PEP8规则及Pycharm应用

PEP8

PEP是 Python Enhancement Proposal 的缩写，翻译过来就是 Python增强建议书

PEP8 是什么呢，简单说就是一种编码规范，是为了让代码“更好看”，更容易被阅读。

具体有这些规范，参考 PEP 8 -- Style Guide for Python Code

For example

Yes: import os
     import sys

No:  import sys, os


Yes:
i = i + 1
submitted += 1
x = x*2 - 1
hypot2 = x*x + y*y
c = (a+b) * (a-b)


No:
i=i+1
submitted +=1
x = x * 2 - 1
hypot2 = x * x + y * y
c = (a + b) * (a - b)

对于初学者（例如我）来说，这些标准太多，在实际coding中可能很难记住所有的。之前招聘爬虫工程师，会PEP8也会加分，所以学习下PEP8还是有帮助的。

Pycharm 设置

PyCharm 配置 PEP 8 代码提示 直接在右下角调整 Highlighting Level 为 Inspections 就能自动 PEP 8提示 (一般默认就是这个)

For example

鼠标移到上方会提示： PEP 8: expected 2 blank lines, found 1，我们再增加一个空格就好了，你的代码中有任何不符合 PEP8 规范的地方都会有“~~~~~”提示

这是一个困扰了我很久的问题，我一直不知道是哪里出了错，看英文也不懂，最后去Google才知道，创建字典的写法不规范，应该这样写：

item = dict()

其他工具

除了Pycharm，还有其他工具可以提示

1. Google 开源的 Python 文件格式化工具：github.com/google/yapf
2. pyflakes, pylint 等工具及各种编辑器的插件

正文

好吧，这里才是正文，正确的规范如下：

缩进

• 不要使用 tab 缩进
• 使用任何编辑器写 Python，请把一个 tab 展开为 4 个空格
• 绝对不要混用 tab 和空格，否则容易出现 IndentationError

空格

• 在 list, dict, tuple, set, 参数列表的 , 后面加一个空格
• 在 dict 的 : 后面加一个空格
• 在注释符号 # 后面加一个空格，但是 #!/usr/bin/python 的 # 后不能有空格
• 操作符两端加一个空格，如 +, -, *, /, |, &, =
• 接上一条，在参数列表里的 = 两端不需要空格
• 括号（(), {}, []）内的两端不需要空格

空行

• function 和 class 顶上两个空行
• class 的 method 之间一个空行
• 函数内逻辑无关的段落之间空一行，不要过度使用空行
• 不要把多个语句写在一行，然后用 ; 隔开
• if/for/while 语句中，即使执行语句只有一句，也要另起一行

换行

• 每一行代码控制在 80 字符以内
• 使用 \ 或 () 控制换行，举例：

def foo(first, second, third, fourth, fifth,
        sixth, and_some_other_very_long_param):
    user = User.objects.filter_by(first=first, second=second, third=third) \
        .skip(100).limit(100) \
        .all()

text = ('Long strings can be made up '
        'of several shorter strings.')

命名

• 使用有意义的，英文单词或词组，绝对不要使用汉语拼音
• package/module 名中不要出现 -
• 各种类型的命名规范：

import

• 所有 import 尽量放在文件开头，在 docstring 下面，其他变量定义的上面
• 不要使用 from foo imort *
• import 需要分组，每组之间一个空行，每个分组内的顺序尽量采用字典序，分组顺序是：
  1. 标准库
  2. 第三方库
  3. 本项目的 package 和 module
• 不要使用隐式的相对导入（implicit relative imports），可是使用显示的相对导入（explicit relative imports），如from ..utils import parse，最好使用全路径导入（absolute imports）
• 对于不同的 package，一个 import 单独一行，同一个 package/module 下的内容可以写一起：

# bad
import sys, os, time

# good
import os
import sys
import time

# ok
from flask import Flask, render_template, jsonify

• 为了避免可能出现的命名冲突，可以使用 as 或导入上一级命名空间
• 不要出现循环导入(cyclic import)

注释

• 文档字符串 docstring, 是 package, module, class, method, function 级别的注释，可以通过 doc 成员访问到，注释内容在一对 """ 符号之间
• function, method 的文档字符串应当描述其功能、输入参数、返回值，如果有复杂的算法和实现，也需要写清楚
• 不要写错误的注释，不要无谓的注释

# bad 无谓的注释
x = x + 1       # increase x by 1

# bad 错误的注释
x = x - 1       # increase x by 1

• 优先使用英文写注释，英文不好全部写中文，否则更加看不懂

异常

• 不要轻易使用 try/except
• except 后面需要指定捕捉的异常，裸露的 except 会捕捉所有异常，意味着会隐藏潜在的问题
• 可以有多个 except 语句，捕捉多种异常，分别做异常处理
• 使用 finally 子句来处理一些收尾操作
• try/except 里的内容不要太多，只在可能抛出异常的地方使用，如：

    # bad
    try:
        user = User()
        user.name = "leon"
        user.age = int(age) # 可能抛出异常
        user.created_at = datetime.datetime.utcnow()

        db.session.add(user)
        db.session.commit() # 可能抛出异常
    except:
        db.session.rollback()

    # better
    try:
        age = int(age)
    except (TypeError, ValueError):
        return # 或别的操作

    user = User()
    user.name = "leon"
    user.age = age
    user.created_at = datetime.datetime.utcnow()
    db.session.add(user)

    try:
        db.session.commit()
    except sqlalchemy.exc.SQLAlchemyError: # 或者更具体的异常
        db.session.rollback()
    finally:
        db.session.close()

• 从 Exception 而不是 BaseException 继承自定义的异常类

Class（类）

• 显示的写明父类，如果不是继承自别的类，就继承自 object 类
• 使用 super 调用父类的方法
• 支持多继承，即同时有多个父类，建议使用 Mixin

编码建议

字符串

• 使用字符串的 join 方法拼接字符串
• 使用字符串类型的方法，而不是 string 模块的方法
• 使用 startswith 和 endswith 方法比较前缀和后缀
• 使用 format 方法格式化字符串

比较

• 空的 list, str, tuple, set, dict 和 0, 0.0, None 都是 False
• 使用 if some_list 而不是 if len(some_list) 判断某个 list 是否为空，其他类型同理
• 使用 is 和 is not 与单例（如 None）进行比较，而不是用 == 和 !=
• 使用 if a is not None 而不是 if not a is None
• 用 isinstance 而不是 type 判断类型
• 不要用 == 和 != 与 True 和 False 比较（除非有特殊情况，如在 sqlalchemy 中可能用到）
• 使用 in 操作：

    # bad
    if d.has_key(k):
        do_something()

    # good
    if k in d:
        do_something()

• 2.用 set 加速 “存在性” 检查，list 的查找是线性的，复杂度 O(n)，set 底层是 hash table, 复杂度 O(1)，但用 set 需要比 list 更多内存空间
  1. 用 key in dict 而不是 dict.has_key()

其他

• 使用列表表达式（list comprehension），字典表达式(dict comprehension, Python 2.7+) 和生成器(generator)
• dict 的 get 方法可以指定默认值，但有些时候应该用 [] 操作，使得可以抛出 KeyError
• 使用 for item in list 迭代 list, for index, item in enumerate(list) 迭代 list 并获取下标
• 使用内建函数 sorted 和 list.sort 进行排序
• 适量使用 map, reduce, filter 和 lambda，使用内建的 all, any 处理多个条件的判断
• 使用 defaultdict (Python 2.5+), Counter(Python 2.7+) 等 “冷门” 但好用的标准库算法和数据结构
• 使用装饰器(decorator)
• 使用 with 语句处理上下文
• 有些时候不要对类型做太过严格的限制，利用 Python 的鸭子类型（Duck Type）特性
• 使用 logging 记录日志，配置好格式和级别
• 了解 Python 的 Magic Method：A Guide to Python’s Magic Methods, Python 魔术方法指南
• 阅读优秀的开源代码，如 Flask 框架, Requests for Humans
• 不要重复造轮子，查看标准库、PyPi、Github、Google 等使用现有的优秀的解决方案

反思

写程序的好习惯在于理解、坚持，然后就是运用自如，你说呢？