Python老司机也会翻车!10个最容易犯的Python开发错误

开发 后端
在平时的工作中,Python开发者很容易犯一些小错误,这些错误都很容易避免,大讲台老师总结了Python开发者最常犯的10个错误,一起来看下,不知你中枪了没有。

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Python是一门简单易学的编程语言,语法简洁而清晰,并且拥有丰富和强大的类库。与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样 ,它使用缩进来定义语句块。

在平时的工作中,Python开发者很容易犯一些小错误,这些错误都很容易避免,大讲台老师总结了Python开发者最常犯的10个错误,一起来看下,不知你中枪了没有。

(一)滥用表达式作为函数参数默认值

Python允许开发者指定一个默认值给函数参数,虽然这是该语言的一个特征,但当参数可变时,很容易导致混乱,例如,下面这段函数定义:

 

在上面这段代码里,一旦重复调用foo()函数(没有指定一个bar参数),那么将一直返回'bar',因为没有指定参数,那么foo()每次被调用的时候,都会赋予[]。下面来看看,这样做的结果:

 

解决方案:

 

(二)错误地使用类变量

先看下面这个例子:

 

这样是有意义的:

 

再来一遍:

 

仅仅是改变了A.x,为什么C.x也跟着改变了。

在Python中,类变量都是作为字典进行内部处理的,并且遵循方法解析顺序(MRO)。在上面这段代码中,因为属性x没有在类C中发现,它会查找它的基类(在上面例子中只有A,尽管Python支持多继承)。换句话说,就是C自己没有x属性,独立于A,因此,引用 C.x其实就是引用A.x。

(三)为异常指定不正确的参数

假设代码中有如下代码:

 

问题在这里,except语句并不需要这种方式来指定异常列表。然而,在Python 2.x中,except Exception,e通常是用来绑定异常里的 第二参数,好让其进行更进一步的检查。因此,在上面这段代码里,IndexError异常并没有被except语句捕获,异常***被绑定 到了一个名叫IndexError的参数上。

在一个异常语句里捕获多个异常的正确方法是指定***个参数作为一个元组,该元组包含所有被捕获的异常。与此同时,使用as关键字来保证***的可移植性,Python 2和Python 3都支持该语法。

 

(四)误解Python规则范围

Python的作用域解析是基于LEGB规则,分别是Local、Enclosing、Global、Built-in。实际上,这种解析方法也有一些玄机,看下面这个例子:

 

许多人会感动惊讶,当他们在工作的函数体里添加一个参数语句,会在先前工作的代码里报UnboundLocalError错误( 点击这里查看更详细描述)。

在使用列表时,开发者是很容易犯这种错误的,看看下面这个例子:

 

为什么foo2失败而foo1运行正常?

答案与前面那个例子是一样的,但又有一些微妙之处。foo1没有赋值给lst,而foo2赋值了。lst += [5]实际上就是lst = lst + [5],试图给lst赋值(因此,假设Python是在局部作用域里)。然而,我们正在寻找指定给lst的值是基于lst本身,其实尚未确定。

(五)修改遍历列表

下面这段代码很明显是错误的: 

 

在遍历的时候,对列表进行删除操作,这是很低级的错误。稍微有点经验的人都不会犯。

对上面的代码进行修改,正确地执行: 

 

(六)如何在闭包中绑定变量

看下面这个例子:

 

你期望的结果是:

 

实际上:

 

是不是非常吃惊!出现这种情况主要是因为Python的后期绑定行为,该变量在闭包中使用的同时,内部函数又在调用它。

解决方案:

 

(七)创建循环模块依赖关系

假设有两个文件,a.py和b.py,然后各自导入,如下:

在a.py中:

 

在b.py中:

 

首先,让我们试着导入a.py: 

 

可以很好地工作,也许你会感到惊讶。毕竟,我们确实在这里做了一个循环导入,难道不应该有点问题吗?

仅仅存在一个循环导入并不是Python本身问题,如果一个模块被导入,Python就不会试图重新导入。根据这一点,每个模块在试图访问函数或变量时,可能会在运行时遇到些问题。

当我们试图导入b.py会发生什么(先前没有导入a.py):

 

出错了,这里的问题是,在导入b.py的过程中还要试图导入a.py,这样就要调用f(),并且试图访问b.x。但是b.x并未被定义。

可以这样解决,仅仅修改b.py导入到a.py中的g()函数:

 

无论何时导入,一切都可以正常运行:

 

(八)与Python标准库模块名称冲突

Python拥有非常丰富的模块库,并且支持“开箱即用”。因此,如果不刻意避免,很容易发生命名冲突事件。例如,在你的代码中可能有一个email.py的模块,由于名称一致,它很有可能与Python自带的标准库模块发生冲突。

(九)未按规定处理Python2.x和Python3.x之间的区别

看一下foo.py:

 

在Python 2里面可以很好地运行:

 

但是在Python 3里:

 

解决方案:

 

在Py3k中运行结果:

 

在 Python招聘指南里有许多关于Python 2与Python 3在移植代码时需要关注的注意事项与讨论,大家可以前往看看。

(10)滥用__del__方法

比如这里有一个叫mod.py的文件:

 

下面,你在another_mod.py文件里执行如下操作:

 

你会获得一个AttributeError异常。

当解释器关闭时,该模块的全局变量全部设置为None。因此,在上面这个例子里,当__del__被调用时,foo已经全部被设置为None。

一个很好的解决办法是使用atexit.register()代替。顺便说一句,当程序执行完成后,您注册的处理程序会在解释器关闭之前停止 工作。

修复上面问题的代码:

 

在程序的正常终止的前提下,这个实现提供了一个整洁可靠的方式调用任何需要清理的功能。

总结

Python是一款强大而灵活的编程语言,并且带有许多机制和模式来大大提高工作效率。正如任何一门语言或软件工具一样,人们对其能力都会存在一个限制性地理解或欣赏,有些是弊大于利,有些时候反而会带来一些陷阱。 

责任编辑:庞桂玉 来源: 马哥Linux运维
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