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总结 90 条写 Python 程序的建议( 二 )

Python


建议31：函数传参数 ， 既不是传值也不是传引用 ， 而是传对象或者说对象的引用
建议32：警惕默认参数潜在的问题 ， 特别是当默认参数为可变对象时
建议33：函数中慎用变长参数 args 和 kargs
（1）这种使用太灵活 ， 从而使得函数签名不够清晰 ， 可读性较差
（2）如果因为函数参数过多而是用变长参数简化函数定义 ， 那么一般该函数可以重构
建议34：深入理解 str()和 repr() 的区别
（1）两者之间的目标不同：str 主要面向客户 ， 其目的是可读性 ， 返回形式为用户友好性和可读性都比较高的字符串形式；而 repr 是面向 Python 解释器或者说Python开发人员 ， 其目的是准确性 ， 其返回值表示 Python 解释器内部的定义
（2）在解释器中直接输入变量 ， 默认调用repr函数 ， 而print(var)默认调用str函数
（3）repr函数的返回值一般可以用eval函数来还原对象
（4）两者分别调用对象的内建函数 __str__ ()和 __repr__ ()
建议35：分清静态方法 staticmethod 和类方法 classmethod 的使用场景
4. 库的使用建议36：掌握字符串的基本用法
建议37：按需选择 sort() 和 sorted() 函数
sort() 是列表在就地进行排序 ， 所以不能排序元组等不可变类型 。
sorted() 可以排序任意的可迭代类型 ， 同时不改变原变量本身 。
建议38：使用copy模块深拷贝对象 ， 区分浅拷贝（shallow copy）和深拷贝（deep copy）
建议39：使用 Counter 进行计数统计 ， Counter 是字典类的子类 ， 在 collections 模块中
建议40：深入掌握 ConfigParse
建议41：使用 argparse 模块处理命令行参数
建议42：使用 pandas 处理大型 CSV 文件
Python 本身提供一个CSV文件处理模块 ， 并提供reader、writer等函数 。
Pandas 可提供分块、合并处理等 ， 适用于数据量大的情况 ， 且对二维数据操作更方便 。
建议43：使用 ElementTree解析XML
建议44：理解模块 pickle 的优劣
优势：接口简单、各平台通用、支持的数据类型广泛、扩展性强
劣势：不保证数据操作的原子性、存在安全问题、不同语言之间不兼容
建议45：序列化的另一个选择 JSON 模块：load 和 dump 操作
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 模块使多线程编程更安全
5. 设计模式建议50：利用模块实现单例模式
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
6. 内部机制建议54：理解 build-in 对象
建议55： __init__ ()不是构造方法 ， 理解 __new__ ()与它之间的区别
建议56：理解变量的查找机制 ， 即作用域
局部作用域
全局作用域
嵌套作用域
内置作用域
建议57：为什么需要self参数
建议58：理解 MRO（方法解析顺序）与多继承
建议59：理解描述符机制
建议60：区别 __getattr__ ()与 __getattribute__ ()方法之间的区别
【总结 90 条写 Python 程序的建议】建议61：使用更安全的 property
建议62：掌握元类 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：基于生成器的协程和 greenlet ， 理解协程、多线程、多进程之间的区别
建议68：理解 GIL 的局限性
建议69：对象的管理和垃圾回收
7. 使用工具辅助项目开发建议70：从 PyPI 安装第三方包
建议71：使用 pip 和 yolk 安装、管理包
建议72：做 paster 创建包
建议73：理解单元测试的概念
建议74：为包编写单元测试
建议75：利用测试驱动开发（TDD）提高代码的可测性
建议76：使用 Pylint 检查代码风格
代码风格审查
代码错误检查
发现重复以及不合理的代码 ， 方便重构
高度的可配置化和可定制化
支持各种 IDE 和编辑器的集成
能够基于 Python 代码生成 UML 图
能够与 Jenkins 等持续集成工具相结合 ， 支持自动代码审查
建议77：进行高效的代码审查


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