使用Cython編寫擴展模塊

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