本文主要介绍“编写Python程序有什么建议”。在日常操作中,相信很多人对于编写Python程序有什么建议都有疑问。边肖查阅了各种资料,整理出简单易用的操作方法,希望能帮助大家解答“写Python程序有什么建议”的疑惑!接下来,请和边肖一起学习!
1. 首先
1.理解Pythonic mdash的概念;-详见Python中的《Python之禅》。
2.写Pythonic代码。
(1)避免不规范的代码,比如只区分变量大小写,使用容易混淆的变量名,害怕变量名太长。有时长变量名使代码更易读。
(2)深入学习Python相关知识,如语言特征和库特征,如Python的演化过程。学习一两个业内公认的Pythonic代码库,比如Flask。
建议3:了解Python和C的区别,比如缩进和{},单引号和双引号,布尔-exp?交换案例声明等。
建议4:在代码中适当地添加注释。
建议5:代码布局适当增加空行更合理。
建议6:编写函数的四个原则。
(1)功能设计要尽可能短,嵌套层次不要太深。
(2)功能声明要合理、简单、易用。
(3)功能参数设计应考虑向后兼容性。
(4)一个函数只做一件事,尽量保证函数粒度的一致性。
建议7:将常量集中在一个文件中,尽量使用所有大写字母作为常量名称。
2. 编程惯用法
建议8:使用assert语句来发现问题,但是要注意断言会影响效率。
建议9:交换值时不建议使用临时变量,直接a,b=b,a即可。
建议10:充分利用Lazy评估的特点,避免不必要的计算。
建议11:了解枚举替代实现的缺陷(最新版本的Python中增加了枚举特性)。
建议12:类型检查不建议使用类型,因为有时类型的结果可能不可靠。如有必要,建议改用isinstance函数。
建议13:在做除法之前尝试将变量转换成浮点类型(在Python3之后不考虑)。
建议14:警惕eval()函数的安全漏洞,该函数类似于SQL注入函数。
建议15:使用enumerate()同时获取序列迭代的索引和值。
建议16:区分==和is的适用场景,尤其是在比较字符串等不可变变量时(详见注释)。
建议17:尝试使用Unicode。Python2中的编码很头疼,但是Python3不需要想太多。
建议18:建立一个合理的包层次结构来管理模块。
3. 基础用法
建议19:适度使用fromhellip防止命名空间污染的导入语句。
建议20:首先使用绝对导入来导入模块(相对导入在Python3中已被删除)。
建议21: I=1不等于I,在Python中,I前面的加号只表示正,不表示运算。
建议22:与一起使用以自动关闭资源,尤其是在文件读写中。
建议23:使用else子句简化循环(异常处理)。
建议24:遵循一些异常处理的基本原则。
(1)注意异常的粒度,尽量少在try块中写代码。
(2)谨慎使用单独的除语句或除异常语句,但要定位具体的异常。
(3)注意异常捕获的顺序,在适当的级别处理异常。
(4)使用更友好的异常信息,遵守异常参数的规范。
建议25:避免最后可能出现的陷阱。
建议26:深刻理解None,正确判断对象是否为空。
建议27:连接函数应该优先于连接字符串的操作。
建议28:尝试使用。格式化字符串时使用format函数,而不是%函数。
建议29:区分可变对象和不可变对象,尤其是作为函数参数。
建议30: []、{}和():一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代码更加清晰和高效。
建议31:函数传递参数,参数既不是值也不是引用,而是对象或对象的引用。
建议32:勇敢
建议33:在函数中谨慎使用变长参数args和kargs。
(1)这种使用过于灵活,使得函数的签名不清晰,可读性较差。
(2)如果因为函数参数太多而用变长参数简化了函数定义,那么一般可以重构函数。
建议34:了解str()和repr()之间的区别。
(1)两者目标不同:str主要面向客户,目的是可读性,返回形式是用户友好度高、可读性强的字符串;Repr针对的是Python解释器或Python开发人员,其目的是准确性,其返回值代表Python解释器的内部定义。
(2)直接在解释器中输入变量,默认调用repr函数,print(var)默认调用str函数。
(3)返回值3)repr函数。
一般可以用eval函数来还原对象
(4)两者分别调用对象的内建函数 __str__ ()和 __repr__ ()
建议35:分清静态方法staticmethod和类方法classmethod的使用场景
4. 库的使用
建议36:掌握字符串的基本用法
建议37:按需选择sort()和sorted()函数
sort()是列表在就地进行排序,所以不能排序元组等不可变类型。
sorted()可以排序任意的可迭代类型,同时不改变原变量本身。
建议38:使用copy模块深拷贝对象,区分浅拷贝(shallow copy)和深拷贝(deep copy)
建议39:使用Counter进行计数统计,Counter是字典类的子类,在collections模块中
建议40:深入掌握ConfigParse
建议41:使用argparse模块处理命令行参数
建议42:使用pandas处理大型CSV文件
Python本身提供一个CSV文件处理模块,并提供reader、writer等函数。
Pandas可提供分块、合并处理等,适用于数据量大的情况,且对二维数据操作更方便。
建议43:使用ElementTree解析XML
建议44:理解模块pickle的优劣
优势:接口简单、各平台通用、支持的数据类型广泛、扩展性强
劣势:不保证数据操作的原子性、存在安全问题、不同语言之间不兼容
建议45:序列化的另一个选择JSON模块:load和dump操作
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模块使多线程编程更安全
5. 设计模式
建议50:利用模块实现单例模式
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
6. 内部机制
建议54:理解build-in对象
建议55:__init__ ()不是构造方法,理解 __new__ ()与它之间的区别
建议56:理解变量的查找机制,即作用域
局部作用域
全局作用域
嵌套作用域
内置作用域
建议57:为什么需要self参数
建议58:理解MRO(方法解析顺序)与多继承
建议59:理解描述符机制
建议60:区别 __getattr__ ()与 __getattribute__ ()方法之间的区别
建议61:使用更安全的property
建议62:掌握元类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:基于生成器的协程和greenlet,理解协程、多线程、多进程之间的区别
建议68:理解GIL的局限性
建议69:对象的管理和垃圾回收
7. 使用工具辅助项目开发
建议70:从PyPI安装第三方包
建议71:使用pip和yolk安装、管理包
建议72:做paster创建包
建议73:理解单元测试的概念
建议74:为包编写单元测试
建议75:利用测试驱动开发(TDD)提高代码的可测性
建议76:使用Pylint检查代码风格
代码风格审查
代码错误检查
发现重复以及不合理的代码,方便重构
高度的可配置化和可定制化
支持各种IDE和编辑器的集成
能够基于Python代码生成UML图
能够与Jenkins等持续集成工具相结合,支持自动代码审查
建议77:进行高效的代码审查
建议78:将包发布到PyPI
8. 性能剖析与优化
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
建议81:利用cProfile定位性能瓶颈
建议82:使用memory_profiler和objgraph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
减少循环内部的计算
将显式循环改为隐式循环,当然这会牺牲代码的可读性
在循环中尽量引用局部变量
关注内层嵌套循环
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multiprocessing模块克服GIL缺陷
建议89:使用线程池提高效率
建议90:使用Cythonb编写扩展模块
到此,关于“有哪些写Python程序的建议”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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