有哪些写Python程序的建议

本文主要介绍“编写Python程序有什么建议”。在日常操作中，相信很多人对于编写Python程序有什么建议都有疑问。边肖查阅了各种资料，整理出简单易用的操作方法，希望能帮助大家解答“写Python程序有什么建议”的疑惑！接下来，请和边肖一起学习！ 1. 首先 1.理解Pythonic mdash的概念；-详见Python中的《Python之禅》。 2.写Pythonic代码。 (1)避免不规范的代码，比如只区分变量大小写，使用容易混淆的变量名，害怕变量名太长。有时长变量名使代码更易读。 (2)深入学习Python相关知识，如语言特征和库特征，如Python的演化过程。学习一两个业内公认的Pythonic代码库，比如Flask。 建议3:了解Python和C的区别，比如缩进和{}，单引号和双引号，布尔-exp？交换案例声明等。 建议4:在代码中适当地添加注释。 建议5:代码布局适当增加空行更合理。 建议6:编写函数的四个原则。 (1)功能设计要尽可能短，嵌套层次不要太深。 (2)功能声明要合理、简单、易用。 (3)功能参数设计应考虑向后兼容性。 (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中，尽量使用所有大写字母作为常量名称。 2. 编程惯用法 建议8:使用assert语句来发现问题，但是要注意断言会影响效率。 建议9:交换值时不建议使用临时变量，直接a，b=b，a即可。 建议10:充分利用Lazy评估的特点，避免不必要的计算。 建议11:了解枚举替代实现的缺陷(最新版本的Python中增加了枚举特性)。 建议12:类型检查不建议使用类型，因为有时类型的结果可能不可靠。如有必要，建议改用isinstance函数。 建议13:在做除法之前尝试将变量转换成浮点类型(在Python3之后不考虑)。 建议14:警惕eval()函数的安全漏洞，该函数类似于SQL注入函数。 建议15:使用enumerate()同时获取序列迭代的索引和值。 建议16:区分==和is的适用场景，尤其是在比较字符串等不可变变量时(详见注释)。 建议17:尝试使用Unicode。Python2中的编码很头疼，但是Python3不需要想太多。 建议18:建立一个合理的包层次结构来管理模块。 3. 基础用法 建议19:适度使用fromhellip防止命名空间污染的导入语句。 建议20:首先使用绝对导入来导入模块(相对导入在Python3中已被删除)。 建议21: I=1不等于I，在Python中，I前面的加号只表示正，不表示运算。 建议22:与一起使用以自动关闭资源，尤其是在文件读写中。 建议23:使用else子句简化循环(异常处理)。 建议24:遵循一些异常处理的基本原则。 (1)注意异常的粒度，尽量少在try块中写代码。 (2)谨慎使用单独的除语句或除异常语句，但要定位具体的异常。 (3)注意异常捕获的顺序，在适当的级别处理异常。 (4)使用更友好的异常信息，遵守异常参数的规范。 建议25:避免最后可能出现的陷阱。 建议26:深刻理解None，正确判断对象是否为空。 建议27:连接函数应该优先于连接字符串的操作。 建议28:尝试使用。格式化字符串时使用format函数，而不是%函数。 建议29:区分可变对象和不可变对象，尤其是作为函数参数。 建议30: []、{}和():一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代码更加清晰和高效。 建议31:函数传递参数，参数既不是值也不是引用，而是对象或对象的引用。 建议32:勇敢 建议33:在函数中谨慎使用变长参数args和kargs。 (1)这种使用过于灵活，使得函数的签名不清晰，可读性较差。 (2)如果因为函数参数太多而用变长参数简化了函数定义，那么一般可以重构函数。 建议34:了解str()和repr()之间的区别。 (1)两者目标不同：str主要面向客户，目的是可读性，返回形式是用户友好度高、可读性强的字符串；Repr针对的是Python解释器或Python开发人员，其目的是准确性，其返回值代表Python解释器的内部定义。 (2)直接在解释器中输入变量，默认调用repr函数，print(var)默认调用str函数。 (3)返回值3)repr函数。

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

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

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Cythonb编写扩展模块

到此，关于“有哪些写Python程序的建议”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！