18 个坏习惯，你一定要抛弃

今天分享 18 个 Python 坏习惯，这些坏习惯会暴露开发者在 Python 方面经验不足。通过摒弃这些习惯并以 Pythonic 的方式编写代码，可以提高你的代码质量，给看代码的人留下好印象。

1、拼接字符串用 + 号

坏的做法：

def manual_str_formatting(name, subscribers):if subscribers > 100000:print("Wow " + name + "! you have " + str(subscribers) + " subscribers!")else:print("Lol " + name + " that's not many subs")

好的做法是使用 f-string，而且效率会更高：

def manual_str_formatting(name, subscribers):# betterif subscribers > 100000:print(f"Wow {name}! you have {subscribers} subscribers!")else:print(f"Lol {name} that's not many subs")

2、使用 finaly 而不是上下文管理器

坏的做法：

def finally_instead_of_context_manager(host, port):s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)try:s.connect((host, port))s.sendall(b'Hello, world')finally:s.close()

好的做法是使用上下文管理器，即使发生异常，也会关闭 socket：：

def finally_instead_of_context_manager(host, port):# close even if exceptionwith socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:s.connect((host, port))s.sendall(b'Hello, world')

3、尝试手动关闭文件

坏的做法:

def manually_calling_close_on_a_file(filename):f = open(filename, "w")f.write("hello!\n")f.close()

好的做法是使用上下文管理器，即使发生异常，也会自动关闭文件，凡是有上下文管理器的，都应该首先采用：

def manually_calling_close_on_a_file(filename):with open(filename) as f:f.write("hello!\n")# close automatic, even if exception

4、except 后面什么也不写

坏的做法：

def bare_except():while True:try:s = input("Input a number: ")x = int(s)breakexcept:  # oops! can't CTRL-C to exitprint("Not a number, try again")

这样会捕捉所有异常，导致按下 CTRL-C 程序都不会终止，好的做法是

def bare_except():while True:try:s = input("Input a number: ")x = int(s)breakexcept Exception:  # 比这更好的是用 ValueErrorprint("Not a number, try again")

5、函数参数使用可变对象

如果函数参数使用可变对象，那么下次调用时可能会产生非预期结果，坏的做法

def mutable_default_arguments():def append(n, l=[]):l.append(n)return ll1 = append(0)  # [0]l2 = append(1)  # [0, 1]

好的做法:

def mutable_default_arguments():def append(n, l=None):if l is None:l = []l.append(n)return ll1 = append(0)  # [0]l2 = append(1)  # [1]

6、从不用推导式

坏的做法

squares = {}
for i in range(10):squares[i] = i * i

好的做法

odd_squares = {i: i * i for i in range(10)}

7、推导式用的上瘾

推导式虽然好用，但是不可以牺牲可读性，坏的做法

c = [sum(a[n * i + k] * b[n * k + j] for k in range(n))for i in range(n)for j in range(n)
]

好的做法:

c = []
for i in range(n):for j in range(n):ij_entry = sum(a[n * i + k] * b[n * k + j] for k in range(n))c.append(ij_entry)

8、检查类型是否一致用 ==

坏的做法

def checking_type_equality():Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])p = Point(1, 2)if type(p) == tuple:print("it's a tuple")else:print("it's not a tuple")

好的做法

def checking_type_equality():Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])p = Point(1, 2)# probably meant to check if is instance of tupleif isinstance(p, tuple):print("it's a tuple")else:print("it's not a tuple")

9、用 == 判断是否单例

坏的做法

def equality_for_singletons(x):if x == None:passif x == True:passif x == False:pass

好的做法

def equality_for_singletons(x):# betterif x is None:passif x is True:passif x is False:pass

10、判断一个变量用 bool(x)

坏的做法

def checking_bool_or_len(x):if bool(x):passif len(x) != 0:pass

好的做法

def checking_bool_or_len(x):# usually equivalent toif x:pass

11、使用类 C 风格的 for 循环

坏的做法

def range_len_pattern():a = [1, 2, 3]for i in range(len(a)):v = a[i]...b = [4, 5, 6]for i in range(len(b)):av = a[i]bv = b[i]...

好的做法

def range_len_pattern():a = [1, 2, 3]# insteadfor v in a:...# or if you wanted the indexfor i, v in enumerate(a):...# instead use zipfor av, bv in zip(a, b):...

12、不实用 dict.items

坏的做法

def not_using_dict_items():d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}for key in d:val = d[key]...

好的做法

def not_using_dict_items():d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}for key, val in d.items():...

13、解包元组使用索引

坏的做法

mytuple = 1, 2
x = mytuple[0]
y = mytuple[1]

好的做法

mytuple = 1, 2
x, y = mytuple

14、使用 time.time() 统计耗时

坏的做法

def timing_with_time():start = time.time()time.sleep(1)end = time.time()print(end - start)

好的做法是使用 time.perf_counter()，更精确：

def timing_with_time():# more accuratestart = time.perf_counter()time.sleep(1)end = time.perf_counter()print(end - start)

15、记录日志使用 print 而不是 logging

坏的做法

def print_vs_logging():print("debug info")print("just some info")print("bad error")

好的做法

def print_vs_logging():# versus# in mainlevel = logging.DEBUGfmt = '[%(levelname)s] %(asctime)s - %(message)s'logging.basicConfig(level=level, format=fmt)# whereverlogging.debug("debug info")logging.info("just some info")logging.error("uh oh :(")

16、调用外部命令时使用 shell=True

坏的做法

subprocess.run(["ls -l"], capture_output=True, shell=True)

如果 shell=True，则将 ls -l 传递给/bin/sh(shell) 而不是 Unix 上的 ls 程序，会导致 subprocess 产生一个中间 shell 进程，换句话说，使用中间 shell 意味着在命令运行之前，命令字符串中的变量、glob 模式和其他特殊的 shell 功能都会被预处理。比如，$HOME 会在在执行 echo 命令之前被处理处理。

好的做法是拒绝从 shell 执行：

subprocess.run(["ls", "-l"], capture_output=True)

17、从不尝试使用 numpy

坏的做法

def not_using_numpy_pandas():x = list(range(100))y = list(range(100))s = [a + b for a, b in zip(x, y)]

好的做法:

import numpy as np
def not_using_numpy_pandas():# 性能更快x = np.arange(100)y = np.arange(100)s = x + y

18、喜欢 import *

坏的做法

from itertools import *count()

这样的话，没有人直到这个脚本到底有多数变量，好的做法：

from mypackage.nearby_module import awesome_functiondef main():awesome_function()if __name__ == '__main__':main()

最后的话

本文分享了 Python 编程中常遇到的 18 个快习惯，一定要记得抛弃哦。如果有收获还请点赞、关注、在看。