编写Python程序的90条建议：从基础到高级的最佳实践

1. 首先

建议1：深入理解Pythonic理念，可参考《Python之禅》中阐述的核心哲学。

建议2：致力于编写符合Pythonic风格的代码。

（1）避免不规范编码习惯，例如仅通过大小写区分变量、使用易混淆的标识符或过度畏惧长变量名。事实上，适当的长变量名往往能提升代码的可读性。

（2）深入钻研Python语言特性、库特性及演进历史。建议深入学习一两个业界公认的Pythonic代码库，如Flask，以汲取最佳实践。

建议3：明确Python与C语言的区别，包括缩进规则、花括号使用、单双引号规范、三元运算符及Switch-Case语句的实现差异。

建议4：在代码中恰当添加注释，以提高可读性。

建议5：适当使用空行优化代码布局，使结构更清晰合理。

建议6：遵循编写函数的四个核心原则。

（1）函数设计应尽可能短小，避免过深的嵌套层次。

（2）函数声明应做到合理、简洁且易于使用。

（3）函数参数设计需考虑向下兼容性。

（4）遵循单一职责原则，确保一个函数只执行一项任务，并保持函数粒度的一致性。

建议7：将常量集中定义在一个文件中，且常量名建议全部使用大写字母。

2. 编程惯用法

建议8：利用assert语句辅助发现潜在问题，但需注意断言机制可能影响运行效率。

建议9：交换数据值时，不推荐使用临时变量，而应直接使用a, b = b, a的语法。

建议10：充分利用惰性计算（Lazy evaluation）特性，以避免不必要的计算开销。

建议11：理解枚举替代实现的缺陷（注：最新版Python已内置枚举特性）。

建议12：不推荐使用type进行类型检查，因其结果在某些情况下并不可靠。如有需求，建议使用isinstance函数替代。

建议13：在Python3之前，尽量将变量转换为浮点类型后再进行除法运算（Python3已默认处理此问题）。

建议14：警惕eval()函数的安全漏洞，其风险类似于SQL注入。

建议15：使用enumerate()函数，以便同时获取序列迭代的索引和值。

建议16：明确区分==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（详见评论区讨论）。

建议17：优先使用Unicode。在Python2中编码处理较为繁琐，但Python3已大幅简化此问题。

建议18：构建合理的包层次结构来管理Module。

3. 基础用法

建议19：有节制地使用from…import语句，防止污染命名空间。

建议20：优先使用absolute import导入模块（Python3中已移除relative import）。

建议21：i+=1不等于++i。在Python中，++i前的加号仅表示正号，不代表自增操作。

建议22：习惯使用with语句自动关闭资源，特别是在文件读写操作中。

建议23：使用else子句简化循环及异常处理逻辑。

建议24：遵循异常处理的几点基本原则。

（1）注意异常的粒度，try块中应尽量减少代码量。

（2）谨慎使用单独的except语句或except Exception语句，应定位到具体的异常类型。

（3）注意异常捕获的顺序，并在合适的层次处理异常。

（4）提供更具友好性的异常信息，并遵守异常参数的规范。

建议25：避免在finally子句中可能发生的陷阱。

建议26：深入理解None，正确判断对象是否为空。

建议27：连接字符串时，应优先使用join函数，而非+操作符。

建议28：格式化字符串时，尽量使用format函数，而非%形式。

建议29：区别对待可变对象和不可变对象，特别是在作为函数参数传递时。

建议30：[], {}和()：保持容器初始化形式的一致性。使用列表解析可使代码更清晰，同时效率更高。

建议31：函数传参既不是传值也不是传引用，而是传递对象或其引用。

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**kwargs。

（1）这种使用方式过于灵活，导致函数签名不够清晰，可读性较差。

（2）如果因函数参数过多而使用变长参数简化定义，通常该函数应当重构。

建议34：深入理解str()和repr()的区别。

（1）两者目标不同：str主要面向用户，旨在提供可读性高、用户友好的字符串形式；而repr面向Python解释器或开发人员，旨在提供准确性，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函数的返回值通常可用eval函数来还原对象。

（4）两者分别调用对象的内置函数__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()是列表就地排序，因此不能用于排序元组等不可变类型。

sorted()可对任意可迭代类型进行排序，且不改变原变量本身。

建议38：使用copy模块深拷贝对象，明确区分浅拷贝（shallow copy）和深拷贝（deep copy）。

建议39：使用Counter进行计数统计，Counter是collections模块中字典类的子类。

建议40：深入掌握ConfigParse配置解析库。

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、合并处理等功能，适用于数据量大的情况，且对二维数据操作更为便捷。

建议43：使用ElementTree解析XML文件。

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是JSON模块，涉及load和dump操作。

建议46：使用traceback获取栈信息。

建议47：使用logging模块记录日志信息。

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：理解内置对象（build-in object）。

建议55：__init__()不是构造方法，需理解__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：理解为什么需要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__()方法之间的差异。

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（全局解释器锁）的局限性。

建议69：对象的管理和垃圾回收机制。

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：使用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。

建议78：将包发布到PyPI。

8. 性能剖析与优化

建议79：了解代码优化的基本原则。

建议80：借助性能优化工具。

建议81：利用cProfile定位性能瓶颈。

建议82：使用memory_profiler和objgraph剖析内存使用。

建议83：努力降低算法复杂度。

建议84：掌握循环优化的基本技巧。

减少循环内部的计算

将显式循环改为隐式循环，当然这会牺牲代码的可读性

在循环中尽量引用局部变量

关注内层嵌套循环

建议85：使用生成器提高效率。

建议86：使用不同的数据结构优化性能。

建议87：充分利用set的优势。

建议88：使用multiprocessing模块克服GIL缺陷。

建议89：使用线程池提高效率。

建议90：使用Cython编写扩展模块。

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