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使用Python时绝对不应该做什么?

yc8882年前 (2023-02-19)编程技术287

使用Python时绝对不应该做什么?

在本文中,我们将学习在使用 Python 时不应该做什么。

谨慎使用类变量

在 Python 中,类变量用作字典,称为方法解析顺序 (MRO)。此外,如果一个类缺少一个属性,则该类缺少一个属性。也就是说,如果您修改类中的内容,其他类也不应更改。

缩进不当

在 Python 中,缩进就是一切。Python 在线使用缩进,不像 Java、C++ 和其他编程语言使用大括号来构造代码块。许多属性受缩进的影响。某些 Python 缩进问题比其他问题更难检测。因此,由于许多 Python 功能依赖于缩进,因此应始终保持一致的缩进样式。因此,在Python中,缩进非常重要。

最好提供 4 个空格或一个缩进制表符

区分大小写

Python 区分大小写。这表示变量“数字”和“数字”是不同的。因为这是Python新手犯的最典型的错误之一。

number = 5 print(Number)

输出

Traceback (most recent call last):   File "main.py", line 2, inprint(Number) NameError: name 'Number' is not defined

修改和迭代列表

软件工程师经常犯一个常见错误,即在迭代项目时从列表中删除项目。但是,Python使用独特的编程范式来克服这一点。

如果使用得当,范式可以简化然后简化代码,确保不会意外删除和迭代重要项目。

变量绑定

这是一个学习者难以掌握和欣赏的话题。Python 支持后期绑定。Python开发人员经常对Python如何绑定变量感到困惑。它绑定其变量外壳或周围的全局范围,因此在调用内部函数时会查找闭包中使用的变量值。

误用“_ _ del _ _”

“_ _ del _ _”方法只能在某些情况下使用,而不是所有时间都可以使用。否则,将引发“属性错误”异常。调用命令“_ _ del _ _”时,代码中的名称设置为“None”。相反,使用 “atexit.register()” 在关闭解释器之前启动注册的处理程序。

滥用__init__

构造函数在 Python 中由一个名为 __init__ 的函数表示。形成对象时,将调用 __init__ 方法,该方法分配内存并初始化类的属性。因此,尝试从 init 方法显式返回值可能会生成多个错误并导致代码困难。

使用默认参数的函数调用

对于初学者来说,带有默认参数的函数是 Python 中一个很棒的功能。参数很难利用。由于每次声明函数时,Python 都会计算默认参数中的表达式,因此必须动态生成默认参数。因此,必须注意这一点。

误用表达式

在 Python 中,您可以通过为函数参数分配默认值来使其可选。但是,当您将默认值静音时,此行为可能会令人困惑。

为了防止错误地使用表达式,请为可选参数提供适当的值,因为函数参数的默认值只考虑一次 - 一旦声明了函数。

名称冲突

Python 有广泛的库模块,所以它为软件开发人员提供了很多东西也就不足为奇了。但是,如果您选择避免此类财富,则可能会发生名称冲突。当其中一个模块的名称与 Python 标准库中具有相同名称的模块混淆时,就会发生冲突。

因此,您可能会导入另一个库,这可能会干扰模块的标准库版本。因此,请避免选择与 Python 标准库模块中的名称相似的名称。我们始终可以通过提交 Python 增强提案 (PEP) 来请求更改名称。

创建循环模块依赖项

因为 Python 知道不重新导入某些东西,所以拥有循环模块依赖项起初可能看起来很安全。但是,您可能会在某个时候收到 AttributeError 异常,这是不希望的。解决方案是什么?使用 () 更改模块。

不使用注释和文档字符串

注释是编程的重要组成部分。注释提高了代码的可读性和自我解释。如果不使用注释或文档字符串会怎样?太可怕了!代码可以从 10 行快速增长到 10,000 行,使调试变得困难。因此,使用注释和文档字符串确实是有益的。

犯错是生活和编程的自然方面。错误可能会发生,但了解可能发生的错误以及如何修复它们至关重要。

未正确指定参数

“正如人们所预料的那样,except 声明没有考虑例外列表,”科技博主罗里·巴拉克(Rory Barak)说。“相反,语法异常将异常连接到指定的可选第二个参数。之后,except 语句不会检测到'索引错误'异常,并且没有正确作为参数给出。

“一种选择是将第一个参数定义为元组,包括所有必要的例外,同时使用关键字'the'。

结论

通过避免这些典型的 Python 错误,您可以确保您的代码不仅合乎逻辑,而且从长远来看也能正常工作。始终仔细检查您的编码并更正任何看似不正确的内容。您最不希望看到的代码充满错误。


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标签: Python
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