python编程规范系列--建议08～18

　　本系列来自《编写高质量代码改善python程序的91个建议》的读书笔记整理。

　本章主要内容

建议8：利用assert语句来发现问题

建议9：数据交换值时不推荐使用中间交换变量

建议10：充分利用Lazy evaluation的特性

建议11：理解枚举替代实现的缺陷

建议12：不推荐使用type来进行类型检查

建议13：尽量转换为浮点类型再做除法

建议14：警惕eval()的安全漏洞

建议15：使用enumerate()获取序列迭代的索引和值

建议16：分清==与is的适用场景

建议17：考虑兼容性，尽可能使用Unicod

建议18：构建合理的包层次来管理module

建议8：利用assert语句来发现问题

1）__debug__的值默认为True，且只读，无法修改(py2.7)。

2）断言是有代价的，对性能产生一定影响。禁用断言的方法是在运行脚本的时候加上-O标记(不优化字节码，而是忽略与断言相关的语句)。

使用断言注意点：

1）不要滥用，这是使用断言的最基本的原则；

2）如果Python本身的异常能够处理就不要再使用断言；

3）不要使用断言来检查用户的输入；

4）在函数调用后，当需要确认返回值是否合理时可以使用断言；

5）当条件时业务逻辑继续下去的先决条件时，可以使用断言。

建议9：数据交换值时不推荐使用中间交换变量

 >>> from timeit import Timer

 >>> Timer('temp=x;x=y;y=temp','x=2;y=3').timeit()

 0.03472399711608887

 >>> Timer('x,y=y,x','x=2;y=3').timeit()

 0.031581878662109375

建议10：充分利用Lazy evaluation的特性

Lazy evaluation常被译作“延时计算”或“惰性计算”，指的是仅仅在真正需要执行计算的时候才计算表达式的值。典型例子：生成器表达式。

1）避免不必要的计算，带来性能上的提升；

2）节省空间，使用无限循环的数据结构成为可能。

建议11：理解枚举替代实现的缺陷

1）替代方法：使用类属性；借助函数；使用collections.namedtuple.

 >>> from collections import namedtuple

 >>> Seasons=namedtuple('Seasons','Spring Summer Autumn Winter')._make(xrange(4))

 >>> print Seasons

 Seasons(Spring=0, Summer=1, Autumn=2, Winter=3)

 >>> print Seasons.Autumn

 2

2）替代缺陷：允许枚举值重复；支持无意义的操作.

 >>> Seasons._replace(Spring=2) # 不合理

 Seasons(Spring=2, Summer=1, Autumn=2, Winter=3)

 >>> Seasons.Summer+Seasons.Autumn == Seasons.Winter # 无意义

 True

3）py2.7的替代方案(py3.4后引入Enum类型)：flufl.enum

 from flufl.enum import Enum

 class Seasons(Enum):

     Spring = "Spring"

     Summer = 2

     Autumn = 3

     Winter = 4

 Seasons = Enum('Seasons', 'Spring Summer Autumn Winter')

 print Seasons

 print Seasons.Summer.value

建议12：不推荐使用type来进行类型检查

1）基于内建类型扩展的用户自定义类型，type函数并不能准确返回结果；

2）在旧式类中，所有类的实例的type值都相等。

3）可以用isinstance()函数检查。

建议13：尽量转换为浮点类型再做除法

当涉及除法运算的时候尽量先将操作数转换成浮点类型再做运算。

浮点数不精确性导致的无限循环：

 >>> i=1

 >>> while i!=1.5:

 ... i=i+0.1

 ... print i

建议14：警惕eval()的安全漏洞

 # -*-coding:UTF-8 -*-

 import sys

 from math import *

 def ExpCalcBot(string):

     try:

         print 'Your answer is', eval(string)

     except NameError:

         print "The expression you enter is not valid."

 while True:

     print 'Please enter a number or operation. Enter e to complete. '

     inputStr = raw_input()

     if inputStr == 'e':

         sys.exit()

     elif repr(inputStr) != ' ':

         ExpCalcBot(inputStr)

输入：__import__("os").system("dir") 显示当前目录下的所有文件.

__import__("os").system("del */Q") 删除当前目录下的所有文件.

因此，在实际应用过程中国呢如果使用对象不是信任源，应该尽量避免使用eval，在需要使用eval的地方可以用安全性更好的ast.literal_eval替代。

建议15：使用enumerate()获取序列迭代的索引和值

注意，在获取迭代过程中字典的key和value，应该使用如下iteritems()方法。

 >>> person={'name': 'Josn', 'age': 19, 'hobby': 'football'}

 >>> for k,v in person.iteritems():

 ... print k, ":", v

建议16：分清==与is的适用场景

 >>> a="Hi"

 >>> b="Hi"

 >>> a is b

 True

 >>> a==b

 True

 >>> a1 ="I am using long string for testing" # 注意区分

 >>> b1 ="I am using long string for testing"

 >>> a1 is b1

 False

 >>> a1==b1

 True

is：表示的是对象标识符，检查对象的标识符是否一致，也就是比较两个对象在内存中是否拥有同一块内存空间；

==：表示的是值相等，用来判断两个对象的值是否相等，可以被重载。

字符串驻留(string interning)机制：对于较小的字符串，为了提高系统性能会保留其值的一个副本，当创建新的字符串时直接指向该副本即可。

建议17：考虑兼容性，尽可能使用Unicode

python内建的字符串有两种类型：str和Unicode，共同祖先为basestring。

windows本地默认编码是CP936。

解码：str.decode（[编码参数[，错误处理]]）

编码：str.encode（[编码参数[，错误处理]]）

错误处理参数有3种方式：

（1）strict：默认值，抛出UnicodeError异常；

（2）ignore：忽略不可转换的字符；

（3）replace：将不可转换字符用？代替。

有些软件在保存UTF-8编码时，会在文件最开始地方插入不可见的BOM，可以利用codecs解决。

 import codecs

 content = open('manage.py', 'r').read()

 if content[:3] == codecs.BOM_UTF8:

     content = content[:3]

 print content.decode("utf-8")

编码声明的三种方式：

 # coding=<encoding name> #方式一

 #!/usr/bin/env python

 # -*- coding:<encoding name> -*- #方式二

 #!/usr/bin/env python

 # vim:set fileencoding=<encoding name> #方式三

建议18：构建合理的包层次来管理module

包中__init__.py文件的作用：1)使包和普通目录区分；

　　　　　　　　　　　　　　2)在该文件中声明模块级别的import语句从而使其变成包级别可见；

　　　　　　　　　　　　　　3)通过该文件中定义__all__变量，控制需要导入的子包或者模块。
使用包的好处：

1）合理组织代码，便于维护和使用；

2）能够有效地避免名称空间冲突。