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米粒创意|五大代码异味：你需要提高警惕了

全文共2456字 ， 预计学习时长7分钟
米粒创意|五大代码异味：你需要提高警惕了
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图源：unsplash
作为广泛应用的警告标志 ， 与字面意思不同 ， 代码异味并不是指代码中需要立即注意的漏洞 。 相反 ， 它反映出代码中更深层次的问题 ， 更确切地说是代码中的裂缝 ， 如果不加以纠正 ， 这些问题可能会在未来导致更严重的后果 。
代码异味是弱点或设计缺陷的标志 ， 可能会在可读性、可维护性和可拓展性上导致问题 ， 通常是由不当做法和未使用正确的工具导致的 。
Python是最流行的语言之一 ， 这在很大程度上与其相当容易的学习曲线和高度伪英语句法有关 ， 而这却容易令人陷入单一的做事方法 。 本文中 ， 我们将了解一些典型的Python代码异味案例以及如何避免它们 。
可变默认参数
在Python中 ， 使用默认参数是一个很常见的操作 ， 你可以设置一个预定值 ， 并在调用时选择更改 。 这在设置文字、数字或布尔值时很有用 ， 因为有助于避免出现较长的有冗余值的参数列表 。
但是将可变的值设置为默认参数可能是危险的 ， 并且会导致bug 。 来看以下示例：
defaddElements(a=[]):a.append(5)returnaaddElements()#[5]addElements()#[5,5]相同的函数在每次调用时给出不同的结果 。 Python中可变默认值的问题是它们只在定义函数时计算一次 。 每次调用函数时 ， 使用变异值 ， 可能会导致意外的问题 ， 因为跟踪函数调用真的很麻烦 。
因此 ， 使用None作为默认值 ， 并在函数中分配可变变量是更安全的 ， 因为你不会以可维护性问题结束 ， 只有在确定需要时才使用可变的默认参数 。
选择`range`而不是`enumerate`
Python的for循环不是最常用的代码编写方式 ， 但有时也会需要到 。 现在 ， Python中的for循环的运行与其他语言不同 ， 你可能会本能地以非惯用的方式编写传统风格的range(len()) ， 如下所示：
names=[''a'',''b'',''c'']foriinrange(len(names)):print(i,names[i])重复基于C-style索引的循环是相当常见的 ， 但这是一种不当做法 。 其迫使你通过显式索引变量访问元素 ， 所以它不仅Python特性不明显 ， 而且还存在可读性问题 。
使用enumerator能提供一个元组的优势 ， 该元组负责同时跟踪索引值和元素 。 除了更简便 ， 优化程度还更高 ， 它还提供了可选的第二个参数来设置数值 。
fori,nameinenumerate(names):print(i,name)忽略内置函数和过度循环
循环不是不能用 ， 但在其中应用转换操作时 ， 它可能会导致冗长的条件代码 。 在这种情况下 ， 不要忽略已经可以使用的内置函数 ， 如map()filter()和reduce() ， 这是非常重要的 。 更重要的是 ， Python提供了列表解析 ， 这显然是最具Python特性的替换循环方法 。
嵌套for循环是代码异味的另一个典型例子 。 Python程序员在进行模式匹配或一起运行多个迭代时很容易中枪 。 下列代码一旦再加几行就会看起来不美观：
forxinlistA:foryinlistB:r.append((x,y))使用itertools不仅可以提高性能 ， 还更简洁明了 。 看看上面的代码在itertools.product()中有多整洁：
forx,yinitertools.product(listA,listB):r.append((x,y))通过使用上面的product ， 也可以很容易地将其传递到其他高阶函数中 。 同时在多个列表上同时迭代时 ， 使用zip()函数也不错（如需索引 ， 还可以使用enumerator） 。
滥用列表解析
列表解析能灵活创建列表 ， 功能强大 ， 但很容易被误用或滥用 ， 来看一些案例 。
·在不需要时过度进行列表解析
通常 ， 我们开始沉迷于使用列表解析是为了尝试花哨的东西 ， 而不是真需要它 。 比如在简单的情况下可以使用列表构造函数：
names=[''A'',''B'',''C''][x.lower()forxinnames]#usethislist(map(str.lower,names))·在实际不存储时使用列表解析


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