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Python程序员最常犯的10个错误你中招了吗?

发布时间:2019-06-28 06:43 来源:未知 编辑:admin

  Python是一种具有动态语义的、面向对象的解释型高级编程语言。因其内置了高级数据结构,并支持动态类型和动态绑定,使用Python进行快速应用程序开发十分便利。同时作为一门脚本语言,它兼容部分现有的组件和服务。Python还支持模块和各种库的扩展,有助于实现模块化编程和提高代码复用率。

  刚接触这门语言的新手可能会对Python简洁灵活的语法有些不适应,或是低估了Python强大的性能。鉴于此,本文列出了Python开发人员常犯的10个小错误,资深程序猿也难免会中招哦。

  本文供Python高级开发人员参考,Python小白可以参考下面这篇文章:

  Python允许开发者指定函数参数的默认值,这也是Python的一大特色,但当默认值可变时,可能会给开发者带来一些困扰。例如下面定义的函数:

  看出bug了吗?那就是在每次调用函数前没有对可变参数进行赋值,而认为该参数就是默认值。比如上面的代码,有人可能期望在反复调用foo()时返回baz,以为每次调用foo()时,bar的值都为[],即一个空列表。

  嗯?为什么每次调用foo()后会不断把baz添加到已有的列表,而不是新建一个新列表呢?答案就是,函数参数的默认值仅在定义函数时执行一次。因此,仅在第一次定义foo()时,bar初始化为默认值(即空列表),此后,每次调用foo()函数时,参数bar都是第一次初始化时生成的列表。

  在Python中,类变量是以字典形式进行内部处理,遵循方法解析顺序(Method Resolution Order ,MRO)。因此,在上述代码中,因为在类C中没有找到属性x,它就会从父类中查找x的值(尽管Python支持多重继承,但上述代码只存在一个父类A)。换句话说,C没有独立于类A的属于自己的x。因此,C.x实际上指的是A.x。除非处理得当,否则就会导致Python出现错误。

  这里的问题是except语句不接受以这种方式指定的异常列表。在Python2.x中,except Exception语句中变量e可用来把异常信息绑定到第二个可选参数上,以便进一步查看异常的情况。因此,在上述代码中,except语句并没有捕捉到IndexError异常;而是将出现的异常绑定到了参数IndexError中。

  想在一个except语句同时捕捉到多个异常的正确方式是,将第一个参数指定为元组,并将要捕捉的异常类型都写入该元组中。为了方便起见,可以使用as关键字,Python 2 和Python 3都支持这种语法格式:

  Python变量作用域遵循LEGB规则,LEGB是Local,Enclosing,Global,Builtin的缩写,分别代表本地作用域、封闭作用域、全局作用域和内置作用域,这个规则看起来一目了然。事实上,Python的这种工作方式较为独特,会导致一些编程错误,例如:

  上面的错误是因为在作用域内对变量赋值时,Python自动将该变量视为该作用域的本地变量,并对外部定义的同名变量进行了屏蔽。因此,原本正确的代码,在某个函数内部添加了一个赋值语句后,却意外收到了UnboundLocalError的报错信息。

  原因和上一个案例中出现的问题相似,但这里的错误更加细微。函数foo1没有对变量lst进行赋值操作,而函数foo2有赋值操作。

  首先, lst += [5]是lst = lst + [5]的缩写形式,在函数foo2中试图对变量lst进行赋值操作(Python将变量lst默认为本地作用域的变量)。但是,lst += [5]语句是对lst变量自身进行的赋值操作(此时变量lst的作用域是函数foo2),但是在函数foo2中还未声明该变量,所以就报错啦!

  有经验的程序员都知道,在Python中遍历列表或数组时不应该删除该列表(数组)中的元素。虽然上面代码的错误很明显,但是在编写复杂代码时,资深程序员也难免会犯此类错误。

  幸好Python集成了大量经典的编程范式,如果运用得当,可以大大简化代码并提高编程效率。简单的代码会降低出现上述bug的几率。列表解析式(list comprehensions)就是利器之一,它将完美避开上述bug,解决方案如下:

  这种情况是由于Python延迟绑定(late binding)机制造成的,也就是说只有在内部函数被调用时才会搜索闭包中变量的值。所以在上述代码中,每次调用create_multipliers()函数中的return函数时,会在附近作用域中查询变量i的值。(此时,return中循环已结束,所以i值为4)。

  没错!我们利用了匿名函数lambda的默认参数来生成结果序列。有人觉得这种用法很简洁,有人会说它很巧妙,还有人会觉得晦涩难懂。如果你是Python开发人员,那么深刻理解上述语法对你而言非常重要。

  运行结果正确!这似乎有点出人意料,因为我们在这里进行循环导入,应该会报错呀!

  答案是,在Python中如果仅存在一个循环导入,程序不会报错。如果一个模块已经被导入,Python会自动识别而不会再次导入。但是如果每个模块试图访问其他模块不同位置的函数或变量时,那么Error又双叒叕出现了。

  回到上面的示例中,当导入a.py模块时,程序可以正常导入b.py模块,因为此时b.py模块未访问a.py中定义任何的变量或函数。b.py模块仅引用了a.py模中的a.f()函数。调用的a.f()函数隶属于g()函数,而a.py或b.py模块中并没有调用g()函数。所以程序没有报错。

  报错了!问题在于,在导入b.py的过程中,它试图导入a.py模块,而a.py模块会调用f()函数,f()函数又试图访问b.x变量。但此时,还未对变量b.x进行定义,所以出现了AttributeError异常。

  Python的优势之一就是其集成了丰富的标准库。正因为如此,稍不留神就会在为自己的文件命名时与Python自带标准库模块重名。例如,如果你的代码中有一个名为email.py的模块,恰好就和Python标准库中email.py模块重名了。)

  上述问题比较复杂。举个例子,在导入模块A的时候,假如该模块A试图导入Python标准库中的模块B,但你已经定义了一个同名模块B,模块A会错误导入你自定义的模块B,而不是Python标准库中的模块B。这种错误很糟糕,因为程序员很难察觉到是因为命名冲突而导致的。

  因此,Python程序员要注意避免与Python标准库模块的命名冲突。毕竟,修改自己模块的名称比修改标准库的名称要容易的多!当然你也可以写一份Python改善建议书(Python Enhancement Proposal,PEP)提议修改标准库的名称。

  什么情况?原来,在Python 3中,在except代码块作用域外无法访问异常对象。(原因是,Python 3会将内存堆栈中的循环引用进行保留,直到垃圾回收器运行后在内存中对其进行清理。)

  解决方法之一是,在except代码块的作用域之外,加一句异常对象的引用就可以正常访问异常对象了。下面是处理后的代码,在Python2和Python3中的运行结果一致:

  为什么呢?因为当Python解释器关闭时,该模块的全局变量的值都会被置为None。因此,在上述示例中,在调用__del__函数时,foo的值已经为None。

  调用atexit.register()函数可以解决上述的Python高阶编程问题。在调用atexit.register()函数后,当你的代码运行结束后(即正常退出程序的情况下),注册处理程序会在解释器关闭之前运行。

  当程序正常终止时,这种方法可以很方便的调用程序的清理功能。上述示例中,foo.cleanup函数会决定如何处理self.myhandle所绑定的对象,但是调用atexit.register()函数就可以由你决定何时执行清理功能。

  Python是一种强大且灵活的编程语言,提供了很多编程机制和范式,它可以极大地提高我们的工作效率。但不论使用何种软件工具或编程语言,开发人员都应该彻底理解Python的语法规则和编程规范,否则将会陷入“一知半解,害已误人”的状态。

  不断学习Python的语法规则,尤其文中提到这些问题,有助于降低代码的出错概率,也会提升Python编程的效率。

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