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 ll1 = 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: passif x == True: passif 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~