好学编程总结的50 条实用的编写Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 程序建议，如果你要接触Python或准备要学习Python，希望对你有用 。
文章插图
一、编程前言
建议1：理解Pythonic概念，详见Python中的《Python之禅》 。
建议2：编写Pythonic代码的建议 。
（1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等 ， 有时候长的变量名会使代码更加具有可读性；
（2）深入学习Python相关知识，比如语言特性、库特性等，比如Python演变过程等，深入学习一两个业内公认的Pythonic的代码库，比如Flask等；
建议3：理解Python与C的不同之处，比如缩进与{}，单引号双引号，三元操作符？，Switch-Case语句等 。
建议4：在代码中适当添加注释 。
建议5：适当添加空行使代码布局更加合理 。
建议6：编写函数的4个原则 。
（1）函数设计要尽量短小，嵌套层次不宜过深；
（2）函数声明应该做到合理、简单、易用；
（3）函数参数设计应该考虑向下兼容；
（4）一个函数只做一件事，尽量保证函数粒度的一致性；
建议7：将常量集中在一个文件，且常量名尽量使用全大写字母 。
二、编程惯用法
建议8：利用assert语句来发现问题，但要注意，断言assert会影响效率 。
建议9：数据交换值时不推荐使用临时变量，而是直接a, b = b, a 。
建议10：充分利用惰性计算（Lazy evaluation）的特性，从而避免不必要的计算 。
建议11：理解枚举替代实现的缺陷（最新版Python中已经加入了枚举特性） 。
建议12：警惕eval()函数的安全漏洞，有点类似于SQL注入 。
建议13：使用enumerate()同时获取序列迭代的索引和值 。
建议14：分清==和is的适用场景，特别是在比较字符串等不可变类型变量时（详见评论） 。
建议15：尽量使用Unicode 。在Python2中编码是很让人头痛的一件事，但Python3就不用过多考虑了 。
建议16：构建合理的包层次来管理Module 。
三、基础用法
建议17：有节制的使用from…import语句，防止污染命名空间 。
建议18：优先使用absolute import来导入模块（Python3中已经移除了relative import） 。
建议19：使用else子句简化循环（异常处理） 。
建议20：遵循异常处理的几点基本原则 。
（1）注意异常的粒度，try块中尽量少写代码；
（2）谨慎使用单独的except语句，或except Exception语句，而是定位到具体异常；（3）注意异常捕获的顺序 ， 在合适的层次处理异常；
（4）使用更加友好的异常信息，遵守异常参数的规范；
建议21：避免finally中可能发生的陷阱 。
建议22：深入理解None，正确判断对象是否为空 。
建议23：[], {}和()：一致的容器初始化形式 。使用列表解析可以使代码更清晰，同时效率更高 。
建议24：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25：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26：函数中慎用变长参数 args和 kargs 。
【50 条实用的编写Python 程序建议】（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27：分清静态方法staticmethod和类方法classmethod的使用场景 。
四、库的使用
建议28：掌握字符串的基本用法 。建议29：按需选择sort()和sorted()函数 。
（1）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；
（2）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30：深入掌握ConfigParse 。
建议31：使用argparse模块处理命令行参数 。
建议32：使用pandas处理大型CSV文件 。
（1）Python本身提供一个CSV文件处理模块，并提供reader、writer等函数；
（2）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33：使用ElementTree解析XML 。
建议34：理解模块pickle的优劣 。
（1）优势：接口简单、各平台通用、支持的数据类型广泛、扩展性强；
（2）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35：序列化的另一个选择JSON模块：load和dump操作 。
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