编写高质量代码-改善-Python-程序的-91-个建议

本文内容全部由 Python 编码的最佳实践组成，从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、开发工具和性能优化 8 个方面深入探讨了编写高质量 Python 代码的技巧与禁忌，一共总结出 91 条宝贵的建议。每条建议对应 Python 程序员可能会遇到的一个问题。

建议 1：理解 Pythonic 概念

建议 2：编写 Pythonic 代码

建议 3：理解 Python 与 C 语言的不同之处

建议 4：在代码中适当添加注释

建议 5：通过适当添加空行使代码布局更为优雅、合理

建议 6：编写函数的 4 个原则

建议 7：将常量集中到一个文件

建议 8：利用 assert 语句来发现问题

建议 9：数据交换值的时候不推荐使用中间变量

建议 10：充分利用 Lazy evaluation 的特性

建议 11：理解枚举替代实现的缺陷

建议 12：不推荐使用 type 来进行类型检查

建议 13：尽量转换为浮点类型后再做除法

建议 14：警惕 eval()的安全漏洞

建议 15：使用 enumerate()获取序列迭代的索引和值

建议 16：分清 = 与 is 的适用场景

建议 17：考虑兼容性，尽可能使用 Unicode

建议 18：构建合理的包层次来管理 module

建议 19：有节制地使用 from…import 语句

建议 20：优先使用 absolute import 来导入模块

建议 21：i+=1 不等于 ++i

建议 22：使用 with 自动关闭资源

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

建议 25：避免 finally 中可能发生的陷阱

建议 26：深人理解 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 而不是 +

建议 28：格式化字符串时尽量使用.format 方式而不是 %

建议 29：区别对待可变对象和不可变对象

建议 30：[]、()和{}：一致的容器初始化形式

建议 31：记住函数传参既不是传值也不是传引用

建议 32：警惕默认参数潜在的问题

建议 33：慎用变长参数

建议 34：深入理解 str()和 repr()的区别

建议 35：分清 staticmethod 和 classmethod 的适用场景

建议 36：掌握字符串的基本用法

建议 37：按需选择 sort()或者 sorted()

建议 38：使用 copy 模块深拷贝对象

建议 39：使用 Counter 进行计数统计

建议 40：深入掌握 ConfigParser

建议 41：使用 argparse 处理命令行参数

建议 42：使用 pandas 处理大型 CSV 文件

建议 43：一般情况使用 ElementTree 解析 XML

建议 44：理解模块 pickle 优劣

建议 45：序列化的另一个不错的选择—JSON

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 使多线程编程更安全

建议 50：利用模块实现单例模式

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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

建议 54：理解 build-in objects

建议 55：init() 不是构造方法

建议 56：理解名字查找机制

建议 57：为什么需要 self 参数

建议 58：理解 MRO 与多继承

建议 59：理解描述符机制

建议 60：区别 getattr()和 getattribute()方法

建议 61：使用更为安全的 property

建议 62：掌握 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：基于生成器的协程及 greenlet

建议 68：理解 GIL 的局限性

建议 69：对象的管理与垃圾回收

建议 70：从 PyPI 安装包

建议 71：使用 pip 和 yolk 安装、管理包

建议 72：做 paster 创建包

建议 73：理解单元测试概念

建议 74：为包编写单元测试

建议 75：利用测试驱动开发提高代码的可测性

建议 76：使用 Pylint 检查代码风格

建议 77：进行高效的代码审查

建议 78：将包发布到 PyPI

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 objgrash 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

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 meltiprocessing 克服 GIL 的缺陷

建议 89：使用线程池提高效率

建议 90：使用 C /C++ 模块扩展提高性能

建议 91：使用 Cython 编写扩展模块

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