基礎語法

有節制地使用 from...import 語句

Python 提供三種方式來引入外部模組：import語句、from...import語句以及__import__函式，其中__import__函式顯式地將模組的名稱作為字串傳遞並賦值給名稱空間的變數。

使用import需要注意以下幾點：

• 優先使用import a的形式

• 有節制地使用from a import A

• 儘量避免使用from a import *

為什麼呢？我們來看看 Python 的 import 機制，Python 在初始化執行環境的時候會預先載入一批內建模組到記憶體中，同時將相關資訊存放在sys.modules中，我們可以通過sys.modules.items()檢視預載入的模組資訊，當載入一個模組時，直譯器實際上完成了如下動作：

1. 在sys.modules中搜索該模組是否存在，如果存在就匯入到當前區域性名稱空間，如果不存在就為其建立一個字典物件，插入到sys.modules中

2. 載入前確認是否需要對模組對應的檔案進行編譯，如果需要則先進行編譯

3. 執行動態載入，在當前名稱空間中執行編譯後的位元組碼，並將其中所有的物件放入模組對應的字典中

從上可以看出，對於使用者自定義的模組，import 機制會建立一個新的 module 將其加入當前的區域性名稱空間中，同時在 sys.modules 也加入該模組的資訊，但本質上是在引用同一個物件，通過test.py所在的目錄會多一個位元組碼檔案。

優先使用 absolute import 來匯入模組

i+=1 不等於 ++i

首先++i或--i在 Python 語法上是合法，但並不是我們通常理解的自增或自減操作：

原來+或-只表示正負數符號。

使用 with 自動關閉資源

對於開啟的資源我們記得關閉它，如檔案、資料庫連線等，Python 提供了一種簡單優雅的解決方案：with。

先來看with實現的原理吧。

with的實現得益於一個稱為上下文管理器(context manager)的東西，它定義程式執行時需要建立的上下文，處理程式的進入和退出，實現了上下文管理協議，即物件中定義了__enter__()和__exit__()，任何實現了上下文協議的物件都可以稱為一個上下文管理器：

• __enter__()：返回執行時上下文相關的物件

• __exit__(exception_type, exception_value, traceback)：退出執行時的上下文，處理異常、清理現場等

with 表示式 [as 目標]:程式碼塊

包含with語句的程式碼塊執行過程如下：

1. 計算表示式的值，返回一個上下文管理器物件

2. 載入上下文管理器物件的__exit__()以備後用

3. 呼叫上下文管理器物件的__enter__()

4. 將__enter__()的返回值賦給目標物件

5. 執行程式碼塊，正常結束呼叫__exit__()，其返回值直接忽略，如果發生異常，會呼叫__exit__()並將異常型別、值及 traceback 作為引數傳遞給__exit__()，__exit__()返回值為 false 異常將會重新丟擲，返回值為 true 異常將被掛起，程式繼續執行

於此，我們可以自定義一個上下文管理器：

Python 還提供contextlib模組，通過 Generator 實現，其中的 contextmanager 作為裝飾器來提供一種針對函式級別上的上下文管理器，可以直接作用於函式/物件而不必關心__enter__()和__exit__()的實現。

使用 else 子句簡化迴圈（異常處理）

Python 的 else 子句提供了隱含的對迴圈是否由 break 語句引發迴圈結束的判斷，有點繞哈，來看例子：

可以看出，else 子句在迴圈正常結束和迴圈條件不成立時被執行，由 break 語句中斷時不執行，同樣，我們可以利用這顆語法糖作用在 while 和 try...except 中。

遵循異常處理的幾點基本原則

異常處理的幾點原則：

1. 注意異常的粒度，不推薦在 try 中放入過多的程式碼

2. 謹慎使用單獨的 except 語句處理所有異常，最好能定位具體的異常

3. 注意異常捕獲的順序，在適合的層次處理異常，Python 是按內建異常類的繼承結構處理異常的，所以推薦的做法是將繼承結構中子類異常在前丟擲，父類異常在後丟擲

4. 使用更為友好的異常資訊，遵守異常引數的規範

避免 finally 中可能發生的陷阱

當 finally 執行完畢時，之前臨時儲存的異常將會再次被丟擲，但如果 finally 語句中產生了新的異常或執行了 return 或 break 語句，那麼臨時儲存的異常將會被丟失，從而異常被遮蔽。

在實際開發中不推薦 finally 中使用 return 語句進行返回。

深入理解 None，正確判斷物件是否為空

型別FalseTrue布林False （與0等價）True （與1等價）字串""（ 空字串）非空字串，例如 " ", "blog"數值0, 0.0非0的數值，例如：1, 0.1, -1, 2容器[], (), {}, set()至少有一個元素的容器物件，例如：[0], (None,), ['']NoneNone非None物件

#3執行中會呼叫__nonzero__()來判斷自身物件是否為空並返回0/1或True/False，如果沒有定義該方法，Python 將呼叫__len__()進行判斷，返回 0 表示為空。如果一個類既沒有定義__len__()又沒有定義__nonzero__()，該類例項用 if 判斷為True。

連線字串優先使用 join 而不是 +

這一點之前我在博文裡總結過，+涉及到更多的記憶體操作。

格式化字串時儘量使用 .format 而不是 %

同上。

區別對待可變物件和不可變物件

Python 中一切皆物件，每個物件都有一個唯一的識別符號（id）、型別（type）和值。數字、字串、元組屬於不可變物件，字典、列表、位元組陣列屬於可變物件。

預設引數在初始化時僅僅被評估一次，以後直接使用第一次評估的結果，course 指向的是 list 的地址，每次操作的實際上是 list 所指向的具體列表，所以對於可變物件的更改會直接影響原物件。

最好的方法是傳入None作為預設引數，在建立物件的時候動態生成列表。

[]、() 和 {} 一致的容器初始化形式

其實就是列表生成式、元組生成式和字典生成式。

記住函式傳參既不是傳值也不是傳引用

正確的說法是傳物件（call by object）或傳物件的引用（call-by-object-reference），函式引數在傳遞過程中將整個物件傳入，對可變物件的修改在函式外部以及內部都可見，對不可變物件的”修改“往往是通過生成一個新物件然是賦值實現的。

警惕預設引數潛在的問題

其中就是預設引數如果是可變物件，在呼叫者和被呼叫者之間是共享的。

慎用變長引數

• 原因如下：

1. 使用過於靈活，導致函式簽名不夠清晰，存在多種呼叫方式

2. 使用*args和**kw簡化函式定義就意味著函式可以有更好的實現方法

• 使用場景：

1. 為函式新增一個裝飾器

2. 引數數目不確定

3. 實現函式的多型或子類需要呼叫父類的某些方法時

深入理解 str() 和repr() 的區別

• 總結幾點：

1. str()面向使用者，返回使用者友好和可讀性強的字串型別；repr()面向 Python 直譯器或開發人員，返回 Python 直譯器內部的含義

2. 直譯器中輸入a預設呼叫repr()，而print(a)預設呼叫str()

3. repr()返回值一般可以用eval()還原物件：obj == eval(repr(obj))

4. 以上兩個方法分別呼叫內建的__str__()和__repr__()，一般來說類中都應該定義__repr__()，但當可讀性比準確性更為重要時應該考慮__str__()，使用者實現__repr__()方法的時候最好保證其返回值可以用eval()是物件還原

分清 staticmethod 和 classmethod 的適用場景

這兩種方法之前已經總結過了的，下面我們只討論它們的使用場景。

呼叫類方法裝飾器的修飾器的方法，會隱式地傳入該物件所對應的類，可以動態生成對應的類的類變數，同時如果我們期望根據不同的型別返回對應的類的例項，類方法才是正確的解決方案。

反觀靜態方法，當我們所定義的方法既不跟特定的例項相關也不跟特定的類相關，可以將其定義為靜態方法，這樣使我們的程式碼能夠有效地組織起來，提高可維護性。

當然，也可以考慮定義一個模組，將一組的方法放入其中，通過模組來訪問。