改善Python代码的91个建议

受益于《编写高质量代码 改善Python程序的91个建议》，大家有时间可以看下

基础（1-7）

1. 理解Pythonic概念
2. 编写Pythonic代码
3. 理解Python与C语言的不同之处
4. 在代码中适当添加注释
5. 通过适当添加空行是代码布局更优雅、合理
6. 编写函数的4个原则、
   • 函数设计要尽量短小，嵌套层次不宜过深
   • 函数申明应该做到合理、简单、易于使用
   • 函数参数设计应该考虑向下兼容
   • 一个函数只做一件事，尽量保证函数语句粒度的一致性
7. 将变量集中到一个文件

编程惯用法（8-18）

8. 利用assert（断点）语句来发现问题
9. 数据交换值的时候不推荐使用中间变量
10. 充分利用Lazy evaluatin(延迟计算)的特性>生成器
    • 避免不必要的计算，带来性能上的提升
    • 节省空间，是的无限循环的数据结构成为可能
11. 理解枚举替代实现的缺陷
    • 使用类属性
    • 借助函数
    • 使用collections.namedtuple
12. 不推荐使用type来进行类型检查：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
13. 尽量转换为浮点类型后再做除法
14. 警惕eval()的安全漏洞
    • 如果对象不是信任源，应该尽量避免使用eval
    • 在需要使用eval的地方可用安全性更好的ast.literal_eval替代
15. 使用enumerate()获取序列迭代的索引和值

li = [1, 2, 3, 4]

for i, e in enumerate(li):
    print("index": i)
    print("element": e)

16. 分清 == 和 is 的使用场景
    • ==：检查两个对象的值是否相等
    • is：检查对象的标识符是否一致，比较两个对象在内存中是否拥有同一块内存
17. 考虑兼容性，尽可能使用Unicode！！！
18. 构建合理的包层次来管理module
    • 合理组织代码，便于维护和使用
    • 能够有效的避免名称空间冲突

基础语法（19-35）

19. `有节制的使用from…import…语句
    • 一般情况下尽量优先使用import A（A.b）
    • 有节制的使用form A import b （直接访问b）
    • 尽量避免from A import * （污染命名空间）
20. 优先使用absolute imort来导入模块
21. i += 1不等于++i
22. 使用with自动关闭资源
23. 使用else子句简化循环（异常处理）
24. 遵循异常处理的几点基本原则
    • 注意异常的粒度，不推荐在try中放入过多的代码
    • 谨慎使用单独的except语句来处理所有异常
    • 注意异常捕获的顺序，在合适的层次处理异常
    • 使用更为友好的异常信息，遵循异常参数的规范
25. 避免finally中可能发生的陷阱，不推荐在finally中return返回
26. 深入理解None，正确判断对象是否为空
27. 连接字符串应优先使用join而不是+
28. 格式化字符串时尽量使用.format方式而不是%
29. 区别对待可变对象和不可变对象
30. ()、[]、{}：一致的容器初始化形式
31. 记住函数传参既不是传值也不是传引用
32. 警惕默认参数潜在的问题
33. 慎用变长参数
    • *args来实现可变参数列表
    • **kwargs接受字典形式的关键字参数列表
      • 装饰器
      • 参数的数目不确定
      • 实现函数的多态或者继承情况下子类需要调用父类的某些方法
34. 深入了解str()和repr()的区别
    • 两者目标不同
      • str()：主要面向用户，目的是可读性
      • repr()：面向Python解释器，目的是准确性
    • 在解释器中直接输入a时默认调用repr()，而print(a)调用str()
    • repr()的返回值一般可以用eval()函数还原
    • 分别调用內建的__str()和__repr()，一般类中都有__repr()__，而__str()__为可选
35. 分清staticmethod（静态方法）和classmethod（类方法）的适用场景

class A(object):
    @staticmethod
    def a(arg1):
        pass

class B(object):
    @classmethod
    def b(arg2):
        pass

库（36-49）

36. 掌握字符串的基本用法
37. 按需选择sort()或者sorted()
    • 相对于sort(),sorted()适用范围更广
    • 当排序对象为列表时，适用不同
    • 两者传入参数key比传入参数cmp效率更高
    • sorted()函数功能非常强大，可以方便的针对不同的数据结构进行排序
      • 对字典进行排序
      • 多维list排序
      • 字典中混合list排序
      • list中混合字典排序
38. 使用copy模块深拷贝对象
    • 深拷贝：构造一个新的复合对象，并将原对象中发现的引用插入该对象中
    • 浅拷贝：构造一个新的复合对象，遇到引用会继续递归拷贝其所指向的具体内容
39. 使用Counter进行计数统计
40. 深入掌握ConfigParser
41. 使用argparse处理命令行参数
42. 使用pandas处理大型csv文件
43. 一般情况使用ElementTree解析XML
44. 理解模块pickle优劣
45. 序列化的另一个不错的选择–JSON
46. 使用traceback获取栈信息
47. 使用logging记录日志信息
48. 使用threading木块编写多线程程序
    49 使用Queue使多线程编程更安全

设计模式（50-53）

50. 利用模块实现单例模式
51. 用mini模式让程序更灵活
52. 用发布订阅模式实现松耦合
53. 用状态模式美化代码

内部机制（54-69）

54. 理解built-in objects
55. __init__()不是构造方法
56. 理解名字查找机制
    • 局部作用域
    • 全局作用域
    • 嵌套作用域
    • 内置作用域
57. 为什么需要self参数
58. 理解MRO与多继承
59. 理解描述符机制
60. 区别__getattr__()和__getattrbute__()方法
61. 使用更为安全的property
    • 代码更简洁，可读性更高
    • 更好的管理属性的访问
    • 代码可维护性更好
    • 控制属性访问权限
62. 掌握metaclass（元类）
63. 熟悉Python对象协议
64. 利用操作符重载视线中缀语法
65. 熟悉Python迭代器协议
    • 实现__iter__()方法，返回一个迭代器
    • 实现next()方法，返回当前元素，并指向下一个元素位置，如果当前已无元素，则抛出StopIteration异常
66. 熟悉Python生成器
67. 基于生成器的协程及greenlet
68. 理解GIL的局限性
69. 对象的管理与垃圾回收

实用工具辅助项目开发（70-78）

70. 从PyPI安装包
71. 使用pip和yolk安装、管理包
72. 做paster创建包
73. 理解单元测试概念
74. 为包编写单元测试
75. 利用测试驱动开发提高代码的可测性
76. 使用Pylint检查代码风格
77. 进行高效的代码审查
78. 将包发布到PyPI

性能剖析与优化（79-91）

79. 了解代码优化的基本原则
    • 优先保证代码是可工作的
    • 权衡优化的代价
    • 定义性能指标，集中力量解决首要问题
    • 不要忽略可读性
80. 借助性能优化工具
81. 利用cProfile定位性能瓶颈
82. 使用memory_profiler和objgraph剖析内存使用
83. 努力降低算法复杂度
84. 掌握循环优化的基本技巧
85. 使用生成器提高效率
86. 使用不同的数据结构优化性能
87. 充分利用set的优势
    • 对list求相同的元素，set求并集
    • 向list和set中添加元素，当元素规模为100时，list耗时set的9倍
88. 使用multiprocessing客服GIL的缺陷
89. 使用线程池提高效率
90. 使用C/C++模块扩展高性能
91. 使用Cython编写扩展模块