总结了90条简单实用的Python编程技巧（建议收藏）

客官°小女子只卖身不卖艺 2024-04-24 23:25 7阅读 0赞

### 编码原则 ###

**建议1：** 理解 Pythonic 概念—-详见 Python 中的《Python之禅》

**建议2：** 编写 Pythonic 代码

（1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等。有时候长的变量名会使代码更加具有可读性。

（2）深入学习 Python 相关知识，比如语言特性、库特性等，比如Python演变过程等。深入学习一两个业内公认的 Pythonic 的代码库，比如Flask等。

**建议3：** 理解 Python 与 C 的不同之处，比如缩进与 \{\}，单引号双引号，三元操作符？， Switch-Case 语句等。

**建议4：** 在代码中适当添加注释

**建议5：** 适当添加空行使代码布局更加合理

**建议6：** 编写函数的 4 个原则

（1）函数设计要尽量短小，嵌套层次不宜过深

（2）函数声明应该做到合理、简单、易用

（3）函数参数设计应该考虑向下兼容

（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，且常量名尽量使用全大写字母

### 编程惯用法 ###

**建议8：** 利用 assert 语句来发现问题，但要注意，断言 assert 会影响效率

**建议9：** 数据交换值时不推荐使用临时变量，而是直接 a, b = b, a

**建议10：** 充分利用惰性计算（Lazy evaluation）的特性，从而避免不必要的计算

**建议11：** 理解枚举替代实现的缺陷（最新版 Python 中已经加入了枚举特性）

**建议12：** 不推荐使用 type 来进行类型检查，因为有些时候 type 的结果并不一定可靠。如果有需求，建议使用 isinstance 函数来代替

**建议13：** 尽量将变量转化为浮点类型后再做除法（Python3 以后不用考虑）

**建议14：** 警惕eval()函数的安全漏洞，有点类似于 SQL 注入

**建议15：** 使用 enumerate() 同时获取序列迭代的索引和值

**建议16：** 分清 == 和 is 的适用场景，特别是在比较字符串等不可变类型变量时（详见评论）

**建议17：** 尽量使用 Unicode。在 Python2 中编码是很让人头痛的一件事，但 Python3 就不用过多考虑了

**建议18：** 构建合理的包层次来管理 Module

### 编程惯用法2 ###

**建议19：** 有节制的使用 from…import 语句，防止污染命名空间

**建议20：** 优先使用 absolute import 来导入模块（Python3中已经移除了relative import）

**建议21：** i+=1 不等于 ++i，在 Python 中，++i 前边的加号仅表示正，不表示操作

**建议22：** 习惯使用 with 自动关闭资源，特别是在文件读写中

**建议23：** 使用 else 子句简化循环（异常处理）

**建议24：** 遵循异常处理的几点基本原则 （1）注意异常的粒度，try 块中尽量少写代码

（2）谨慎使用单独的 except 语句，或 except Exception 语句，而是定位到具体异常

（3）注意异常捕获的顺序，在合适的层次处理异常

（4）使用更加友好的异常信息，遵守异常参数的规范

**建议25：** 避免 finally 中可能发生的陷阱

**建议26：** 深入理解 None，正确判断对象是否为空。

**建议27：** 连接字符串应优先使用 join 函数，而不是+操作

**建议28：** 格式化字符串时尽量使用 format 函数，而不是 % 形式

**建议29：** 区别对待可变对象和不可变对象，特别是作为函数参数时

**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清晰，同时效率更高

**建议31：** 函数传参数，既不是传值也不是传引用，而是传对象或者说对象的引用

**建议32：** 警惕默认参数潜在的问题，特别是当默认参数为可变对象时

**建议33：** 函数中慎用变长参数 args 和 kargs

（1）这种使用太灵活，从而使得函数签名不够清晰，可读性较差

（2）如果因为函数参数过多而是用变长参数简化函数定义，那么一般该函数可以重构

**建议34：** 深入理解 str()和 repr() 的区别

（1）两者之间的目标不同：str 主要面向客户，其目的是可读性，返回形式为用户友好性和可读性都比较高的字符串形式；而 repr 是面向 Python 解释器或者说Python开发人员，其目的是准确性，其返回值表示 Python 解释器内部的定义

（2）在解释器中直接输入变量，默认调用repr函数，而print(var)默认调用str函数

（3）repr函数的返回值一般可以用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

### 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

### 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

### 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

### 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：** 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

### 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

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