前言

Python前前后后我学了好几遍了，了解了Python中的许多用法，但都为快速入门之类的教程，基于“要干什么 --> 怎么做”的模式学习。而在动手编程的过程中，我常常感觉心有所惑，于是决定更系统地去学习、了解Python知识。

但通过什么学习呢，视频，还是书籍？我想了想，还是选择了书，书的知识体系往往更加系统和详细。我打开了豆瓣，看看有哪些评分比较高的书。我从中挑出了几本：《Python编程 从入门到实践》、《流畅的Python》、《Python工匠 案例、技巧与工程实践》、《Effective Python》，对比了它们的目录，最终选择了这本Python工匠。

读起来体验感还不错，如果Python语言是把斧子，那有的入门书籍就像是买斧子送的产品说明书，而这本书则像是李逵的《黑风斧法》。（想不出合适的比喻了，就这样吧 ）

这本书我7天看了第一遍，感觉整体还比较好懂，但从”第八章——装饰器“开始，难度有所上升，读时留了一些还未理解的地方。

本文可在开发同时，快速回顾各种注意事项，审查自己的代码。

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注：以下内容完全摘自《Python工匠 案例、技巧与工程实践》 一书。

1 变量与注释

1、变量和注释决定第一印象

• 变量和注释是代码里最接近自然语言的东西，它们的可读性非常重要。
• 即使是同一个算法，变量和注释不一样，给人的感觉也会截然不同。

2、基础知识

• Python的变量赋值语法非常灵活，可以使用*variables星号表达式灵活赋值。
• 编写注释的两个要点：不要用来屏蔽代码，不要用来解释为什么。
• 接口注释是为使用者而写，因此应该简明扼要地描述函数职责，而不必包含太多内部细节。
• 可以使用Sphinx格式文档或类型注解给变量标明类型。

3、变量名字很重要

• 给变量起名要遵循PEP8原则，代码的其他部分也同样如此。
• 尽量给变量起描述性强的名字，但评价描述性也需要结合场景。
• 在保证描述性的前提下，变量名的长度要尽量短。
• 变量名要匹配它所表达的类型。
• 可以使用一两个字母的超短名字，但注意不要过度使用。

4、代码组织技巧

• 按照代码的职责来组织代码：让变量定义靠近使用。
• 适当定义临时变量可以提升代码的可读性。
• 不必要的变量会让代码显得冗长、啰嗦。
• 同一个作用域内不要有太多变量，解决办法：提炼数据类、拆分函数。
• 空行也是一种特殊的“注释”，适当的空行可以让代码更易读。

5、代码的可维护性技巧

• 保持变量在两个方面的一致性：名字一致性和类型一致性。
• 显式优于隐式：不要使用locals()批量获取变量。
• 把接口注释当成一种函数设计工具：先写注释，后写代码。

2 数值与字符串

1、数值基础知识

• Python的浮点数有精度问题，请使用Decimal对象做精确的小数运算。
• 布尔类型是整型的子类型，布尔值可以当作0和1来使用。
• 使用float('inf')无穷大可以简化边界处理逻辑。

2、字符串基础知识

• 字符串分为两类：str（给人阅读的文本类型）和bytes（给计算机阅读的二进制类型）
• 通过.encode()与.decode()可以在两种该字符串之间做转换
• 优先推荐的字符串格式化方式（从前往后）：f-string、str.format()、C语言风格格式化
• 使用以r开头的字符串内置方法可以从右往左处理字符串，特定场景下可以派上用场
• 字符串拼接并不慢，不要因为性能原因害怕使用它

3、代码可读性技巧

• 在定义数值字面量时，可以通过插入_字符来提升可读性
• 不要出现“神奇”的字面量，使用常量或者枚举类型替换它们
• 保留数学算式表达式不会影响性能，并且可以提升可读性
• 使用textwrap.dedent()可以让多行字符串更好地融入代码

4、代码可维护性技巧

• 当操作SQL语句等结构化字符串时，使用专有模块比裸处理的代码更易于维护
• 使用Jinja2模板来代替字符串拼接操作

5、语言内部知识

• 使用dis模块可以查看Python字节码，帮助我们理解内部原理
• 使用timeit模块可以对Python代码方便地进行性能测试
• Python语言进化得特别快，不要轻易被旧版本的“经验”所左右

3 容器类型

1、基础知识

• 在进行函数调用时，传递的不是变量的值或者引用，而是变量所指对象的引用
• Python内置类型分为可变与不可变两种，可变性会影响一些操作的行为，比如+=
• 对于可变类型，必要时对其进行拷贝操作，能避免产生意料之外的影响
• 常见的浅拷贝方式：copy.copy，推导式，切片操作

2、列表与元组

• 使用enumerate可以在遍历列表的同时获取下标
• 函数的多返回值其实是一个元组
• 不存在元组推导式，但可以使用tuple来将生成器表达式转换为元组
• 元组经常用来表示一些结构化的数据

3、字典与集合

• 在Python3.7版本前，字典类型是无序的，之后变为保留数据的插入顺序
• 使用OrderedDict可以在Python3.7以前的版本里获取有序字典
• 只有可哈希的对象才能存入集合，或者作为字典的键使用
• 使用有序字典OrderedDict可以快速实现有序去重
• 使用fronzenset可以获得一个不可变的集合对象
• 集合可以方便地进行集合运算，计算交集、并集
• 不要通过集成dict来创建自定义字典类型

4、代码可读性技巧

• 具名元组比普通元组可读性更强
• 列表推导式可以更快速地完成遍历、过滤、处理以及构建新列表操作
• 不要编写过于复杂的推导式，用朴实的代码代替就好
• 不要把推导式当作代码量更少的循环，写普通循环就好

5、代码可维护性技巧

• 当访问的字典键不存在时，可以选择捕获异常或先做判断，优先推荐捕获异常
• 使用get、setdefault、带参数的pop方法可以贱货边界处理逻辑
• 使用具名元组作为返回值，比普通元组更好扩展
• 当字典键不存在时，使用defaultdict可以简化处理
• 继承MutableMapping可以方便地创建自定义字典类，封装处理逻辑
• 用生成器按需返回成员，比直接返回一个结果列表更灵活，也更省内存
• 使用动态解包语法可以方便地合并字典
• 不要再遍历列表的同时修改，否则会出现不可预期的结果

6、代码性能要点

• 列表的底层实现决定了它的头部操作很慢，deque类型则没有这个问题
• 当需要判断某个成员在容器中是否存在时，使用字典/集合更快

4 条件分支控制流

1、条件分支语句惯用写法

• 不要显式地和布尔值作比较
• 利用类型本身的布尔值规则，省略零值判断
• 把not代表的否定逻辑移入表达式内部
• 仅在需要判断某个对象是否式None、True、False时，使用is运算符

2、Python数据模型

• 定义__len__和__bool__魔法方法，可以自定义对象的布尔值规则
• 定义__eq__方法，可以修改对象在进行==运算时的行为

3、代码可读性技巧

• 不同分支内容易出现重复或类似的代码，把它们抽到分支外可提升代码的可读性
• 使用"德摩根定律"可以让有多重否定的表达式变得更容易理解

4、代码可维护性技巧

• 尽可能让三元表达式保持简单
• 扁平优于嵌套：使用“提前返回”优化代码里的多层分支嵌套
• 当条件表达式变得特别复杂时，可以尝试封装新的函数和方法来简化
• and的优先级比or高，不要忘记使用括号来让逻辑更清晰
• 在使用or运算符替代条件分支时，请注意避开因布尔值运算导致的陷阱（？）

5、代码组织技巧

• bisect模块可以用来优化范围类分支判断
• 字典类型可以用来替代简单的条件分支语句
• 尝试总结条件分支代码里的规律，用更精简、更易扩展的方式改写它们
• 使用any()和all()内置函数可以让条件表达式变得更加精简

5 异常与错误处理

1、基础知识

• 一个try语句支持多个except子句，但请记得把更精确的异常类放在前面
• try语句的else分支会在没有异常时执行，因此它可用来替代标记变量
• 不带任何参数的raise语句会重复抛出当前异常
• 上下文管理器经常用来处理异常，它最常见的用途是替代finally子句
• 上下文管理器可以用来忽略某段代码里的异常
• 使用@contextmanager装饰器可以轻松定义上下文管理器

2、错误处理与参数校验

• 当你可以选择编写条件判断或异常捕获时，优先选异常捕获
• 不要让函数返回错误信息，直接抛出自定义异常吧
• 手动校验数据合法性非常烦琐，尽量使用专业模块来做这件事
• 不要使用assert来做参数校验，用raise来替代它（？）
• 处理错误需要付出额外成本，假如能通过设计避免它就再好不过了
• 在设计API时，需要慎重考虑是否真的有必要抛出错误
• 使用“空对象模式”能免去一些针对边界情况的错误处理工作

3、当你捕获异常时

• 过于模糊和宽泛的异常捕获可能会让程序免于崩溃，但也可能会带来更大的麻烦
• 异常捕获贵在精确，只捕获可能抛出异常的语句，只捕获可能的异常类型
• 有时候，让程序提早崩溃未必是什么坏事
• 完全忽略异常时风险非常高的行为，大多数情况下，至少记录一条错误日志

4、当你抛出异常时

• 保证模块内抛出的异常与模块自身的抽象级别一致
• 如果异常的抽象级别过高，把它替换为更低级的新异常
• 如果异常的抽象级别过低，把它包装成更高级的异常
• 不要让调用方用字符串匹配来判断异常种类，尽量提供可区分的异常

6 循环与可迭代对象

1、迭代与迭代器原理

• 使用iter()函数会尝试获取一个迭代器对象
• 使用next()函数会获取迭代器的下一个内容
• 可以将for循环简单地理解为while循环加不断调用next()
• 自定义迭代器需要实现__iter__和__next__两个魔法方法
• 生成器对象是迭代器的一种
• iter(callable, sentinel)可以基于可调用对象构造一个迭代器（？）

2、迭代器与可迭代对象

• 迭代器和可迭代对象是不同的概念
• 可迭代对象不一定是迭代器，但迭代器一定是可迭代对象
• 对可迭代对象使用giter()会返回迭代器，迭代器则会返回它自身
• 每个迭代器的被迭代过程是一次性的，可迭代对象则不一定
• 可迭代对象只需要实现__iter__方法，而迭代器还需要额外实现__next__方法

3、代码可维护性技巧

• 通过定义生成器函数来修饰可迭代对象，可以优化循环内部代码
• itertools模块里有许多函数可以用来修饰可迭代对象
• 生成器函数可以用来解耦循环代码，提升可复用性
• 不要使用多个break，拆分为函数然后直接return更好
• 使用next()函数有时可以完成一些意想不到的功能

4、文件操作知识

• 使用标准做法读取文件内容，在处理没有换行符的大文件时会很慢
• 调用file.read()方法可以解决读取大文件的性能问题

7 函数

1、函数参数与返回相关基础知识

• 不要使用可变类型作为参数默认值，用None来代替
• 使用标记对象，可以严格区分函数调用时是否提供了某个参数
• 定义仅限关键字参数，可以强制要求调用方提供参数名，提升可读性
• 函数应该拥有稳定的返回类型，不要返回多类型
• 使用返回None的情况——操作类函数、查询类函数表示意料之中的缺失值
• 在执行失败时，相比返回None，抛出异常更为合适
• 如果提前返回结果可以提升可读性，就提前返回，不必追求“单一出口”

2、代码可维护性技巧

• 不要编写太长的函数，但长度没有标准，65行算是一个危险信号
• 圈复杂度是评估函数复杂程度的常用指标，圈复杂度超过10的函数需要重构
• 抽象与分层思想可以帮我们更好地构建与管理复杂的系统
• 同一个函数内的代码应该处在同一抽象级别

3、函数与状态

• 没有副作用的无状态纯函数易于理解，容易维护，但大多是时候“状态”不可避免
• 避免使用全局变量给函数增加状态
• 当函数状态较简单时，可以使用闭包技巧
• 当函数需要较为复杂的状态管理时，建议定义类来管理状态

4、语言机制对函数的影响

• functools.partial()可以用来快速构建偏函数
• functools.lru_cache()可以用来给函数添加缓存
• 比起map和filter，列表推导式的可读性更强，更应该使用
• lambda函数只是一种语法糖，你可以使用operator模块等方式来替代它
• Python语言里的递归限制较多，可能的话，请尽量使用循环来替代

8 装饰器

1、基础与技巧

• 装饰器最常见的实现方式，是利用闭包原理通过多层嵌套函数实现
• 在实现装饰器时，请记得使用wraps()更新包装函数的元数据
• wraps()不光有保留元数据，还能保留包装函数的额外属性
• 利用仅限关键字参数，可以很方便地实现可选参数的装饰器

2、使用类来实现装饰器

• 只要是可调用对象，都可以使用装饰器
• 实现了__call__方法的类实例可调用
• 基于类的装饰器分为两种：“函数替换”与“实例替换”
• “函数替换”装饰器与普通装饰器没什么区别，只是嵌套层数更少
• 通过类来实现“实例替换”装饰器，在管理状态和追加行为上有天然的优势
• 混合使用类和函数来实现装饰器，可以灵活满足各种场景

3、使用wrapt模块

• 使用wrapt模块可以方便地让装饰器同时兼容函数和类方法
• 使用wrapt模块可以帮你写出结构更扁平的装饰器代码

4、装饰器设计技巧

• 装饰器将包装调用提前到了函数被定义的位置，它的大部分优点也源于此
• 在编写装饰器时，请考虑你的设计是否能够很好地发挥装饰器的优势
• 在某些场景下，类装饰器可以替代元类，并且代码更简单
• 装饰器和装饰器模式截然不同，不要弄混它们
• 装饰器里应该只有一层浅浅的包装代码，要把核心逻辑放在其它函数与类中

9 面向对象编程

1、语言基础知识

• 类与实例的数据，都保存在一个名为__dict__的字典属性中
• 灵活利用__dict__属性，能帮你做到常规做法难以完成的一些事情
• 使用@classmethod可以定义类方法，类方法常用作工厂方法
• 使用@staticmethod可以定义静态方法，静态方法不依赖实例状态，是一种无状态方法
• 使用@property可以定义动态属性对象，该属性对象的获取、设置和删除行为都支持自定义

2、面向对象高级特性

• Python使用MRO算法来确定多重继承时的方法优先级
• super()函数获取的并不是当前类的父类，而是当前MRO链条里的下一个类
• Mixin是一种基于多重继承的有效编程模式，用好Mixin需要精心设计
• 元类的功能相当强大，但同时也相当复杂，除非开发一些框架类工具，否则你极少需要使用元类
• 通过定义__init_subclass__钩子方法，你可以在某个类被继承时执行自定义逻辑

3、鸭子类型与抽象类

• “鸭子类型”是Python语言最为鲜明的特点之一，在该风格下，一般不做任何严格的类型检查
• 虽然“鸭子类型”非常实用，但是它有两个明显的缺点——缺乏标准和过于隐式
• 抽象类提供了一种更灵活的子类化机制，我们可以通过定义抽象类来改变isinstance()的行为
• 通过@abstractmethod装饰器，你可以要求抽象类的子类必须实现某个方法

4、面向对象设计

• 继承提供了相当强大的代码复用机制，但同时也带来了非常紧密的耦合关系
• 错误使用继承容易导致代码失控
• 对事物的行为而不是事物本身建模，更容易孵化出好的面向对象设计
• 在创建继承关系时应当谨慎。用组合来替代继承有时是更好的做法

5、函数与面向对象的配合

• Python里的面向对象不必特别纯粹，加入用函数打一点儿配合，你可以设计出更好的代码
• 可以想requests模块一样，用函数为自己的面向对象模块实现一些更易用的API
• 在Python中，我们极少会应用真正的“单例模式”，大多数情况下，一个简单的模块级全局对象就够了
• 使用“预绑定方法模式”，你可以快速为普通实例包装出类似普通函数的API

6、代码编写细节

• Python的成员私有协议并不严格，如果你想标示某个属性为私有，使用单下划线前缀就够了
• 编写类时，类方法排序应该遵循某种特殊规则，把读者最关心的内容摆在最前面
• 多态是面向对象编程里的基本概念，同时也是最想大的思维工具之一
• 多态可能的介入时机：许多类似的条件分支判断、许多针对类型的isinstance()判断

10 面向对象设计原则（上）

1、SRP

• 一个类只应该有一种被修改的可能
• 编写更小的类通常更不容易违反SRP
• SRP同样适用于函数，你可以让函数和类协同工作

2、OCP

• 类应该对修改关闭，对扩展开放
• 通过分析需求，找到代码中易变的部分，是让类符合OCP的关键
• 使用子类继承的方式可以让类符合OCP
• 通过算法类与依赖注入，也可以让类符合OCP
• 将数据与逻辑分离，使用数据驱动的方式也是时间OCP的好办法

11 面向对象设计原则（下）

1、LSP

• LSP认为子类应该可以任意替代父类使用
• 子类不应该抛出符类不认识的异常
• 子类方法应该返回与父类一致的类型，或者返回父类返回值的子类型对象
• 子类的方法参数应该和父类方法完全一致，或者要求更为宽松（注意与上一点区别 ）
• 某些类可能会存在隐式合约，违反这些合约也会导致LSP

2、DIP

• DIP认为高层模块和底层模块都应该依赖于抽象
• 编写单元测试有一个原则：测试行为，而不是测试实现
• 单元测试不宜使用太多mock，否则需要调整设计
• 依赖抽象的好处是，修改底层模块实现不会影响高层代码
• 在Python中，你可以用abc模块来定义抽象类
• 除abc外，你也可以用Protocol等技术来完成依赖倒置

3、ISP

• ISP认为客户依赖的接口不应该包含任何它不需要的方法
• 设计接口就是设计抽象
• 写更小的类、更小的接口在大多是情况下是个好主意

12 数据模型与描述符

1、字符串相关协议

• 使用__str__方法，可以定义对象的字符串值（被str()触发）
• 使用__repr__方法，可以定义对象爱对调试友好的详细字符串值（被repr()触发）
• 如果对象只定义了__repr__方法，它同时会用于替代__str__
• 使用__format__方法，可以在对象被用于字符串模板渲染时，提供多种字符串值（被.format()触发）

2、比较运算符重载

• 通过重载与比较运算符有关的6个魔法方法，你可以让对象支持==、>=等比较运算
• 使用functools.total_ordering可以极大地减少重载比较运算符的工作量

3、描述符协议

• 使用描述符协议，你可以轻松实现可复用的属性对象
• 实现了__get__、__set__、__delete__其中任何一个方法的类都是描述符类
• 要在描述符里保存实例级别的数据，你需要将其存放在instance.dict里，而不是直接放在描述符对象上
• 使用__set_name__方法能让描述符对象知道自己被绑定了什么名字

4、数据类与自定义哈希运算

• 要让自定义类支持集合运算，你需要实现__eq__与__hash__两个方法
• 如果两个对象相等，它们的哈希值也必须相等，否则会破坏哈希表的正确性
• 不同对象的哈希值可以一样，哈希冲突并不会破坏程序正确性，单会影响效率
• 使用dataclasses模块，你可以快速创建一个支持哈希操作的数据类
• 要让数据类支持哈希操作，你必须指定frozen=True参数将其声明为不可变类型
• 一个对象的哈希值必须在它的声明周期里保持不变

5、其他建议

• 虽然数据模型能帮我们写出更Pythonic的代码，单切勿过度推崇
• __del__方法不是在执行del语句时被触发，而是在对象被作为垃圾回收时触发
• 不要使用__del__来做任何“自动化”的资源回收工作

13 开发大型项目

一些项目开发工具介绍

• flake8：包含pycodestyle模块（检查代码风格规范）和pyflakes模块（检查代码的正确性）
• isort：格式化import语句
• black：严格的代码风格工具，使用black {filename}命令整理代码
• mypy：静态类型检查工具

单元测试工具：TDD（测试驱动开发）是一种行之有效的工作方式

• unittest：标准库模块。

• pytest：一个开源的第三方单元测试框架，更符合python风格。

  用@pytest.mark.parametrize可以编写参数化测试。

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