Python是一種非常富有表現(xiàn)力的語(yǔ)言。它為我們提供了一個(gè)龐大的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和許多內(nèi)置模塊，幫助我們快速完成工作。然而，許多人可能會(huì)迷失在它提供的功能中，不能充分利用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，過(guò)度重視單行腳本，以及誤解Python基本結(jié)構(gòu)等。本文是一個(gè)關(guān)于Python新手可能會(huì)陷入的一些陷阱的不完全列表。

不知道Python版本

這是一個(gè)在StackOverflow上反復(fù)出現(xiàn)的問(wèn)題。許多人能寫出在某個(gè)版本上完美工作的代碼，但在他們?cè)谧约旱南到y(tǒng)上安裝有不同版本的Python。要確保你知道你正在使用的Python版本。

你可以通過(guò)下邊的代碼查看Python版本：
 

$ python --version
Python 2.7.9

不使用版本管理器

pyenv是一個(gè)極好的管理不同Python版本的工具，但很不幸，它只工作在*nix系統(tǒng)上。在Mac系統(tǒng)上，你可以簡(jiǎn)單地通過(guò)brew install pyenv安裝它，在Linux上，也有一個(gè)自動(dòng)安裝程序。

沉迷于一行程序

許多人熱衷于一行程序帶來(lái)的興奮感。即使他們的一行解決方案比一個(gè)多行解決方案低效，他們也會(huì)吹噓。

Python中的一行程序在本質(zhì)上意味著具有多個(gè)表達(dá)式的復(fù)雜推導(dǎo)。例如：
 

l = [m for a, b in zip(this, that) if b.method(a) != b for m in b if not m.method(a, b) and reduce(lambda x, y: a + y.method(), (m, a, b))]

老實(shí)講，我編造了上面的例子。但我看到很多人都寫類似的代碼。這樣的代碼在一個(gè)星期后就會(huì)變得難以理解。如果你想做一些稍微復(fù)雜的事情，例如根據(jù)條件簡(jiǎn)單地在一個(gè)列表或集合中添加一個(gè)元素，你可能就會(huì)犯錯(cuò)誤。

單行代碼并不是什么成就，是的，他們可能看起來(lái)很靈活，但不是什么成就。想象一下，這就像是你在打掃房間時(shí)把所有的東西都塞進(jìn)你的衣櫥。好的代碼應(yīng)該是干凈的，易于閱讀的和高效的。

利用錯(cuò)誤的方式初始化一個(gè)集合

這是一個(gè)更微妙的問(wèn)題，可能讓你措手不及。集合推導(dǎo)很像列表推導(dǎo)。
 

>>> { n for n in range(10) if n % 2 == 0 }
{0, 8, 2, 4, 6}
>>> type({ n for n in range(10) if n % 2 == 0 })

上面就是集合推導(dǎo)的一個(gè)例子。集合就像列表，也是一個(gè)容器。所不同的是，一個(gè)集合中不能有任何重復(fù)的值，而且是無(wú)序的?？吹郊贤茖?dǎo)人們經(jīng)常錯(cuò)誤地認(rèn)為{}能初始化一個(gè)空集合。但其實(shí)不然，它初始化一個(gè)空字典。
 

>>> {}
{}
>>> type({})

如果你想初始化一個(gè)空集合，可以簡(jiǎn)單地調(diào)用set()方法。
 

>>> set()
set()
>>> type(set())

注意一個(gè)空集合用set()表示，但是一個(gè)包含一些元素的集合就就要用花括號(hào)包圍元素來(lái)表示。
 

>>> s = set()
>>> s
set()
>>> s.add(1)
>>> s
{1}
>>> s.add(2)
>>> s
{1, 2}

這和直覺(jué)是相反的，因?yàn)槟闫谕愃朴趕et([1, 2])的一些東西。

誤解GIL

GIL（全局解釋器鎖）意味著在Python程序中，任意一個(gè)時(shí)間點(diǎn)只能有一個(gè)線程在運(yùn)行。這意味著當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)線程并希望它并行運(yùn)行時(shí)，它并不會(huì)那樣。Python解釋器實(shí)際的工作是在不同的運(yùn)行線程之間快速進(jìn)行切換。但這只是對(duì)實(shí)際發(fā)生事情的一個(gè)非常簡(jiǎn)單的解釋，實(shí)際情況要復(fù)雜的多。有很多種并行運(yùn)行的實(shí)例，例如使用本質(zhì)為C擴(kuò)展的各種庫(kù)。但運(yùn)行Python代碼時(shí)，大部分時(shí)間里它不會(huì)并行執(zhí)行。換句話說(shuō)，Python中的線程并不像Java或C++中的線程。

許多人會(huì)嘗試為Python辯解，說(shuō)這些都是真正的線程。這確實(shí)是真的，但并不能改變這樣一個(gè)事實(shí)：Python處理線程的方式和你期望的方式是不同的。Ruby語(yǔ)言也有相同的情況（Ruby也有一個(gè)解釋器鎖）。

指定的解決方案是使用multiprocessing模塊。multiprocessing模塊提供Process類，它是一個(gè)對(duì)fork的很好的覆蓋。然而，fork過(guò)程比一個(gè)線程的代價(jià)高得多，所以你可能不會(huì)每次都能看到性能上的提升，因?yàn)椴煌膒rocess之間需要做大量的工作來(lái)進(jìn)行相互協(xié)調(diào)。

然而，這個(gè)問(wèn)題并不存在于每一個(gè)Python的實(shí)現(xiàn)版本中。例如，Python的一個(gè)實(shí)現(xiàn)PyPy-stm就試圖擺脫GIL（仍未穩(wěn)定）。建立在其他平臺(tái)，如JVM（Jython）或CLR（IronPython），上的Python實(shí)現(xiàn)，也沒(méi)有GIL的問(wèn)題。

總之，使用Thread類時(shí)要多加小心，你得到的可能不是你想要的。

使用老式類

在Python 2中，有兩種類型的類，分別為“老式”類和“新式”類。如果你使用Python 3，那么你默認(rèn)使用“新式”類。為了確保在Python2中使用“新式”類，你需要讓你新創(chuàng)建的每一個(gè)類都繼承object類，且類不能已繼承了內(nèi)置類型，例如int或list。換句話說(shuō)，你的基類、類如果不繼承其他類，就總是需要繼承object類。
 

class MyNewObject(object):
# stuff here

這些“新式”類解決一些老式類的根本缺陷，這一點(diǎn)我們不需要深入了解。然而，如果有人感興趣，他們可以在相關(guān)文檔中找到相關(guān)信息。

按錯(cuò)誤的方式迭代

對(duì)于這門語(yǔ)言的新手來(lái)說(shuō)，下邊的代碼是非常常見(jiàn)的：
 

for name_index in range(len(names)):
print(names[name_index])

在上邊的例子中，沒(méi)有必須調(diào)用len函數(shù)，因?yàn)榱斜淼鷮?shí)際上要簡(jiǎn)單得多：
 

for name in names:
print(name)

此外，還有一大堆其他的工具幫助你簡(jiǎn)化迭代。例如，可以使用zip同時(shí)遍歷兩個(gè)列表：
 

for cat, dog in zip(cats, dogs):
print(cat, dog)

如果你想同時(shí)考慮列表變量的索引和值，可以使用enumerate：
 

for index, cat in enumerate(cats):
print(cat, index)

在itertools中也有很多有用的函數(shù)供你選擇。然而請(qǐng)注意，使用itertools函數(shù)并不總是正確的選擇。如果itertools中的一個(gè)函數(shù)為你試圖解決的問(wèn)題提供了一個(gè)非常方便的解決辦法，例如鋪平一個(gè)列表或根據(jù)給定的列表創(chuàng)建一個(gè)其內(nèi)容的排列，那就用它吧。但是不要僅僅因?yàn)槟阆胍ミm應(yīng)你代碼的一部分。

濫用itertools引發(fā)的問(wèn)題出現(xiàn)的過(guò)于頻繁，以至于在StackOverflow上一個(gè)德高望重的Python貢獻(xiàn)者已經(jīng)貢獻(xiàn)他們資料的重要組成部分來(lái)解決這些問(wèn)題。

使用可變的默認(rèn)參數(shù)

我多次見(jiàn)到過(guò)如下的代碼：
 

def foo(a, b, c=[]):
# append to c
# do some more stuff

永遠(yuǎn)不要使用可變的默認(rèn)參數(shù)，可以使用如下的代碼代替：
 

def foo(a, b, c=None):
if c is None:
c = []
# append to c
# do some more stuff

與其解釋這個(gè)問(wèn)題是什么，不如展示下使用可變默認(rèn)參數(shù)的影響：
 

In[2]: def foo(a, b, c=[]):
... c.append(a)
... c.append(b)
... print(c)
...
In[3]: foo(1, 1)
[1, 1]
In[4]: foo(1, 1)
[1, 1, 1, 1]
In[5]: foo(1, 1)
[1, 1, 1, 1, 1, 1]

同一個(gè)變量c在函數(shù)調(diào)用的每一次都被反復(fù)引用。這可能有一些意想不到的后果。

總結(jié)

這些只是相對(duì)來(lái)說(shuō)剛接觸Python的人可能會(huì)遇到的一些問(wèn)題。然而請(qǐng)注意，可能會(huì)遇到的問(wèn)題遠(yuǎn)非就這么些。然而另一些缺陷是人們像使用Java或C++一樣使用Python，并且試圖按他們熟悉的方式使用Python。所以作為本篇文章的一個(gè)延續(xù)，嘗試深入一些東西，例如Python的super函數(shù)。看看類方法、靜態(tài)方法和 __slots__等。

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