第 1 章 引论

建议 1：理解 Pythonic 概念

Pythonic

Tim Peters 的 《The Zen of Python》相信学过 Python 的都耳熟能详，在交互式环境中输入import this可以查看，其实有意思的是这段 Python 之禅的源码：

d = {}
for c in (65, 97):
    for i in range(26):
        d[chr(i+c)] = chr((i+13) % 26 + c)

print "".join([d.get(c, c) for c in s])

哈哈哈，相信这是大佬在跟我们举反例吧。

书中还举了一个快排的例子：

def quicksort(array):
    less = []
    greater = []
    if len(array) <= 1:
        return array
    pivot =array.pop()
    for x in array:
        if x <= pivot:
            less.append(x)
        else:
            greater.append(x)
    return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)

代码风格

通过对语法、库和应用程序的理解来编写代码，充分体现 Python 自身的特色：

# 变量交换
a, b = b, a
# 上下文管理
with open(path, 'r') as f:
    do_sth_with(f)
# 不应当过分地追求奇技淫巧
a = [1, 2, 3, 4]
a[::-1] # 不推荐。好吧，自从学了切片我一直用的这个
list(reversed(a))   # 推荐

然后表扬了 Flask 框架，提到了 generator 之类的特性尤为 Pythonic，有个包和模块的约束：

• 包和模块的命名采用小写、单数形式，而且短小
• 包通常仅作为命名空间，如只含空的__init__.py文件

建议 2：编写 Pythonic 代码

命名的规范：

def find_num(searchList, num):
    for listValue in searchList:
        if num == listValue:
            return True
        else:
            pass

尝试去通读官方手册，掌握不断发展的新特性，这将使你编写代码的执行效率更高，推荐深入学习 Flask、gevent 和 requests。

建议 3：理解 Python 与 C 语言的不同之处

提到了三点：

• Python 使用代码缩进的方式来分割代码块，不要混用 Tab 键和空格
• Python 中单、双引号的使用
• 三元操作符：x if bool else y

建议 4：在代码中适当添加注释

这一点已经受教了，现在编写代码都会合理地加入块注释、行注释和文档注释，可以使用__doc__输出。

建议 5：通过适当添加空行使代码布局更为优雅、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. 函数申明应该做到合理、简单、易于使用
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，尽量保证函数语句粒度的一致性

Python 中函数设计的好习惯还包括：不要在函数中定义可变对象作为默认值，使用异常替换返回错误，保证通过单元测试等。

# 关于函数设计的向下兼容
def readfile(filename):         # 第一版本
    pass
def readfile(filename, log):    # 第二版本
    pass
def readfile(filename, logger=logger.info):     # 合理的设计
    pass

最后还有个函数可读性良好的例子：

def GetContent(ServerAdr, PagePath):
    http = httplib.HTTP(ServerAdr)
    http.putrequest('GET', PagePath)
    http.putheader('Accept', 'text/html')
    http.putheader('Accept', 'text/plain')
    http.endheaders()
    httpcode, httpmsg, headers = http.getreply()
    if httpcode != 200:
        raise "Could not get document: Check URL and Path."
    doc = http.getfile()
    data = doc.read()       # 此处是不是应该使用 with ？
    doc.close
    return data

def ExtractData(inputstring, start_line, end_line):
    lstr = inputstring.splitlines()             # split
    j = 0
    for i in lstr:
        j += 1
        if i.strip() == start_line: slice_start = j
        elif i.strip() == end_line: slice_end = j
    return lstr[slice_start:slice_end]

def SendEmail(sender, receiver, smtpserver, username, password, content):
    subject = "Contented get from the web"
    msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8')
    msg['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')
    smtp = smtplib.SMTP()
    smtp.connect(smtpserver)
    smtp.login(username, password)
    smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())
    smtp.quit()

建议 7：将常量集中到一个文件

在 Python 中应当如何使用常量：

• 通过命名风格提醒使用者该变量代表常量，如常量名全部大写
• 通过自定义类实现常量功能：将存放常量的文件命名为constant.py，并在其中定义一系列常量

class _const:
    class ConstError(TypeError): pass
    class ConstCaseError(ConstError): pass

    def __setattr__(self, name, value):
        if self.__dict__.has_key(name):
            raise self.ConstError, "Can't change const.%s" % name
        if not name.isupper():
            raise self.ConstCaseError, \
                    'const name "%s" is not all uppercase' % name
        self.__dict__(name) = value

import sys
sys.modules[__name__] = _const()
import const
const.MY_CONSTANT = 1
const.MY_SECOND_CONSTANT = 2
const.MY_THIRD_CONSTANT = 'a'
const.MY_FORTH_CONSTANT = 'b'

其他模块中引用这些常量时，按照如下方式进行即可：

from constant import const
print(const.MY_CONSTANT)

第 2 章 编程惯用法

建议 8：利用 assert 语句来发现问题

>>> y = 2
>>> assert x == y, "not equals"
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError: not equals
>>> x = 1
>>> y = 2
# 以上代码相当于
>>> if __debug__ and not x == y:
...     raise AssertionError("not equals")
... 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
AssertionError: not equals

运行是加入-O参数可以禁用断言。

建议 9：数据交换的时候不推荐使用中间变量

>>> Timer('temp = x; x = y; y = temp;', 'x = 2; y = 3').timeit()
0.059251302998745814
>>> Timer('x, y = y, x', 'x = 2; y = 3').timeit()
0.05007316499904846

对于表达式x, y = y, x，在内存中执行的顺序如下：

1. 先计算右边的表达式y, x，因此先在内存中创建元组(y, x)，其标识符和值分别为y, x及其对应的值，其中y和x是在初始化已经存在于内存中的对象
2. 计算表达式左边的值并进行赋值，元组被依次分配给左边的标识符，通过解压缩，元组第一标识符y分配给左边第一个元素x，元组第二标识符x分配给左边第一个元素y，从而达到交换的目的

下面是通过字节码的分析：

>>> import dis
>>> def swap1():
...     x = 2
...     y = 3
...     x, y = y, x
... 
>>> def swap2():
...     x = 2
...     y = 3
...     temp = x
...     x = y
...     y = temp
... 
>>> dis.dis(swap1)
  2           0 LOAD_CONST               1 (2)
              3 STORE_FAST               0 (x)

  3           6 LOAD_CONST               2 (3)
              9 STORE_FAST               1 (y)

  4          12 LOAD_FAST                1 (y)
             15 LOAD_FAST                0 (x)
             18 ROT_TWO                             # 交换两个栈的最顶层元素
             19 STORE_FAST               0 (x)
             22 STORE_FAST               1 (y)
             25 LOAD_CONST               0 (None)
             28 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(swap2)                                                                                                                                    
  2           0 LOAD_CONST               1 (2)
              3 STORE_FAST               0 (x)

  3           6 LOAD_CONST               2 (3)
              9 STORE_FAST               1 (y)

  4          12 LOAD_FAST                0 (x)
             15 STORE_FAST               2 (temp)

  5          18 LOAD_FAST                1 (y)
             21 STORE_FAST               0 (x)

  6          24 LOAD_FAST                2 (temp)
             27 STORE_FAST               1 (y)
             30 LOAD_CONST               0 (None)
             33 RETURN_VALUE

建议 10：充分利用 Lazy evaluation 的特性

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

哈哈哈，我猜到肯定是生成器实现菲波拉契序列的例子，不过对比我写的版本，唉。。。

建议 11：理解枚举替代实现的缺陷

利用 Python 的动态特征，可以实现枚举：

# 方式一
class Seasons:
    Spring, Summer, Autumn, Winter = range(4)
# 方式二
def enum(*posarg, **keysarg):
    return type("Enum", (object,), dict(zip(posarg, range(len(posarg))), **keysarg))
Seasons = enum("Spring", "Summer", "Autumn", Winter=1)
Seasons.Spring
# 方式三
>>> from collections import namedtuple
>>> Seasons = namedtuple('Seasons', 'Spring Summer Autumn Winter')._make(range(4))
>>> Seasons.Spring
0
# 但通过以上方式实现枚举都有不合理的地方
>>> Seasons._replace(Spring=2)                                             │
Seasons(Spring=2, Summer=1, Autumn=2, Winter=3)  
# Python3.4 中加入了枚举，仅在父类没有任何枚举成员的时候才允许继承

建议 12：不推荐使用 type 来进行类型检查

作为动态语言，Python 解释器会在运行时自动进行类型检查并根据需要进行隐式类型转换，当变量类型不同而两者之间又不能进行隐式类型转换时便抛出TypeError异常。

>>> def add(a, b):
...     return a + b
... 
>>> add(1, 2j)
(1+2j)
>>> add('a', 'b')
'ab'
>>> add(1, 2)
3
>>> add(1.0, 2.3)
3.3
>>> add([1, 2], [3, 4])
[1, 2, 3, 4]
>>> add(1, 'a')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in add
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

所以实际应用中，我们常常需要进行类型检查，但是不推荐使用type()，因为基于内建类型扩展的用户自定义类型，type()并不能准确返回结果：

class UserInt(int):
    def __init__(self, val=0):
        self._val = int(val)
    def __add__(self, val):
        if isinstance(val, UserInt):
            return UserInt(self._val + val._val)
        return self._val + val
    def __iadd__(self, val):
        raise NotImplementedError("not support operation")
    def __str__(self):
        return str(self._val)
    def __repr__(self):
        return "Integer %s" % self._val
>>> n = UserInt()
>>> n
Integer 0
>>> print(n)
0
>>> m = UserInt(2)
>>> print(m)
2
>>> type(n) is int
False                   # 显然不合理
>>> isinstance(n, int)
True

我们可以使用isinstance来检查：isinstance(object, classinfo)

建议 13：尽量转换为浮点类型后再做除法

# 计算平均成绩绩点
>>> gpa = ((4*96+3*85+5*98+2*70)*4) / ((4+3+5+2)*100)
>>> gpa
3.625714285714286   # 终于知道自己的绩点是咋算的了

建议 14：警惕 eval() 的安全漏洞

eval(expression[, globals[, locals]])将字符串 str 当成有效的表达式来求值并返回计算结果，globas为字典形式，locals为任何映射对象，它们分别表示全局和局部命名空间，两者都省略表达式将在调用的环境中执行，为什么需要警惕eval()呢：

# 合理正确地使用
>>> eval("1+1==2")
True
>>> eval('"a"+"b"')
'ab'
# 坏心眼的geek
>>> eval('__import__("os").system("dir")')
Desktop  Documents  Downloads  examples.desktop  Music  Pictures  Public  __pycache__  Templates  Videos
0
>>> eval('__import__("os").system("del * /Q")')     # 嘿嘿嘿

如果确实需要使用eval，建议使用安全性更好的ast.literal_eval。

建议 15：使用 enumerate() 获取序列迭代的索引和值

>>> li = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> for i, e in enumerate(li):
...     print('index: ', i, 'element: ', e)
... 
index:  0 element:  a
index:  1 element:  b
index:  2 element:  c
index:  3 element:  d
index:  4 element:  e
# enumerate(squence, start=0) 内部实现
def enumerate(squence, start=0):
    n = start
    for elem in sequence:
        yield n, elem   # 666
        n += 1
# 明白了原理我们自己也来实现一个反序的
def reversed_enumerate(squence):
    n = -1
    for elem in reversed(sequence):
        yield len(sequence) + n, elem
        n -= 1

建议 16：分清 == 与 is 的适用场景

操作符意义isobject identity==equal

is的作用是用来检查对象的标示符是否一致，也就是比较两个对象在内存中是否拥有同一块内存空间，相当于id(x) == id(y)，它并不适用于判断两个字符串是否相等。==才是用来判断两个对象的值是否相等，实际是调用了内部的__eq__，所以a==b相当于a.__eq__(b)，也就是说==是可以被重载的，而is不能被重载。

>>> s1 = 'hello world'
>>> s2 = 'hello world'
>>> s1 == s2
True
>>> s1 is s2
False
>>> s1.__eq__(s2)
True
>>> a = 'Hi'
>>> b = 'Hi'
>>> a == b
True
>>> a is b
True

咦~怎么上例中的a, b又是“同一对象”了？这跟 Python 的 string interning 机制有关，为了提高系统性能，对于较小的字符串会保留其值的一个副本，当创建新的字符串时直接指向该副本，所以a和b的 id 值是一样的，同样对于小整数[-5, 257)也是如此：

>>> id(a)
140709793837832
>>> id(b)
140709793837832
>>> x = -5
>>> y = -5
>>> x is y
True
>>> id(x) == id(y)
True

建议 17：考虑兼容性，尽可能使用 Unicode

我之前也总结过编码的问题。由于最早的编码是 ASCII 码，只能表示 128 个字符，显然这对其它语言编码并不适用，Unicode就是为了不同的文字分配一套统一的编码。

建议 18：构建合理的包层次来管理 module

本质上每一个 Python 文件都是一个模块，使用模块可以增强代码的可维护性和可重用性，在较大的项目中，我们需要合理地组织项目层次来管理模块，这就是包(Package)的作用。

一句话说包：一个包含__init__.py 文件的目录。包中的模块可以通过.进行访问，即包名.模块名。那么这个__init__.py文件有什么用呢？最明显的作用就是它区分了包和普通目录，在该文件中申明模块级别的 import 语句从而变成了包级别可见，另外在该文件中定义__all__变量，可以控制需要导入的子包或模块。

这里给出一个较为合理的包组织方式，是FlaskWeb 开发：基于Python的Web应用开发实战一书中推荐而来的：

|-flasky
    |-app/                      # Flask 程序
        |-templates/            # 存放模板
        |-static/               # 静态文件资源
        |-main/
            |-__init__.py
            |-errors.py         # 蓝本中的错误处理程序
            |-forms.py          # 表单对象
            |-views.py          # 蓝本中定义的程序路由
        |-__init__.py
        |-email.py              # 电子邮件支持
        |-models.py             # 数据库模型
    |-migrations/               # 数据库迁移脚本
    |-tests/                    # 单元测试
        |-__init__.py
        |-test*.py
    |-venv/                     # 虚拟环境
    |-requirements/
        |-dev.txt               # 开发过程中的依赖包
        |-prod.txt              # 生产过程中的依赖包
    |-config.py                 # 储存程序配置
    |-manage.py                 # 启动程序以及其他的程序任务

第 3 章：基础语法

建议 19：有节制地使用 from…import 语句

Python 提供三种方式来引入外部模块：import语句、from…import语句以及__import__函数，其中__import__函数显式地将模块的名称作为字符串传递并赋值给命名空间的变量。

使用import需要注意以下几点：

• 优先使用import a的形式
• 有节制地使用from a import A
• 尽量避免使用from a import *

为什么呢？我们来看看 Python 的 import 机制，Python 在初始化运行环境的时候会预先加载一批内建模块到内存中，同时将相关信息存放在sys.modules中，我们可以通过sys.modules.items()查看预加载的模块信息，当加载一个模块时，解释器实际上完成了如下动作：

1. 在sys.modules中搜索该模块是否存在，如果存在就导入到当前局部命名空间，如果不存在就为其创建一个字典对象，插入到sys.modules中
2. 加载前确认是否需要对模块对应的文件进行编译，如果需要则先进行编译
3. 执行动态加载，在当前命名空间中执行编译后的字节码，并将其中所有的对象放入模块对应的字典中

>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__']
>>> import test
testing module import
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'test']
>>> import sys
>>> ‘test’ in sys.modules.keys()
True
>>> id(test)
140367239464744
>>> id(sys.modules['test'])
140367239464744
>>> dir(test)
['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'a', 'b']
>>> sys.modules['test'].__dict__.keys()
dict_keys(['__file__', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__package__', '__spec__', '__name__', 'b', 'a', '__cached__'])

从上可以看出，对于用户自定义的模块，import 机制会创建一个新的 module 将其加入当前的局部命名空间中，同时在 sys.modules 也加入该模块的信息，但本质上是在引用同一个对象，通过test.py所在的目录会多一个字节码文件。

建议 20：优先使用 absolute import 来导入模块

建议 21： i+=1 不等于 ++i

首先++i或–i在 Python 语法上是合法，但并不是我们通常理解的自增或自减操作：

>>> ++1     # +(+1)
1
>>> --1     # -(-1)
1
>>> +++2
2
>>> ---2
-2

原来+或-只表示正负数符号。

建议 22：使用 with 自动关闭资源

对于打开的资源我们记得关闭它，如文件、数据库连接等，Python 提供了一种简单优雅的解决方案：with。

先来看with实现的原理吧。

with的实现得益于一个称为上下文管理器(context manager)的东西，它定义程序运行时需要建立的上下文，处理程序的进入和退出，实现了上下文管理协议，即对象中定义了__enter__()和__exit__()，任何实现了上下文协议的对象都可以称为一个上下文管理器：

• __enter__()：返回运行时上下文相关的对象
• __exit__(exception_type, exception_value, traceback)：退出运行时的上下文，处理异常、清理现场等

包含with语句的代码块执行过程如下：

with 表达式 [as 目标]:
    代码块
# 例
>>> with open('test.txt', 'w') as f:
...     f.write('test')
... 
4
>>> f.__enter__
<built-in method __enter__ of _io.TextIOWrapper object at 0x7f1b967aaa68>
>>> f.__exit__
<built-in method __exit__ of _io.TextIOWrapper object at 0x7f1b967aaa68>

1. 计算表达式的值，返回一个上下文管理器对象
2. 加载上下文管理器对象的__exit__()以备后用
3. 调用上下文管理器对象的__enter__()
4. 将__enter__()的返回值赋给目标对象
5. 执行代码块，正常结束调用__exit__()，其返回值直接忽略，如果发生异常，会调用__exit__()并将异常类型、值及 traceback 作为参数传递给__exit__()，__exit__()返回值为 false 异常将会重新抛出，返回值为 true 异常将被挂起，程序继续执行

于此，我们可以自定义一个上下文管理器：

>>> class MyContextManager(object):
...     def __enter__(self):
...         print('entering...')
...     def __exit__(self, exception_type, exception_value, traceback):
...         print('leaving...')
...         if exception_type is None:
...             print('no exceptions!')
...             return False
...         elif exception_type is ValueError:
...             print('value error!')
...             return True
...         else:
...             print('other error')
...             return True
... 
>>> with MyContextManager():
...     print('Testing...')
... 
entering...
Testing...
leaving...
no exceptions!
>>> with MyContextManager():
...     print('Testing...')
...     raise(ValueError)
... 
entering...
Testing...
leaving...
value error!

Python 还提供contextlib模块，通过 Generator 实现，其中的 contextmanager 作为装饰器来提供一种针对函数级别上的上下文管理器，可以直接作用于函数/对象而不必关心__enter__()和__exit__()的实现。

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建议 23：使用 else 子句简化循环（异常处理）

Python 的 else 子句提供了隐含的对循环是否由 break 语句引发循环结束的判断，有点绕哈，来看例子：

>>> def print_prime(n):
...     for i in range(2, n):
...         for j in range(2, i):
...             if i % j == 0:
...                 break
...         else:
...             print('{} is a prime number'.format(i))
... 
>>> print_prime(7)
2 is a prime number
3 is a prime number
5 is a prime number

可以看出，else 子句在循环正常结束和循环条件不成立时被执行，由 break 语句中断时不执行，同样，我们可以利用这颗语法糖作用在 while 和 try…except 中。

转载自http://www.codeceo.com/article/91-suggestions-about-python-part-one.html