手动字符串格式化

大多数时候，会看到初学者 Pythonista+在组合两个字符串时使用该符号。

>>> name = "Ridwan" 
>>> age = "22" 
>>> print ( "我的名字是 " + name + " 我是 " + 年龄 + " 岁" )
我的名字是Ridwan ，我今年22 岁岁

不要使用+符号，而使用f 字符串，这会使的代码可读、简洁且不易出错。

>>>打印(我的名字是{name}，我今年{age}岁” )
我的名字是Ridwan ，我今年22岁

使用默认可变参数

在 Python 中，只要在函数中传递可变值作为参数，默认参数就会在函数被调用时发生变化。这些可变参数通常是列表或字典。

>>> def  append ( n, l=[] ): 
...     l.append(n) 
...     return l 
...

使用可变参数定义附加函数后l = []，每当使用值为 调用该函数时n，它都会更改默认值l。

>>> l1 = append( 0 ) 
>>> l1 
[ 0 ]

当接下来使用不同的值调用该函数时n，将看到使用的先前值附加到空列表参数中。

>>> l2 = append( 1 ) 
>>> l2 
[ 0 , 1 ]

这个问题可以通过重写代码来解决，

>>> def append(n, l = None):
...     if l is None:
...         l = []
...     l.append(n)
...     return l
...
>>> l1 = append = [0]
>>> l2 = append = [1]
>>> l1,l2
([0], [1]

现在参数l设置为None，只要函数被调用，即使函数l发生了变化，它也会被重新分配为None，然后给出一个空列表的值。

不使用推导式

Python 推导式提供了一种简短的构建序列的方法，，Python 支持 4 种类型的推导式；

• 列表推导式
• 字典推导式
• 集合推导式
• 生成器推导式

>>> numbers = {}
>>> for i in range(10):
...     numbers[i] = i/2
...
>>> numbers
{0: 0.0, 1: 0.5, 2: 1.0, 3: 1.5, 4: 2.0, 5: 2.5, 6: 3.0, 7: 
3.5, 8: 4.0, 9: 4.5}

上面的代码可以写成一行，

>>> {i: i/2 for i in range(10)}
{0: 0.0, 1: 0.5, 2: 1.0, 3: 1.5, 4: 2.0, 5: 2.5, 6: 3.0, 7: 
3.5, 8: 4.0, 9: 4.5}

因此，不要再为难自己了，开始运用理解吧。

比较对象是检查相等而不是比较对象ID

a = [ 1 , 2 , 3 ] 
b = [ 1 , 2 , 3 ]

如果检查两个变量是否相同，首先想到的是，

>>> a == b
True

两个变量可以相等但不相同。

如果你检查a和b的内存地址，

>>> id (a), id (b) 
( 1838093945856 , 1838093487488 )

可以看到，尽管它们具有相同的对象，但它们都有不同的地址。

>>> a == b
True

>>> a is b
False

>>> c = [ 1 , 2 , 3 ] 
>>> d = c 
>>> id (c), id (d) 
( 1838089019712 , 1838089019712 )

可以看到，c和d都是相等且相同的， 中的对象c也被赋值给d。

>>> c == d 
True 
>>> c是d 
True

这意味着c和d具有相同的值和内存地址。

不使用元组解包

任何时候在 Python 中创建一个元组，都称为打包元组，

>>> a_tuple = 1 , 2 , 3 
>>> a_tuple 
( 1 , 2 , 3 )

这些值可以通过解包提取回各种变量中

>>> x = a_tuple[ 0 ] 
>>> y = a_tuple[ 1 ] 
>>> z = a_tuple[ 2 ] 
>>> print (x, y, z) 
1 , 2 , 3

可以使用单行代码来完成此操作，而不是使用多行代码来解压元组中的元素。

>>> x,y,z = a_tuple 
>>> print (x, y, z) 
1 , 2 , 3

创建自己的索引计数器变量

这对于其他编程语言来说很常见，系统会要求创建一个索引计数器变量，然后输入类似的内容；

>>> a_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> index = 0
>>> for elem in a_list:
...     print(index, elem)
...     index += 1
...
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10

相反，使用 enumerate 函数让码看起来像 Python；

>>> for index, elem in  enumerate (a_list): 
...     print (index, elem) ...
 0 
1  1 
2  2 
3  3 
4  4 
5  5 
6  6 
7  7 
8  8 
9  9 
10 

使用打印语句代替日志模块

这在小型项目中可能并不重要，但在大型项目中肯定会有所帮助。

不要在代码中乱扔 print 语句，logging而是使用 print 语句。

>>> print ( '这是一条警告消息' )
这是一条警告消息
>>> print ( '这是一条错误消息' )
这是一条错误消息
>>> print ( '这是一条关键消息' ) 
T这是是一条关键消息

日志记录有助于向用户显示有用的消息，以添加更多上下文并了解代码库中发生的情况。

>>> importlogging 
>>> logging.warning ( '这是一条警告消息' ) 
WARNING:root:这是一条警告消息
>>> logging.error( '这是一条错误消息' ) 
ERROR:root:这是错误消息
>>> logging.ritic( '这是一条关键消息' ) 
CRITICAL:root:这是一条关键消息

使用 import * 导入命名模块中的函数和类

这种坏习惯有时在新手中很常见。

导入 using 会import *将该命名模块中的所有函数和类导入到代码中，从而破坏命名空间，这可能与定义的函数或导入的其他库的函数发生冲突。