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大家好呀~
明天给大家分享 15 个 Python 坏习惯，看看这些坏习惯你都中招了吗？呈现这些坏习惯的起因次要是开发者在 Python 方面经验不足。通过摒弃这些习惯并以 Pythonic 的形式编写代码，不仅能够进步你的代码品质，还能够给看代码的人留下好印象哦~
**1、拼接字符串用 + 号 **
坏的做法：class="highlight`">`
if subscribers > 100000:
print("Wow" + name + "! you have" + str(subscribers) + "subscribers!")
else:
print("Lol" + name + "that's not many subs")
调整后的做法是应用 f-string，而且效率会更高：
# better
if subscribers > 100000:
print(f"Wow {name}! you have {subscribers} subscribers!")
else:
print(f"Lol {name} that's not many subs")
**2、应用 finaly 而不是上下文管理器 **
坏的做法：s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
try:
s.connect((host, port))
s.sendall(b'Hello, world')
finally:
s.close()
调整后的做法是应用上下文管理器，即便产生异样，也会敞开 socket：
# close even if exception
with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
s.connect((host, port))
s.sendall(b'Hello, world')
## **3、尝试手动敞开文件 **
坏的做法:
f = open(filename, "w")
f.write("hello!\n")
f.close()
调整后的做法是应用上下文管理器，即便产生异样，也会主动敞开文件，但凡有上下文管理器的，都应该首先采纳：
with open(filename) as f:
f.write("hello!\n")
# close automatic, even if exception
## **4、except 前面什么也不写 **
坏的做法：while True:
try:
s = input("Input a number:")
x = int(s)
break
except: # oops! can't CTRL-C to exit
print("Not a number, try again")
这样会捕获所有异样，导致按下 CTRL-C 程序都不会终止，调整后的做法是：
while True:
try:
s = input("Input a number:")
x = int(s)
break
except Exception: # 比这更好的是用 ValueError
print("Not a number, try again")
## **5、函数参数应用可变对象 **
如果函数参数应用可变对象，那么下次调用时可能会产生非预期后果，坏的做法:
def append(n, l=[]):
l.append(n)
return l
l1 = append(0) # [0]
l2 = append(1) # [0, 1]
调整后的做法，如下：
def append(n, l=None):
if l is None:
l = []
l.append(n)
return l
l1 = append(0) # [0]
l2 = append(1) # [1]
## **6、从不必推导式 **
坏的做法:
for i in range(10):
squares[i] = i * i
调整后的做法:
## **7、推导式用的上瘾 **
推导式尽管好用，然而不能够就义可读性，坏的做法:
sum(a[n * i + k] * b[n * k + j] for k in range(n))
for i in range(n)
for j in range(n)
调整后的做法，如下：
for i in range(n):
for j in range(n):
ij_entry = sum(a[n * i + k] * b[n * k + j] for k in range(n))
c.append(ij_entry)
## **8、用 == 判断是否单例 **
坏的做法:
if x == None:
pass
if x == True:
pass
if x == False:
pass
调整后的做法，如下：
# better
if x is None:
pass
if x is True:
pass
if x is False:
pass
## **9、应用类 C 格调的 for 循环 **
坏的做法:
a = [1, 2, 3]
for i in range(len(a)):
v = a[i]
...
b = [4, 5, 6]
for i in range(len(b)):
av = a[i]
bv = b[i]
...
调整后的做法，如下：
a = [1, 2, 3]
# instead
for v in a:
...
# or if you wanted the index
for i, v in enumerate(a):
...
# instead use zip
for av, bv in zip(a, b):
...
## **10、不实用 dict.items**
坏的做法:
d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
for key in d:
val = d[key]
...
调整后的做法，如下：
d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
for key, val in d.items():
...
## **11、应用 time.time() 统计耗时 **
坏的做法:
start = time.time()
time.sleep(1)
end = time.time()
print(end - start)
调整后的做法是应用 time.perf_counter()，更准确：
# more accurate
start = time.perf_counter()
time.sleep(1)
end = time.perf_counter()
print(end - start)
## **13、调用外部命令时应用 shell=True**
坏的做法:
如果 shell=True，则将 ls -l 传递给 /bin/sh(shell) 而不是 Unix 上的 ls 程序，会导致 subprocess 产生一个两头 shell 过程，换句话说，应用两头 shell 意味着在命令运行之前，命令字符串中的变量、glob 模式和其余非凡的 shell 性能都会被预处理。比方，$HOME 会在在执行 echo 命令之前被解决解决。
调整后的做法是回绝从 shell 执行，如下：
## **14、从不尝试应用 numpy**
坏的做法:
x = list(range(100))
y = list(range(100))
s = [a + b for a, b in zip(x, y)]
调整后的的做法，如下：
def not_using_numpy_pandas():
# 性能更快
x = np.arange(100)
y = np.arange(100)
s = x + y
## **15、喜爱 import ***
调整后的做法，如下：count()
这样的话，没有人晓得这个脚本到底有少数变量，比拟好的做法：
def main():
awesome_function()
if __name__ == '__main__':
main()
以上就是我总结的一些小技巧，到这里就完结了
若是有小伙伴还有其余补充或者不同意见，欢送在评论中进行探讨或者私信我哦~
正文完
