Python/編程習慣用法

Python 是一種強慣用法的語言：通常只有一種最佳方式來做某事（w:編程習慣用法），而不是多種方式：Perl語言的「不只一種方法來做一件事」不是Python的座右銘。

本節從一些一般原則開始，然後介紹該語言，重點介紹如何慣用標準庫中的操作、數據類型和模塊。

原理

使用 exceptions進行錯誤檢查，遵循EAFP（請求原諒比請求許可更容易）而不是LBYL（三思而後行）：將可能失敗的操作放在try...except塊中。

使用上下文管理器管理資源，如文件。使用finally進行臨時清理，但最好編寫上下文管理器來封裝它。

使用屬性，而不是getter/setter方法。

使用字典來記錄動態記錄，使用類來記錄靜態記錄（對於簡單類，使用 collections.namedtuple）：如果記錄始終具有相同的字段，則在類中明確說明；如果字段可能有所不同（存在或不存在），請使用字典。

使用 _ 表示一次性變量，例如在返回元組時丟棄返回值，或指示忽略參數（例如，當接口需要時）。您可以使用 *_, **__丟棄傳遞給函數的位置參數或關鍵字參數：這些參數對應於通常的*args, **kwargs參數，但被明確丟棄。您還可以在位置參數或命名參數（在您使用的參數之後）之外使用這些參數，這樣您就可以使用一些參數並丟棄多餘的參數。

使用隱式True/False（真/假值），除非需要區分假值，例如 None、0和[]，在這種情況下使用顯式檢查，例如 is None 或 == 0。

在 try、for、while 之後使用可選的 else 子句，而不僅僅是 if。

導入

對於可讀且健壯的代碼，僅導入模塊，而不是名稱（如函數或類），因為這會創建一個新的（名稱）綁定，而該綁定不一定與現有綁定同步。^[1] 例如，給定一個定義函數 f 的模塊 m，使用 from m import f 導入該函數意味着如果將其中任何一個分配給 m.f和f，則它們可以不同（創建新的綁定）。

實際上，這經常被忽略，特別是對於小規模代碼，因為導入後更改模塊的情況很少見，所以這很少成為問題，並且類和函數都是從模塊導入的，因此可以不帶前綴引用它們。但是，對於健壯的大規模代碼，這是一條重要規則，因為它可能會產生非常微妙的錯誤。

對於類型較少的健壯代碼，可以使用重命名導入來縮寫較長的模塊名稱：

import module_with_very_long_name as vl
vl.f()  # easier than module_with_very_long_name.f, but still robust

請注意，使用 from 從包導入子模塊（或子包）是完全沒問題的：

from p import sm  # completely fine
sm.f()

運算

交換值

b, a = a, b

在非零值上的屬性訪問

要訪問可能是對象或可能是 None 的值的屬性（尤其是調用方法），請使用 and 的布爾快捷方式：

a and a.x
a and a.f()

對於正則表達式匹配特別有用：

match and match.group(0)

in

使用 in 進行子字符串檢查。

數據類型

所有的序列類型

迭代期間索引

如果您需要跟蹤可迭代對象的迭代索引，請使用 enumerate()同時獲得索引和值：

for i, x in enumerate(l):
    # ...

反慣用法:

for i in range(len(l)):
    x = l[i]  # why did you go from list to numbers back to the list?
    # ...

查找第一個匹配元素

Python 序列確實有一個 index 方法，但它會返回序列中特定值第一次出現的索引。要查找滿足條件的值的第一次出現，請使用 next 和生成器表達式：

try:
    x = next(i for i, n in enumerate(l) if n > 0)
except StopIteration:
    print('No positive numbers')
else:
    print('The index of the first positive number is', x)

如果您需要的是值，而不是其出現的索引，您可以直接通過以下方式獲取它：

try:
    x = next(n for n in l if n > 0)
except StopIteration:
    print('No positive numbers')
else:
    print('The first positive number is', x)

這種構造的原因有兩個：

異常讓您發出「未找到匹配項」的信號（它們解決了半謂詞問題）：由於您返回的是單個值（而不是索引），因此無法在值中返回該值。
生成器表達式讓您無需 lambda 或引入新語法即可使用表達式。

截斷

對於可變序列，請使用 del，而不是重新分配給切片：

del l[j:]
del l[:i]

反慣用法:

l = l[:j]
l = l[i:]

最簡單的原因是 del 明確表明了您的意圖：您正在截斷。

更微妙的是，切片會創建對同一列表的另一個引用（因為列表是可變的），然後無法訪問的數據可以被垃圾收集，但通常這是稍後完成的。相反，刪除會立即就地修改列表（這比創建切片然後將其分配給現有變量更快），並允許 Python 立即釋放已刪除的元素，而不是等待垃圾收集。

在某些情況下，您「確實」想要同一列表的 2 個切片 - 雖然這在基本編程中很少見，除了在 for 循環中對切片進行一次迭代 - 但您很少會想要對整個列表進行切片，然後用切片替換原始列表變量（但不更改另一個切片！），如以下有趣的代碼所示：

m = l
l = l[i:j]  # why not m = l[i:j] ?

來自可迭代對象的排序列表

您可以直接從任何可迭代對象創建排序列表，而無需先創建列表然後對其進行排序。這些包括集合和字典（按鍵迭代）：

s = {1, 'a', ...}
l = sorted(s)
d = {'a': 1, ...}
l = sorted(d)

Tuple

使用元組表示常量序列。這很少是必要的（主要是在用作字典中的鍵時），但可以使意圖更明確。

字符串

子字符串

使用 in 進行子字符串檢查。

但是，不要使用 in 檢查字符串是否為單字符匹配，因為它會匹配子字符串並返回虛假匹配 - 而是使用有效值的元組。例如，以下是錯誤的：

def valid_sign(sign):
    return sign in '+-'  # wrong, returns true for sign == '+-'

相反，使用元組：

def valid_sign(sign):
    return sign in ('+', '-')

構建字符串

要逐步生成長字符串，請構建一個列表，然後使用 '' 將其連接起來 - 如果構建的是文本文件，則使用換行符（在這種情況下不要忘記最後的換行符！）。這比附加到字符串更快更清晰，後者通常很「慢」。（原則上，字符串的總長度和添加次數可以是 $O(nk)$ ，如果各部分大小相似，則為 $O(n^{2})$ 。）

但是，某些版本的 CPython 中有一些優化，可以使簡單的字符串附加更快 - CPython 2.5+ 中的字符串附加和 CPython 3.0+ 中的字節串附加都很快，但對於構建 Unicode 字符串（Python 2 中的 unicode，Python 3 中的字符串），連接更快。如果進行廣泛的字符串操作，請注意這一點並分析您的代碼。有關詳細信息，請參閱性能提示：字符串連接和連接測試代碼。

不要這樣做：

s = ''
for x in l:
    # this makes a new string every iteration, because strings are immutable
    s += x

而是要:

# ...
# l.append(x)
s = ''.join(l)

你甚至可以使用非常高效的生成器表達式：

s = ''.join(f(x) for x in l)

如果您確實想要一個可變的字符串類對象，您可以使用 StringIO。

Efficient String Concatenation in Python – old article (so benchmarks out of date), but gives overview of some techniques.

字典類型

要遍歷字典，可以是鍵、值，或者兩者：

# Iterate over keys
for k in d:
    ...

# Iterate over values, Python 3
for v in d.values():
    ...

# Iterate over values, Python 2
# In Python 2, dict.values() returns a copy
for v in d.itervalues():
    ...

# Iterate over keys and values, Python 3
for k, v in d.items():
    ...

# Iterate over values, Python 2
# In Python 2, dict.items() returns a copy
for k, v in d.iteritems():
    ...

反模式:

for k, _ in d.items():  # instead: for k in d:
    ...
for _, v in d.items():  # instead: for v in d.values()
    ...

修復：

setdefault
通常最好使用 collections.defaultdict

dict.get 很有用，但使用 dict.get 然後檢查它是否為 None 作為測試鍵是否在字典中的方式是一種反習慣用法，因為 None 是一個潛在值，並且可以直接檢查鍵是否在字典中。但是，如果這不是一個潛在值，則可以使用 get 並與 None 進行比較。

if 'k' in d:
    # ... d['k']

反習語（除非 None 不是潛在值）：

v = d.get('k')
if v is not None:
    # ... v

來自鍵和值的並行序列的字典

使用 zip 作為：dict(zip(keys, values))

模塊

re

如果找到則匹配，否則 无：

match = re.match(r, s)
return match and match.group(0)

...如果沒有匹配則返回 None，如果有匹配則返回匹配內容。

參考文獻

↑ 「Python中的習語和反習語」: from module import name1, name2

「Idioms and Anti-Idioms in Python」, Moshe Zadka

進一步閱讀

「PEP 20 -- The Zen of Python」, Tim Peters

[1] 「Python中的習語和反習語」: from module import name1, name2

[1]