本文實例講述了Python編程中的反模式。分享給大家供大家參考。具體分析如下:
Python是時下最熱門的編程語言之一了。簡潔而富有表達力的語法,兩三行代碼往往就能解決十來行C代碼才能解決的問題;豐富的標準庫和第三方庫,大大節約了開發時間,使它成為那些對性能沒有嚴苛要求的開發任務的首選;強大而活躍的社區,齊全的文檔,也使很多編程的初學者選擇了它作為自己的第一門編程語言。甚至有國外的報道稱,Python已經成為了美國頂尖大學里最受歡迎的編程入門教學語言。
要學好一門編程語言實屬不易,在初學階段,就糾正一些錯誤的做法,對今后的深入學習至關重要。有一位叫Constantine Lignos的博主,他是賓夕法尼亞兒童醫院放射研究部門的博士后研究員,他最近撰寫了一篇很有意義的文章,列舉了初學Python的學生們最常犯的錯誤,并對這些錯誤進行了分類和剖析,其內容提綱挈領,非常值得每個Python初學者學習。
這篇文章給出了一些在Python初學者中很常見的反模式, 反模式通常是指那些不符合習慣或者會導致糟糕后果的用法。Lignos把他總結的反模式分成了四大類――迭代、性能、變量的漏洞和編程風格 。下面我們逐一來看一個例子,理解這些反模式到底“反”在什么地方。
一、迭代
當我們需要簡單迭代一個數量范圍的時候,Python給了我們一個非常好用的函數:range。Lignos觀察到有些初學者喜歡用range來迭代列表的下表,像下面這種形式:
??? print alist[i]
這代碼現在還沒什么問題,但已經不符合Python的習慣了。但下面的代碼就有問題了:
for i in range(0, len(alist) - 1): # 漏掉了最后一個
??? print i, alist[i]
我們可以看一下Python官方文檔range的示例:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
range的右區間是不包含在內的,如果受了直覺或其他編程語言的影響,再減1就不對了。Lignos還列舉了其他幾種錯誤的迭代模式,我們只要記住,range應該用在迭代一個數量范圍。
二、性能
Lignos給出了兩段代碼:
words = make_wordlist()
for word in words:
??? if word in lyrics_list: # 線性時間
??????? print word, "is in the lyrics"
和
words = make_wordlist()
for word in words:
??? if word in lyrics_set: # 常數時間
??????? print word, "is in the lyrics"
哪種模式效率更高?Lignos注釋已經給出了答案。注釋的意思是,判斷一個元素是否在一組元素中存在,使用list的算法復雜度是O(n),而使用set的算法復雜度是O(1)。那是否set永遠是優于list?在其他情況下,應該用哪個數據結構?Python官方Wiki有一份專門各個數據結構操作的時間復雜度的文檔供參考,知道參考這份文檔比答案本身更重要。至于為什么,只有Python的源碼才能告訴我們。
三、變量的漏洞
初學者往往會假設一些不該假設的前提,對一些異常流程考慮不周。Lignos也給了一個例子:
??? if value > max_value:
??????? break
processList(y, idx)
這里y如果是空的,那就出問題了,因為idx根本得不到定義,最終我們會得到一個NameError的異常。比較好的做法是給idx一個默認的錯誤值,在C語言里面我們經常喜歡用-1。下面的代碼就考慮得比較全面:
??? # 對Python來說None比-1可能更好點
??? result = -1
??? for idx, other_item in enumerate(alist):
??????? if other_item == item:
??????????? result = idx
??????????? break
??? return result
四、代碼風格
Python有一份代碼風格指導文檔PEP 8,這些規則都是有道理的。當初學者不明白為什么的時候,最好的做法就是盡量遵守它,等到有更深入的理解了就會豁然開朗,同事也會明白什么時候可以打破規則。Lignos引用了這份文檔的一些例子,比如,如何測試一個變量是否為空,如果測試一個變量是否為None等等。
以上分析了這篇文章中的一些例子,如果希望全面了解,請查看原文。想要學好一門編程語言,學會語法是遠遠不夠的,必須逐步理解語言所依賴的CPU體系結構、編譯器/解釋器/虛擬機等內容。Lignos這篇文章雖然沒有深入剖析Python的實現,但是對于入門者的幫助是非常明顯的,當初學者有了一定經驗后,對一些問題都可以做深入挖掘,引出Python實現層面的問題。
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。
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