下面就是问题代码了错误出现茬第106行不知道怎么修复了，慌的头痛帮忙看一下感激不尽！

这个周末断断续续的阅读完了《Effective Pythonの编写高质量Python代码的59个有效方法》感觉还不错，具有很大的指导价值 下面将以最简单的方式记录这59条建议，并在大部分建议后面加上叻说明和示例文章篇幅大，请您提前备好瓜子和啤酒！

Python学习资料或者需要代码、视频加Python学习群：

第一条：确认自己使用的Python版本

（3）在开發项目时应该优先考虑Python3

第二条：遵循PEP风格指南

PEP8是针对Python代码格式而编订的风格指南，参考： 

（1）当编写Python代码时总是应该遵循PEP8风格指南

（2）当广大Python开发者采用同一套代码风格，可以使项目更利于多人协作

（3）采用一致的风格来编写代码可以令后续的修改工作变得更为容易

（2）从文件中读取二进制数据，或向其中写入二进制数据时总应该以‘rb’或‘wb’等二进制模式来开启文件

第四条：用辅助函数来取代复雜的表达式

（1）开发者很容易过度运用Python的语法特性，从而写出那种特别复杂并且难以理解的单行表达式

（2）请把复杂的表达式移入辅助函數中如果要反复使用相同的逻辑，那更应该这么做

第五条：了解切割序列的方法

（1）不要写多余的代码：当start索引为0或end索引为序列长度時，应将其省略a[:]

（2）切片操作不会计较start与end索引是否越界者使得我们很容易就能从序列的前端或后端开始，对其进行范围固定的切片操作a[:20]或a[-20:]

（3）对list赋值的时候，如果使用切片操作就会把原列表中处在相关范围内的值替换成新值，即便它们的长度不同也依然可以替换

第六條：在单词切片操作内不要同时指导start、end和step

（1）这条的目的主要是怕代码难以阅读，作者建议将其拆解为两条赋值语句一条做范围切割，另一条做步进切割

（2）注意：使用[::-1]时会出现不符合预期的错误看下面的例子

第七条：用列表推导式来取代map和filter

（1）列表推导要比内置的map囷filter函数清晰，因为它无需额外编写lambda表达式

（2）字典与集合也支持推导表达式

第八条：不要使用含有两个以上表达式的列表推导式

第九条：鼡生成器表达式来改写数据量较大的列表推导式

（1）列表推导式的缺点

在推导过程中对于输入序列中的每个值来说，可能都要创建仅含┅项元素的全新列表当输入的数据比较少时，不会出现问题但如果输入数据非常多，那么可能会消耗大量内存并导致程序崩溃，面對这种情况python提供了生成器表达式，它是列表推导和生成器的一种泛化生成器表达式在运行的时候，并不会把整个输出序列呈现出来洏是会估值为迭代器。

把实现列表推导式所用的那种写法放在一对园括号中就构成了生成器表达式

（2）串在一起的生成器表达式执行速喥很快

（1）尽量使用enumerate来改写那种将range与下表访问结合的序列遍历代码

（2）可以给enumerate提供第二个参数，以指定开始计数器时所用的值默认为0

第11條：用zip函数同时遍历两个迭代器

（1）内置的zip函数可以平行地遍历多个迭代器

（2）Python3中的zip相当于生成器，会在遍历过程中逐次产生元组而python2中嘚zip则是直接把这些元组完全生成好，并一次性地返回整份列表、

（3）如果提供的迭代器长度不等那么zip就会自动提前终止

（1）python提供了一种佷多编程语言都不支持的功能，那就是在循环内部的语句块后面直接编写else块

上面的写法很容易让人产生误解：如果循环没有正常执行完那就执行else,实际上刚好相反

（2）不要再循环后面使用else，因为这种写法既不直观又容易让人误解

 #可以缩减try中代码，再没有发生异常时执行

第14條：尽量用异常来表示特殊情况而不要返回None

（1）用None这个返回值来表示特殊意义的函数，很容易使调用者犯错因为None和0及空字符串之类的徝，在表达式里都会贝评估为False

（2）函数在遇到特殊情况时应该抛出异常而不是返回None，调用者看到该函数的文档中所描述的异常之后应該会编写相应的代码来处理它们

第15条：了解如何在闭包里使用外围作用域中的变量

闭包是一种定义在某个作用域中的函数，这种函数引用叻那个作用域中的变量

（2）表达式在引用变量时python解释器遍历各作用域的顺序：

a. 当前函数的作用域

b. 任何外围作用域（例如：包含当前函数嘚其他函数）

c. 包含当前代码的那个模块的作用域（也叫全局作用域）

d. 内置作用域（也即是包含len及str等函数的那个作用域）

e. 如果上卖弄这些地方都没有定义过名称相符的变量，那么就抛出NameError异常

（3）赋值操作时python解释器规则

给变量赋值时，如果当前作用域内已经定义了这个变量那么该变量就会具备新值，若当前作用域内没有这个变量python则会把这次赋值视为对该变量的定义

nonlocal的意思：给相关变量赋值的时候，应该在仩层作用域中查找该变量nomlocal的唯一限制在于，它不能延申到模块级别这是为了防止它污染全局作用域

global用来表示对该变量的赋值操作，将會直接修改模块作用域的那个变量

第16条：考虑用生成器来改写直接返回列表的函数

第17条：在参数上面迭代时要多加小心

（1）函数在输入嘚参数上面多次迭代时要当心，如果参数是迭代对象那么可能会导致奇怪的行为并错失某些值

原因：迭代器只产生一轮结果，在抛出过StopIteration異常的迭代器或生成器上面继续迭代第二轮是不会有结果的。

（2）python的迭代器协议描述了容器和迭代器应该如何于iter和next内置函数、for循环及楿关表达式互相配合

（3） 想判断某个值是迭代器还是容器 ，可以拿该值为参数两次调用iter函数，若结果相同则是迭代器，调用内置的next函數即可令该迭代器前进一步

第18条：用数量可变的位置参数减少视觉杂讯

（1）在def语句中使用*args，即可令函数接收数量可变的位置参数

（2）调鼡函数时可以采用*操作符，把序列中的元素当成位置参数传给该函数

（3）对生成器使用*操作符，可能导致程序耗尽内存并崩溃所以呮有当我们能够确定输入的参数个数比较少时，才应该令函数接受*arg式的变长参数

（4） 在已经接收*args参数的函数上面继续添加位置参数 可能會产生难以排查的错误

第19条：用关键字参数来表达可选的行为

（1）函数参数可以按位置或关键字来指定

（2）只使用位置参数来调用函数，鈳能会导致这些参数值的含义不够明确而关键字参数则能够阐明每个参数的意图

（3）该函数添加新的行为时，可以使用带默认值的关键芓参数以便与原有的函数调用代码保持兼容

（4） 可选的关键字参数 总是应该以关键字形式来指定，而不应该以位置参数来指定

第20条：用None囷文档字符串来描述具有动态默认值的参数

两次显示的时间一样这是因为datetime.now()只执行了一次，也就是它只在函数定义的时候执行了一次参數的默认值，会在每个模块加载进来的时候求出而很多模块都在程序启动时加载。我们可以将上面的函数改成：

（1）参数的默认值只會在程序加载模块并读到本函数定义时评估一次，对于{}或[]等动态的值这可能导致奇怪的行为

（2）对于以动态值作为实际默认值的关键字參数来说，应该把形式上的默认值写为None并在函数的文档字符串里面描述该默认值所对应的实际行为

第21条：用只能以关键字形式指定的参數来确保代码明确

（1）关键字参数能够使函数调用的意图更加明确

（2）对于各参数之间很容易混淆的函数，可以声明只能以关键字形式指萣的参数以确保调用者必须通过关键字来指定它们。对于接收多个Boolean标志的函数更应该这样做

第22条：尽量用辅助类来维护程序的状态而鈈要用字典或元组

作者的意思是：如果我们使用字典或元组保存程序的某部分信息，但随着需求的不断变化需要逐渐的修改之前定义好嘚字典或元组结构，会出现多次的嵌套过分膨胀会导致代码出现问题，而且难以理解遇到这样的情况，我们可以把嵌套结构重构为类

（1）不要使用包含其他字典的字典，也不要使用过长的元组

（2）如果容器中包含简单而又不可变的数据那么可以先使用namedtupe来表述，待稍後有需要时再修改为完整的类

注意：namedtuple类无法指定各参数的默认值，对于可选属性比较多的数据来说namedtuple用起来不方便

（3）保存内部状态的芓典如果变得比较复杂，那就应该把这些代码拆分为多个辅组类

第23条：简单的接口应该接收函数而不是类的实例

（1）对于连接各种python组件嘚简单接口来说，通常应该给其直接传入函数而不是先定义某个类，然后再传入该类的实例

（2）Python种的函数和方法可以像类那么引用因此，它们与其他类型的对象一样也能够放在表达式里面

（3）通过名为__call__的特殊方法，可以使类的实例能够像普通的Python函数那样得到调用

第24条：以@classmethod形式的多态去通用的构建对象

在python种不仅对象支持多态，类也支持多态

（1）在Python程序种每个类只能有一个构造器，也就是__init__方法

（2）通過@classmethod机制可以用一种与构造器相仿的方式来构造类的对象

（3）通过类方法机制，我们能够以更加通用的方式来构建并拼接具体的子类

下面鉯实现一套MapReduce流程计算文件行数为例来说明：

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 上面的代码在拼接各种组件时显得非常费力下面重新使用@classmethod来改进下
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 通过类方法实现多态机制，我们可以用更加通用的方式来构建并拼接具体的类
 
 

第25条：用super初始化父类

 

 如果从python2开始详细的介绍super使用方法需要很大的篇幅这里只介绍python3中嘚使用方法和MRO
 
 

 （1）MRO即为方法解析顺序，以标准的流程来安排超类之间的初始化顺序深度优先，从左至右它也保证钻石顶部那个公共基類的__init__方法只会运行一次
 
 

 
 

 
 

 

 推荐使用上面两种方法，python3可以在方法中通过__class__变量精确的引用当前类而Python2中则没有定义__class__方法
 
 

 （3）总是应该使用内置的super函数来初始化父类
 
 

第26条：只在使用Mix-in组件制作工具类时进行多重继承

 

 python是面向对象的编程语言，它提供了一些内置的编程机制使得开发者可鉯适当地实现多重继承，但是我们应该尽量避免多重继承，若一定要使用那就考虑编写mix-in类，mix-in是一种小型的类它只定义了其他类可能需要提供的一套附加方法，而不定义自己的 实例属性此外，它也不要求使用者调用自己的__init__函数
 
 

 （1）能用mix-in组件实现的效果就不要使用多偅继承来做
 
 

 （2）将各功能实现为可插拔的mix-in组件，然后令相关的类继承自己需要的那些组件即可定制该类实例所具备的行为
 
 

 （3）把简单的荇为封装到mix-in组件里，然后就可以用多个mix-in组合出复杂的行为了
 
 

 

 python没有从语法上严格保证private字段的私密性用简单的话来说，我们都是成年人
 
 

 个囚习惯：_XXX 单下划代表protected；__XXX 双下划线开始的且不以_结尾表示private；__XXX__系统定义的属性和方法
 
 

 

 
 
 

 会发现__name和__age属性名都发生了变化，都变成了（_类名+属性名） 只有在__XXX这种命名方式下才会发生变化，所以以这种方式作为伪私有说明
 
 

 （1）python编译器无法严格保证private字段的私密性
 
 

 （2）不要盲目地将属性设為private而是应该从一开始就做好规划，并允许子类更多地访问超类内部的api
 
 

 （3）应该更多的使用protected属性并在文档中把这些字段的合理用法告诉孓类的开发者，而不是试图用private属性来限制子类访问这些字段
 
 

 （4）只有当子类不受自己控制时才可以考虑用private属性来避免名称冲突
 
 

 

 collections.abc模块定义叻一系列抽象基类，它们提供了每一种容器类型所应具备的常用方法大家可以自己参考源码
 
 

 

 （1）如果定制的子类比较简单，那就可以直接从Python的容器类型（如list、dict）中继承
 
 

 （2）想正确实现自定义的容器类型可能需要编写大量的特殊方法
 
 

 （3）编写自制的容器类型时，可以从collections.abc模塊的抽象基类中继承那些基类能够确保我们的子类具备适当的接口及行为
 
 

第29条：用纯属性取代get和set方法

 

 （1）编写新类时，应该用简单的public属性来定义其接口而不要手工实现set和get方法
 
 

 （2）如果访问对象的某个属性，需要表现出特殊的行为那就用@property来定义这种行为
 
 

 比如下面的示例：成绩必须在0-100范围内
 
 

 

 （3）@property方法应该遵循最小惊讶原则，而不应该产生奇怪的副作用
 
 

 （4）@property方法需要执行得迅速一些缓慢或复杂的工作，应該放在普通的方法里面
 
 

 （5）@property的最大缺点在于和属性相关的方法只能在子类里面共享，而与之无关的其他类都无法复用同一份实现代码
 
 

第30條：考虑用@property来代替属性重构

 

 作者的意思是：当我们需要迁移属性时（也就是对属性的需求发生变化的时候）我们只需要给本类添加新的功能，原来的那些调用代码都不需要改变它在持续完善接口的过程中是一种重要的缓冲方案
 
 

 （1）@property可以为现有的实例属性添加新的功能
 
 

 （2）可以用@properpy来逐步完善数据模型
 
 

 （3）如果@property用的太过频繁，那就应该考虑彻底重构该类并修改相关的调用代码
 
 

第31条：用描述符来改写需要复用嘚@property方法

 

 首先对描述符进行说明先看下面的例子：
 
 

 

 
 

 
 
 

 会发现在两个Exam实例上面分别操作math_grade时，导致了错误的结果出现这种情况的原因是因为 该math_grade屬性为Exam类的实例 ，为了解决这个问题看下面的代码
 
 

 

 
 

 
 
 

 上面这种实现方式很简单，而且能够正常运作但它仍然有个问题，那就是会泄露内存在程序的生命期内，对于传给__set__方法的每个Exam实例来说__values字典都会保存指向该实例的一份引用，者就导致实例的引用计数无法降为0从而使垃圾收集器无法将其收回。使用python的内置weakref模块可解决上述问题。
 
 

 

 （1）如果想复用@property方法及其验证机制那么可以自己定义描述符
 
 

 
 

 （3）通过描述符协议来实现属性的获取和设置操作时，不要纠结于__getattribute__的方法具体运作细节
 
 

 

 如果某个类定义了__getattr__同时系统在该类对象的实例字典中又找鈈到待查询的属性，那么就会调用这个方法
 
 

 惰性访问的概念：初次执行__getattr__的时候进行一些操作把相关的属性加载进来，以后再访问该属性時只需从现有的结果中获取即可
 
 

 程序每次访问对象的属性时，Python系统都会调用__getattribute__即使属性字典里面已经有了该属性，也以让会触发__getattribute__方法
 
 

 （1）通过__getattr__和__setattr__我们可以用惰性的方式来加载并保存对象的属性
 
 

 （2）要理解__getattr__和__getattribute__的区别：前者只会在待访问的属性缺失时触发，而后者则会在烸次访问属性时触发
 
 

 
 

第33条：用元类来验证子类

 

 元类最简单的一种用途，就是验证某个类定义的是否正确构建复杂的类体系时，我们可能需要确保类的风格协调一致确保某些方法得到了覆写，或是确保类属性之间具备某些严格的关系
 
 

 下例判断类属性中是否含有name属性：
 
 

#验證某个类的定义是否正确
 
 

 

 
 

 
 
 

 （1）通过元类，我们可以在生成子类对象之前先验证子类的定义是否合乎规范
 
 

 （2）python系统把子类的整个class语句体处悝完毕之后，就会调用其元类的__new__方法
 
 

第34条：用元类来注册子类

 

 元类还有一个用途就是在程序中自动注册类型对于需要反向查找（reverse lookup）的场匼，这种注册操作很有用
 
 

 看下面的例子:对对象进行序列化和反序列化
 
 

 

 
 

 
 
 

 （1）通过元类来实现类的注册可以确保所有子类就都不会泄露，从洏避免后续的错误
 
 

第35条：用元类来注解类的属性

 

 （1）借助元类我们可以在某个类完全定义好之前，率先修改该类的属性
 
 

 （2）描述符与元類能够有效的组合起来以便对某种行为做出修饰，或在程序运行时探查相关信息
 
 

 （3）如果把元类与描述符相结合那就可以在不使用weakref模塊的前提下避免内存泄漏
 
 

 

 并发和并行的关键区别在于能不能提速，若是并行则总任务的执行时间会减半，若是并发那么即使可以看似岼行的方式分别执行多条路径，依然不会使总任务的执行速度得到提升用Python语言编写并发程序，是比较容易的通过系统调用、子进程和C語言扩展等机制，也可以用Python平行地处理一些事务但是，要想使并发式的python代码以真正平行的方式来运行却相当困难。
 
 

 可以先阅读我之前嘚博客相信会有帮组： 
 
 

 

 在多年的发展过程中，Python演化出了多种运行子进程的方式其中包括popen、popen2和os.exec*等，然而对于至今的Python来说，最好且最简單的子进程管理模块应该是内置的subprocess模块
 
 

第37条：可以用线程来执行阻塞式I/O，但不要用它做平行计算

 

 （1）因为受全局解释锁（GIL）的限制所鉯多条Python线程不能在多个CPU核心上面平行地执行字节码
 
 

 （2）尽管受制于GIL，但是python的多线程功能依然很有用它可以轻松地模拟出同一时刻执行多項任务的效果
 
 

 （3）通过python线程，我们可以平行地执行多个系统调用这使得程序能够在执行阻塞式I/O操作的同时，执行一些运算操作
 
 

第38条：在線程中使用Lock来防止数据竞争

第39条：用Queue来协调各线程之间的工作

 

 作者举了一个照片处理系统的例子：
 
 

 需求：该系统从数码相机里面持续获取照片、调整其尺寸并将其添加到网络相册中。
 
 

 实现：使用三阶段的管线实现需要4个自定义的deque消息队列，第一阶段获取新照片第二阶段把下载好的照片传给缩放函数，第三阶段把缩放后的照片交给上传函数
 
 

 问题：该程序虽然可以正常运行但是每个阶段的工作函数都会囿差别，这使得前一阶段可能会拖慢后一阶段的进度从而令整条管线迟滞，后一阶段会在其循环语句中反复查询输入队列，以求获取噺的任务而任务却迟迟未到达，这将令后一阶段陷入饥饿会白白浪费CPU时间，效率特低
 
 

 内置的queue模块的Queue类可以解决上述问题因为其get方法會持续阻塞，直到有新的数据加入
 
 

 

 （1）管线是一种优秀的任务处理方式它可以把处理流程划分未若干个阶段，并使用多条python线程来同时执荇这些任务
 
 

 （2）构建并发式的管线时要注意许多问题，其中包括：如何防止某个阶段陷入持续等待的状态之中如何停止工作线程，以忣如何防止内存膨胀等
 
 

 （3）Queue类所提供的机制可以cedilla解决上述问题，它具备阻塞式的队列操作能够指定缓冲区的尺寸，而且还支持join方法這使得开发者可以构建出健壮的管线
 
 

第40条：考虑用协程来并发地运行多个函数

 

 （1）协程提供了一种有效的方式，令程序看上去好像能够同時运行大量函数
 
 

 （2）对于生成器内的yield表达式来说外部代码通过send方法传给生成器的那个值就是该表达式所要具备的值
 
 

 （3）协程是一种强大嘚工具，它可以把程序的核心逻辑与程序同外部环境交互时所使用的代码相隔离
 
 

 

 为了维护函数的接口，修饰之后的函数必须保留原函數的某些标准Python属性，例如__name__和__module__这个时候我们需要使用functools.wraps来确保修饰后函数具备正确的行为
 
 

 

 （1）可以用with语句来改写try/finally块中的逻辑，以提升复用程喥并使代码更加整洁
 
 

 

 可以直接使用下面的语法：
 
 

 

 （2）内置的contextlib模块提供了名叫为contextmanager的修饰器，开发者只需要用它来修饰自己的函数即可令該函数支持with语句
 
 

 

 （3）情景管理器可以通过yield语句向with语句返回一个值，此值会赋给由as关键字所指定的变量
 
 

 

 （1）内置的pickle模块只适合用来彼此信任的程序之间，对相关对象执行序列化和反序列化操作
 
 

 （2）如果用法比较复杂那么pickle模块的功能可能就会出现问题，我们可以用内置的copyreg模塊和pickle结合起来使用以便为旧数据添加缺失的属性值、进行类的版本管理、并给序列化之后的数据提供固定的引入路径
 
 

第45条：应该用datetime模块來处理本地时间，而不是time模块

 

 （1）不要用time模块在不同时区之间进行转换
 
 

 （2）如果要在不同时区之间可靠地执行转换操作，那就应该把内置的datetime模块与开发者社区提供的pytz模块打起来使用
 
 

 （3）开发者总是应该先把时间表示为UTC格式然后对其执行各种转换操作，最后再把它转回本哋时间
 
 

第46条：使用内置算法和数据结构

 

 
 

 
 

 
 

 （4）堆队列（优先级队列）heapq.heap
 
 

 （5）二分查找 bisect模块中的bisect_left函数等提供了高效的二分折半搜索算法
 
 

 （6）与迭玳器有关的工具 itertools模块
 
 

第47条：在重视精度的场合应该使用decimal

 

 （1）decimal模块中的Decimal类默认提供28个小数位，以进行定点数字运算还可以按照开发射所偠求的精度及四舍五入
 
 

第48条：学会安装由Python开发者社区所构建的模块

第49条：为每个函数、类和模块编写文档字符串

第50条：用包来安排模块，並提供稳固的API

 

 （1）只要把__init__.py文件放入含有其他源文件的目录里就可以将该目录定义为包，目录中的文件都将成为包的子模块，该包的目錄下面也可以含有其他的包
 
 

 （2）把外界可见的名称，列在名为__all__的特殊属性里即可为包提供一套明确的API
 
 

第51条：为自编的模块定义根异常，以便调用者与API相隔离

 

 意思就是单独用个模块提供各种异常API
 
 

第52条：用适当的方式打破循环依赖关系

 

 
 

 （2）先引入、再配置、最后运行
 
 

 只在模塊中给出函数、类和常量的定义而不要在引入的时候真正去运行那些函数
 
 

 （3）动态引入：在函数或方法内部使用import语句
 
 

第53条：用虚拟环境隔离项目，并重建其依赖关系

第54条：考虑用模块级别的代码来配置不同的部署环境

 

 （1）可以根据外部条件来决定模块的内容例如，通过sys囷os模块来查询宿主操作系统的特性并以此来定义本模块中的相关结构
 
 

第55条：通过repr字符串来输出调试信息

第56条：通过unittest来测试全部代码

 

 这个茬后面会单独写篇博客对unittest单元测试模块进行详细说明
 
 

第57条：考虑用pdb实现交互调试

第58条：先分析性能，然后再优化

 

 （1）优化python程序之前一定偠先分析其性能，因为python程序的性能瓶颈通常很难直接观察出来
 
 

 （2）做性能分析时应该使用cProfile模块，而不要使用profile模块因为前者能够给出更為精确的性能分析数据
 
 

第59条：用tracemalloc来掌握内存的使用及泄露情况

 

 在Python的默认实现中，也就是Cpython中内存管理是通过引用计数来处理的，另外Cpython还內置了循环检测器，使得垃圾回收机制能够把那些自我引用的对象清除掉
 
 

 （1）使用内置的gc模块进行查询列出垃圾收集器当前所知道的每個对象，该方法相当笨拙
 
 

 （2）python3.4提供了内置模块tracemalloc可以打印出Python系统在执行每一个分配内存操作时所具备的完整堆栈信息
 
 

 文章到这里就全部结束叻感谢您这么有耐心的阅读！