编写python高质量python代码的59个有效方法

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第1条:确认自己的python版本

第2条:遵循PEP8的风格

　　1.空格

• 对于 占据多行的长表达式来说, 除了首行之外的其余各行都应该在通常的缩进级别上再加4个空格。
• 每行字符数不应该超过79。

　　2.命名

• 受保护的实例属性命名， 应该以单个下划线开头， 例如：_leading_underscore。
• 私有属性的命名， 应该以双下划线开头，例如： __leading_underscore。
• 模块级别的常量，应该全部采用大写字母来拼写，各单词之间以下划线相连，例如：ALL_CAPS。

3.表达式和语句

• 采用内联形式的否定词，而不是要把否定词放在整个表达式的前面，例如，应该写if a is not b 而不是 if not a is b。
• 不要通过检测长度的办法（如 if len(somelist) == 0) 来判断 somelist 是否为 [] 或 " 等空值， 而是应该采用 if not somelist 这种写法来判断， 它会假定：空值将自动评估为False。
• 检测 somelist 是否为[1]或‘hi‘等非空值时，也应该如此，if somelist 语句默认会把非空的值判断为True。
• 不要编写单行的 if 语句、for 循环、while 循环及 except 复合语句，而是应该把这些语句分成多行来书写，以示清晰。
• import 语句应该总是放在文件开头。
• 引入模块的时候，总是应该使用绝对名称，而不应该根据当前模块的路径来使用相对名称。例如，引入bar包中的foo模块时，应该完整地写出from bar import foo，而不应该简写为import foo。
• 如果一定要以相对名称来编写import语句，那就采用明确的写法：from.import foo。
• 文件中那些import语句应该按顺序划分为三个部分，分别表示标准库模块、第三方模块以及自用模块。在每一部分之中，各import语句应该按模块的字母顺序来排列

第3条：了解bytes、str与unicode的区别

　　　　1.python3中解码和转码方法的使用:

# bytes解码为str
def to_str(bytes_to_str):
    if isinstance(bytes_to_str, bytes):
        value = bytes_to_str.decode(‘utf-8‘)
    else:
        value = bytes_to_str
    return value


# str转码为bytes
def to_bytes(str_to_bytes):
    if isinstance(str_to_bytes, str):
        value = str_to_bytes.encode()
    else:
        value = str_to_bytes
    return value


print(to_str(b‘/34ea/2323/udfe‘))
print(to_bytes(‘dkfjdkj‘))

　　　　2.从二进制读取或写入二进制文件时，应该总是以‘rb‘或者‘wb‘的方式来操作文件

第4条：用辅助函数来取代复杂的表达式（用if/else最简写的方式来取代or和and等）

第5条： 切片的操作细节

　　　　1. 不要写多余的代码，当start的索引为0时，end的索引为序列的长度时，可以将其省略

　　　　2. start和end的索引可以越界， 例如：列表a长度为10    a[:20]  , a[-20:]照样会运行得到所需要的值

　　　　3.赋值表达式的左边是一个列表的拷贝，而右边是一个新列表时，则新列表将会覆盖拷贝的列表。例如：a[:]  =  [101, 23, 34]

第6条： 在单次切片操作内，不要同时指定start、end和stride

　　　　1.尽量少使用start、end和stride共同存在的切片

　　　　2.如果非要使用，则start和end为空，stride为整数。尽量避免用负数做stride

　　　　3.根据上面两点，如果完成比较复杂的切片，可以先做步进切割，然后范围切割，或者先做范围切割，然后进步切割。

　　　　4.根据第三点，如果要求不影响程序速度，使用内置itertools模块中的islice

第7条： 用推导式代替map和filter函数

第8条： 不要使用有含有两个以上表达式的列表推导

　　　　1.超过两个表达式的列表推导是很难理解的，应该尽量避免

第9条： 用生成器表达式来改写数据量较大的列表推导

　　　　1.当输入的数据量较大时,列表推导可能会因为占用太多内存而出现问题

　　　　2.由生成器表达式所返回的迭代器,可以逐次产生输出值,从而避免了内存用量问题

　　　　3.把某个生成器表达式所返回的迭代器,放在另一个生成器表达式的for子表达式中,即可将二者组合起来

　　　　4.串在一起的生成器表达式执行速度很快

第10条: 尽量用enumerate取代range

　　　　1.enumerate函数提供了一种精简的写法,可以在遍历迭代器时获知每个元素的索引

　　　　2.可以给enumerate提供第二个参数,以指定开始计数时使用的值(默认为0)

第11条:  用zip函数同时遍历两个迭代器

　　　　1.内置的zip函数可以平行地遍历多个迭代器

　　　　2.如果提供的迭代器长度不等,那个zip就会自动提前终止

　　　　3.itertools内置模块中的zip_longest函数可以平行地遍历多个迭代器,而不用在乎他们的长度是否相等

第12条: 不要在for和while循环后面写else块

　　　　1.因为这种写法既不直观,又容易引人误解

第13条:  合理利用try/except/else/finally结构中的每个代码块

　　　　1.无论try块中的代码是否异常,都可以利用try/finally复合语句中的finally来做清理操作

　　　　2.else块可以用来缩减try块中代码量,并把没有发生异常时所要执行的语句与try/except代码块隔开

第14条:  尽量用异常来表示特殊情况,而不要返回None

 1 def divice(a, b):
 2     try:
 3         return a / b
 4     except ZeroDivisionError as e:
 5         raise ValueError(‘输入了无意义的数字‘) from e
 6 
 7 
 8 x, y = 12, 0
 9 try:
10     result = divice(x, y)
11 except ValueError:
12     print("输入了无意义的数字")
13 else:
14     print(‘result: %d‘ % result)

第15条:  了解如何在闭包里使用外围作用域中的变量

　　　　1.除了那种比较简单的函数,尽量不用nonlocal(而是封装成一个类)

 1 def sort_priority(values, group):
 2     found = False
 3     def helper(x):
 4         if x in group:
 5             nonlocal found
 6             found = True
 7             return (0, x)
 8         return (1, x)
 9 
10     # 这里是根据元组的大小进行比较的
11     values.sort(key=helper)
12     return found
13 
14 
15 numbers = [8, 3, 1, 2, 5, 4, 7, 6]
16 group = {2, 3, 5, 7}
17 sort_priority(numbers, group)
18 print(numbers)

 1 # 尽量不用nonlocal
　　numbers = [8, 3, 1, 2, 5, 4, 7, 6]
 2 group = {2, 3, 5, 7}
 3 class SortPriority:
 4     def __init__(self, group):
 5         self.group = group
 6         self.found = False
 7 
 8     def __call__(self, x):
 9         if x in group:
10             self.found = True
11             return (0, x)
12         return (1, x)
13 
14 
15 sort_priority = SortPriority(group)
16 numbers.sort(key=sort_priority)
17 print(numbers)

编写python高质量python代码的59个有效方法

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