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這篇文章主要介紹“Python開發(fā)使用中有哪些要注意的，正確的用法是什么”，有一些人在Python開發(fā)使用中有哪些要注意的，正確的用法是什么的問題上存在疑惑，接下來小編就給大家來介紹一下相關(guān)的內(nèi)容，希望對大家解答有幫助，有這個(gè)方面學(xué)習(xí)需要的朋友就繼續(xù)往下看吧。

最近使用Python的過程中遇到了一些坑，例如用datetime.datetime.now()這個(gè)可變對象作為函數(shù)的默認(rèn)參數(shù)，模塊循環(huán)依賴等等。

在此記錄一下，方便以后查詢和補(bǔ)充。

避免可變對象作為默認(rèn)參數(shù)

在使用函數(shù)的過程中，經(jīng)常會涉及默認(rèn)參數(shù)。在Python中，當(dāng)使用可變對象作為默認(rèn)參數(shù)的時(shí)候，就可能產(chǎn)生非預(yù)期的結(jié)果。

下面看一個(gè)例子：

def append_item(a = 1, b = []):
    b.append(a)
    print b
    
append_item(a=1)
append_item(a=3)
append_item(a=5)

結(jié)果為：

[1]
[1, 3]
[1, 3, 5]

從結(jié)果中可以看到，當(dāng)后面兩次調(diào)用append_item函數(shù)的時(shí)候，函數(shù)參數(shù)b并沒有被初始化為[]，而是保持了前面函數(shù)調(diào)用的值。

之所以得到這個(gè)結(jié)果，是因?yàn)樵赑ython中，一個(gè)函數(shù)參數(shù)的默認(rèn)值，僅僅在該函數(shù)定義的時(shí)候，被初始化一次。

下面看一個(gè)例子證明Python的這個(gè)特性：

class Test(object):  
    def __init__(self):  
        print("Init Test")  
          
def arg_init(a, b = Test()):  
    print(a)  
arg_init(1)  
arg_init(3)  
arg_init(5)

結(jié)果為：

Init Test
1
3
5

從這個(gè)例子的結(jié)果就可以看到，Test類僅僅被實(shí)例化了一次，也就是說默認(rèn)參數(shù)跟函數(shù)調(diào)用次數(shù)無關(guān)，僅僅在函數(shù)定義的時(shí)候被初始化一次。

可變默認(rèn)參數(shù)的正確使用

對于可變的默認(rèn)參數(shù)，我們可以使用下面的模式來避免上面的非預(yù)期結(jié)果：

def append_item(a = 1, b = None):
    if b is None:
        b = []
    b.append(a)
    print b
    
append_item(a=1)
append_item(a=3)
append_item(a=5)

結(jié)果為：

[1]
[3]
[5]

Python中的作用域

Python的作用域解析順序?yàn)長ocal、Enclosing、Global、Built-in，也就是說Python解釋器會根據(jù)這個(gè)順序解析變量。

看一個(gè)簡單的例子：

global_var = 0
def outer_func():
    outer_var = 1
    
    def inner_func():
        inner_var = 2
        
        print "global_var is :", global_var
        print "outer_var is :", outer_var
        print "inner_var is :", inner_var
        
    inner_func()
    
outer_func()

結(jié)果為：

global_var is : 0
outer_var is : 1
inner_var is : 2

在Python中，關(guān)于作用域有一點(diǎn)需要注意的是，在一個(gè)作用域里面給一個(gè)變量賦值的時(shí)候，Python會認(rèn)為這個(gè)變量是當(dāng)前作用域的本地變量。

對于這一點(diǎn)也是比較容易理解的，對于下面代碼var_func中給num變量進(jìn)行了賦值，所以此處的num就是var_func作用域的本地變量。

num = 0
def var_func():
    num = 1
    print "num is :", num
    
var_func()

問題一

但是，當(dāng)我們通過下面的方式使用變量的時(shí)候，就會產(chǎn)生問題了：

num = 0
def var_func():
    print "num is :", num
    num = 1
    
var_func()

結(jié)果如下:

UnboundLocalError: local variable 'num' referenced before assignment

之所以產(chǎn)生這個(gè)錯(cuò)誤，就是因?yàn)槲覀冊趘ar_func中給num變量進(jìn)行了賦值，所以Python解釋器會認(rèn)為num是var_func作用域的本地變量，但是當(dāng)代碼執(zhí)行到print "num is :", num語句的時(shí)候，num還是未定義。

問題二

上面的錯(cuò)誤還是比較明顯的，還有一種比較隱蔽的錯(cuò)誤形式如下：

li = [1, 2, 3]
def foo():
    li.append(4)
    print li
foo()
def bar():
    li +=[5]
    print li
bar()

代碼的結(jié)果為：

[1, 2, 3, 4]
UnboundLocalError: local variable 'li' referenced before assignment

在foo函數(shù)中，根據(jù)Python的作用域解析順序，該函數(shù)中使用了全局的li變量；但是在bar函數(shù)中，對li變量進(jìn)行了賦值，所以li會被當(dāng)作bar作用域中的變量。

對于bar函數(shù)的這個(gè)問題，可以通過global關(guān)鍵字。

li = [1, 2, 3]
def foo():
    li.append(4)
    print li
    
foo()
def bar():
    global li
    li +=[5]
    print li
    
bar()

類屬性隱藏

在Python中，有類屬性和實(shí)例屬性。類屬性是屬于類本身的，被所有的類實(shí)例共享。

類屬性可以通過類名訪問和修改，也可以通過類實(shí)例進(jìn)行訪問和修改。但是，當(dāng)實(shí)例定義了跟類同名的屬性后，類屬性就被隱藏了。

看下面這個(gè)例子：

class Student(object):
    books = ["Python", "JavaScript", "CSS"]
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    pass
    
wilber = Student("Wilber", 27)
print "%s is %d years old" %(wilber.name, wilber.age)
print Student.books
print wilber.books
wilber.books = ["HTML", "AngularJS"]
print Student.books
print wilber.books
del wilber.books
print Student.books
print wilber.books

代碼的結(jié)果如下，起初wilber實(shí)例可以直接訪問類的books屬性，但是當(dāng)實(shí)例wilber定義了名稱為books的實(shí)例屬性之后，wilber實(shí)例的books屬性就“隱藏”了類的books屬性；當(dāng)刪除了wilber實(shí)例的books屬性之后，wilber.books就又對應(yīng)類的books屬性了。

Wilber is 27 years old
['Python', 'JavaScript', 'CSS']
['Python', 'JavaScript', 'CSS']
['Python', 'JavaScript', 'CSS']
['HTML', 'AngularJS']
['Python', 'JavaScript', 'CSS']
['Python', 'JavaScript', 'CSS']

當(dāng)在Python值使用繼承的時(shí)候，也要注意類屬性的隱藏。對于一個(gè)類，可以通過類的__dict__屬性來查看所有的類屬性。

當(dāng)通過類名來訪問一個(gè)類屬性的時(shí)候，會首先查找類的__dict__屬性，如果沒有找到類屬性，就會繼續(xù)查找父類。但是，如果子類定義了跟父類同名的類屬性后，子類的類屬性就會隱藏父類的類屬性。

看一個(gè)例子：

class A(object):
    count = 1
    
class B(A):
    pass    
    
class C(A):
    pass        
    
print A.count, B.count, C.count      
B.count = 2
print A.count, B.count, C.count      
A.count = 3
print A.count, B.count, C.count     
print B.__dict__
print C.__dict__

結(jié)果如下，當(dāng)類B定義了count這個(gè)類屬性之后，就會隱藏父類的count屬性：

1 1 1
1 2 1
3 2 3
{'count': 2, '__module__': '__main__', '__doc__': None}
{'__module__': '__main__', '__doc__': None}

tuple是“可變的”

在Python中，tuple是不可變對象，但是這里的不可變指的是tuple這個(gè)容器總的元素不可變（確切的說是元素的id），但是元素的值是可以改變的。

tpl = (1, 2, 3, [4, 5, 6])
print id(tpl)
print id(tpl[3])
tpl[3].extend([7, 8])
print tpl
print id(tpl)
print id(tpl[3])

代碼結(jié)果如下，對于tpl對象，它的每個(gè)元素都是不可變的，但是tpl[3]是一個(gè)list對象。也就是說，對于這個(gè)tpl對象，id(tpl[3])是不可變的，但是tpl[3]確是可變的。

36764576
38639896
(1, 2, 3, [4, 5, 6, 7, 8])
36764576
38639896

Python的深淺拷貝

在對Python對象進(jìn)行賦值的操作中，一定要注意對象的深淺拷貝，一不小心就可能踩坑了。

當(dāng)使用下面的操作的時(shí)候，會產(chǎn)生淺拷貝的效果：

使用切片[:]操作

使用工廠函數(shù)（如list/dir/set）

使用copy模塊中的copy()函數(shù)

使用copy模塊里面的淺拷貝函數(shù)copy()：

import copy
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.copy(will)
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

使用copy模塊里面的深拷貝函數(shù)deepcopy()：

import copy
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.deepcopy(will)
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

模塊循環(huán)依賴

在Python中使用import導(dǎo)入模塊的時(shí)候，有的時(shí)候會產(chǎn)生模塊循環(huán)依賴，例如下面的例子，module_x模塊和module_y模塊相互依賴，運(yùn)行module_y.py的時(shí)候就會產(chǎn)生錯(cuò)誤。

# module_x.py
import module_y
    
def inc_count():
    module_y.count += 1
    print module_y.count
    
    
# module_y.py
import module_x
count = 10
def run():
    module_x.inc_count()
    
run()

       

其實(shí)，在編碼的過程中就應(yīng)當(dāng)避免循環(huán)依賴的情況，或者代碼重構(gòu)的過程中消除循環(huán)依賴。

當(dāng)然，上面的問題也是可以解決的，常用的解決辦法就是把引用關(guān)系搞清楚，讓某個(gè)模塊在真正需要的時(shí)候再導(dǎo)入（一般放到函數(shù)里面）。

對于上面的例子，就可以把module_x.py修改為如下形式，在函數(shù)內(nèi)部導(dǎo)入module_y：

# module_x.py
def inc_count():
    import module_y
    module_y.count += 1

現(xiàn)在大家對于Python開發(fā)使用中有哪些要注意的，正確的用法是什么的內(nèi)容應(yīng)該都有一定的認(rèn)識了吧，希望這篇能對大家有所幫助。最后，想要了解更多，歡迎關(guān)注群英網(wǎng)絡(luò)，群英網(wǎng)絡(luò)將為大家推送更多相關(guān)的文章。

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