Python程序员最常犯的10个错误，你中招了吗？

大数据文摘作品

编译：什锦甜、Gao Ning、小鱼

Python简介

Python是一种具有动态语义的、面向对象的解释型高级编程语言。因其内置了高级数据结构，并支持动态类型和动态绑定，使用Python进行快速应用程序开发十分便利。同时作为一门脚本语言，它兼容部分现有的组件和服务。Python还支持模块和各种库的扩展，有助于实现模块化编程和提高代码复用率。

关于本文

刚接触这门语言的新手可能会对Python简洁灵活的语法有些不适应，或是低估了Python强大的性能。鉴于此，本文列出了Python开发人员常犯的10个小错误，资深程序猿也难免会中招哦。

本文供Python高级开发人员参考，Python小白可以参考下面这篇文章：

http://www.onlamp.com/pub/a/python/2004/02/05/learn_python.html

常见错误1：滥用表达式作为函数参数的默认值

Python允许开发者指定函数参数的默认值，这也是Python的一大特色，但当默认值可变时，可能会给开发者带来一些困扰。例如下面定义的函数：

>>>deffoo(bar=[]):# bar is optional and defaults to []ifnot specified

... bar.append("baz")# but thislinecould be problematic, as we'll see...

... return bar

看出bug了吗？那就是在每次调用函数前没有对可变参数进行赋值，而认为该参数就是默认值。比如上面的代码，有人可能期望在反复调用foo()时返回'baz'，以为每次调用foo()时，bar的值都为[]，即一个空列表。

但是，让我们来看看代码运行结果：

>>> foo()

["baz"]

>>> foo()

["baz","baz"]

>>> foo()

["baz","baz","baz"]

嗯？为什么每次调用foo()后会不断把"baz"添加到已有的列表，而不是新建一个新列表呢？答案就是，函数参数的默认值仅在定义函数时执行一次。因此，仅在第一次定义foo()时，bar初始化为默认值（即空列表），此后，每次调用foo()函数时，参数bar都是第一次初始化时生成的列表。

常见的解决方案：

>>>deffoo(bar=None):

...ifbar is None:# orifnot bar:

... bar= []

... bar.append("baz")

...returnbar

...

>>> foo()

["baz"]

>>> foo()

["baz"]

>>> foo()

["baz"]

常见错误2：错误地使用类变量

代码示例：

>>>classA(object):

... x=1

...

>>>classB(A):

... pass

...

>>>classC(A):

... pass

...

>>> print A.x, B.x, C.x

1 1 1

运行结果没问题。

>>> B.x =2

>>> print A.x, B.x, C.x

121

结果也正确。

>>> A.x =3

>>> print A.x, B.x, C.x

323

什么鬼？我们只改变了A.x.，为什么C.x 也变了？

在Python中，类变量是以字典形式进行内部处理，遵循方法解析顺序（Method Resolution Order ，MRO）。因此，在上述代码中，因为在类C中没有找到属性x，它就会从父类中查找x的值（尽管Python支持多重继承，但上述代码只存在一个父类A）。换句话说，C没有独立于类A的属于自己的x。因此，C.x实际上指的是A.x。除非处理得当，否则就会导致Python出现错误。

https://www.toptal.com/python/python-class-attributes-an-overly-thorough-guide

常见错误3：错误指定异常代码块的参数

假设你有如下代码：

>>>try:

... l = ["a","b"]

...int(l[2])

... except ValueError, IndexError: # Tocatchboth exceptions, right?

... pass

...

Traceback (most recent call last):

File"", line3, in

IndexError:listindex out of range

这里的问题是except语句不接受以这种方式指定的异常列表。在Python2.x中，except Exception语句中变量e可用来把异常信息绑定到第二个可选参数上，以便进一步查看异常的情况。因此，在上述代码中，except语句并没有捕捉到IndexError异常；而是将出现的异常绑定到了参数IndexError中。

想在一个except语句同时捕捉到多个异常的正确方式是，将第一个参数指定为元组，并将要捕捉的异常类型都写入该元组中。为了方便起见，可以使用as关键字，Python 2 和Python 3都支持这种语法格式：

>>>try:

... l = ["a","b"]

...int(l[2])

... except (ValueError, IndexError) as e:

... pass

...

>>>

常见错误4：错误理解Python中变量的作用域

Python变量作用域遵循LEGB规则，LEGB是Local，Enclosing，Global，Builtin的缩写，分别代表本地作用域、封闭作用域、全局作用域和内置作用域，这个规则看起来一目了然。事实上，Python的这种工作方式较为独特，会导致一些编程错误，例如：

>>> x =10

>>> def foo():

... x +=1

... print x

...

>>> foo()

Traceback (most recent call last):

File"", line1, in

File"", line2, in foo

UnboundLocalError: local variable'x'referenced before assignment

问题出在哪？

上面的错误是因为在作用域内对变量赋值时，Python自动将该变量视为该作用域的本地变量，并对外部定义的同名变量进行了屏蔽。因此，原本正确的代码，在某个函数内部添加了一个赋值语句后，却意外收到了UnboundLocalError的报错信息。

https://docs.python.org/2/faq/programming.html#why-am-i-getting-an-unboundlocalerror-when-the-variable-has-a-value

在使用列表时，Python程序员更容易掉入此类陷阱，例如：

>>> lst = [1,2,3]

>>> def foo1():

... lst.append(5) # This works ok...

...

>>> foo1()

>>> lst

[1,2,3,5]

>>> lst = [1,2,3]

>>> def foo2():

... lst += [5] # ... butthisbombs!

...

>>> foo2()

Traceback (most recent call last):

File"", line1, in

File"", line2, in foo

UnboundLocalError: local variable'lst'referenced before assignment

奇怪，为什么foo1正常运行，而foo2崩溃了呢？

原因和上一个案例中出现的问题相似，但这里的错误更加细微。函数foo1没有对变量lst进行赋值操作，而函数foo2有赋值操作。

首先， lst += [5]是lst = lst + [5]的缩写形式，在函数foo2中试图对变量lst进行赋值操作（Python将变量lst默认为本地作用域的变量）。但是，lst += [5]语句是对lst变量自身进行的赋值操作（此时变量lst的作用域是函数foo2），但是在函数foo2中还未声明该变量，所以就报错啦！

常见错误5:在遍历列表时修改列表

下面代码中的错误很明显：

>>> odd = lambda x :bool(x %2)

>>> numbers = [nforn in range(10)]

>>>fori in range(len(numbers)):

...ifodd(numbers[i]):

... del numbers[i] # BAD: Deleting item from alistwhileiterating over it

...

Traceback (most recent call last):

File"", line2, in

IndexError:listindex out of range

有经验的程序员都知道，在Python中遍历列表或数组时不应该删除该列表（数组）中的元素。虽然上面代码的错误很明显，但是在编写复杂代码时，资深程序员也难免会犯此类错误。

幸好Python集成了大量经典的编程范式，如果运用得当，可以大大简化代码并提高编程效率。简单的代码会降低出现上述bug的几率。列表解析式（list comprehensions）就是利器之一，它将完美避开上述bug，解决方案如下：

>>> odd = lambda x :bool(x %2)

>>> numbers = [nforn in range(10)]

>>> numbers[:] = [nforn in numbersifnot odd(n)] # ahh, the beauty of it all

>>> numbers

[,2,4,6,8]

常见错误6：不理解Python闭包中的变量绑定

代码示例：

>>>defcreate_multipliers():

...return[lambda x : i * xfori inrange(5)]

>>>formultiplier increate_multipliers():

... printmultiplier(2)

...

你以为运行结果会是：

2

4

6

8

但实际输出结果是：8

8

8

8

8

惊不惊喜！

这种情况是由于Python延迟绑定（late binding）机制造成的，也就是说只有在内部函数被调用时才会搜索闭包中变量的值。所以在上述代码中，每次调用create_multipliers()函数中的return函数时，会在附近作用域中查询变量i的值。（此时，return中循环已结束，所以i值为4）。

常见解决方案：

>>>defcreate_multipliers():

...return[lambda x, i=i :i * xfori inrange(5)]

...

>>>formultiplier increate_multipliers():

... printmultiplier(2)

...

2

4

6

8

没错！我们利用了匿名函数lambda的默认参数来生成结果序列。有人觉得这种用法很简洁，有人会说它很巧妙，还有人会觉得晦涩难懂。如果你是Python开发人员，那么深刻理解上述语法对你而言非常重要。

常见错误7：模块之间出现循环依赖

假设你有两个文件，分别是a.py和b.py，两者相互导入，如下所示：

a.py模块中的代码：

importb

deff():

returnb.x

printf()

b.py模块中的代码：

importa

x =1

def g():

print a.f()

首先，我们尝试导入a.py：

>>>importa

1

运行结果正确！这似乎有点出人意料，因为我们在这里进行循环导入，应该会报错呀！

答案是，在Python中如果仅存在一个循环导入，程序不会报错。如果一个模块已经被导入，Python会自动识别而不会再次导入。但是如果每个模块试图访问其他模块不同位置的函数或变量时，那么Error又双叒叕出现了。

回到上面的示例中，当导入a.py模块时，程序可以正常导入b.py模块，因为此时b.py模块未访问a.py中定义任何的变量或函数。b.py模块仅引用了a.py模中的a.f()函数。调用的a.f()函数隶属于g()函数，而a.py或b.py模块中并没有调用g()函数。所以程序没有报错。

但是，如果我们在未导入a.py模块之前先导入b.py模块，结果会怎样？

>>>importb

Traceback(most recent call last):

File "", line 1, in

File "b.py", line 1, in

importa

File "a.py", line 6, in

printf()

File "a.py", line 4, in f

returnb.x

AttributeError: 'module' object has no attribute 'x'

报错了！问题在于，在导入b.py的过程中，它试图导入a.py模块，而a.py模块会调用f()函数，f()函数又试图访问b.x变量。但此时，还未对变量b.x进行定义，所以出现了AttributeError异常。

稍微修改下b.py，即在g()函数内部导入a.py就可以解决上述问题。

修改后的b.py：

x =1

def g():

importa #This will be evaluated only wheng()is called

print a.f()

现在我们再导入b.py模块，就不会报错啦！

>>>importb

>>> b.g()

1# Printed a first time sincemodule'a'calls'print f()'at the end

1# Printed a second time,thisone is our call to'g'

常见错误8：文件命名与Python标准库模块的名称冲突

Python的优势之一就是其集成了丰富的标准库。正因为如此，稍不留神就会在为自己的文件命名时与Python自带标准库模块重名。例如，如果你的代码中有一个名为email.py的模块，恰好就和Python标准库中email.py模块重名了。）

上述问题比较复杂。举个例子，在导入模块A的时候，假如该模块A试图导入Python标准库中的模块B，但你已经定义了一个同名模块B，模块A会错误导入你自定义的模块B，而不是Python标准库中的模块B。这种错误很糟糕，因为程序员很难察觉到是因为命名冲突而导致的。

因此，Python程序员要注意避免与Python标准库模块的命名冲突。毕竟，修改自己模块的名称比修改标准库的名称要容易的多！当然你也可以写一份Python改善建议书（Python Enhancement Proposal，PEP）提议修改标准库的名称。

常见错误9：不熟悉Python2和Python3之间的差异

先来看看foo.py文件中的代码：

importsys

defbar(i):

ifi==1:

raise KeyError(1)

ifi ==2:

raise ValueError(2)

def bad():

e = None

try:

bar(int(sys.argv[1]))

except KeyError as e:

print('key error')

except ValueError as e:

print('value error')

print(e)

bad()

在Python 2中，上述代码运行正常

$ python foo.py1

key error

1

$ python foo.py2

value error

2

但是在Python 3中运行时：

$ python3 foo.py1

key error

Traceback(most recent call last):

File "foo.py", line 19, in

bad()

File "foo.py", line 17, in bad

print(e)

UnboundLocalError: local variable 'e' referenced before assignment

什么情况？原来，在Python 3中，在except代码块作用域外无法访问异常对象。（原因是，Python 3会将内存堆栈中的循环引用进行保留，直到垃圾回收器运行后在内存中对其进行清理。）

https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#except

解决方法之一是，在except代码块的作用域之外，加一句异常对象的引用就可以正常访问异常对象了。下面是处理后的代码，在Python2和Python3中的运行结果一致：

importsys

defbar(i):

ifi==1:

raise KeyError(1)

ifi ==2:

raise ValueError(2)

def good():

exception = None

try:

bar(int(sys.argv[1]))

except KeyError as e:

exception = e

print('key error')

except ValueError as e:

exception = e

print('value error')

print(exception)

good()

再次在Python3中运行代码：

$ python3 foo.py1

key error

1

$ python3 foo.py2

value error

2

问题解决了！

https://www.toptal.com/python#hiring-guide

常见错误10：误用_del_方法

假设名为mod.py的文件中有如下代码：

importfoo

classBar(object):

...

def __del__(self):

foo.cleanup(self.myhandle)

然后，你想在another_mod.py文件中进行如下操作：

importmod

mybar = mod.Bar()

如果你试图运行another_mod.py，将会出现AttributeError异常。

为什么呢？因为当Python解释器关闭时，该模块的全局变量的值都会被置为None。因此，在上述示例中，在调用__del__函数时，foo的值已经为None。

https://mail.python.org/pipermail/python-bugs-list/2009-January/069209.html

调用atexit.register()函数可以解决上述的Python高阶编程问题。在调用atexit.register()函数后，当你的代码运行结束后（即正常退出程序的情况下），注册处理程序会在解释器关闭之前运行。

应用上述方法，修改后的mod.py文件如下：

importfoo

importatexit

defcleanup(handle):

foo.cleanup(handle)

classBar(object):

def __init__(self):

...

atexit.register(cleanup, self.myhandle)

当程序正常终止时，这种方法可以很方便的调用程序的清理功能。上述示例中，foo.cleanup函数会决定如何处理self.myhandle所绑定的对象，但是调用atexit.register（）函数就可以由你决定何时执行清理功能。

总结

Python是一种强大且灵活的编程语言，提供了很多编程机制和范式，它可以极大地提高我们的工作效率。但不论使用何种软件工具或编程语言，开发人员都应该彻底理解Python的语法规则和编程规范，否则将会陷入“一知半解，害已误人”的状态。

不断学习Python的语法规则，尤其文中提到这些问题，有助于降低代码的出错概率，也会提升Python编程的效率。

希望你在阅读本文后能够有所收获，欢迎在留言区讨论~

https://www.toptal.com/python/top-10-mistakes-that-python-programmers-make

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