1、手動進行字符串格式化

# 壞習(xí)慣

name = "Alice"

greeting = "Hello, " + name + "!"

 

# 好習(xí)慣

name = "Alice"

greeting = f"Hello, {name}!"

 

理由：使用+進行字符串拼接會導(dǎo)致代碼可讀性差，而且在復(fù)雜情況下容易出錯，f-string 可讀性更好

 

2、手動關(guān)閉文件

# 壞習(xí)慣

file = open("example.txt", "r")

content = file.read()

file.close()

 

# 好習(xí)慣

with open("example.txt", "r") as file:  

　　content = file.read()

 

理由：手動關(guān)閉文件容易忘記，使用上下文管理器（with語句）會在代碼執(zhí)行完畢后自動關(guān)閉文件，即使發(fā)生異常也會被正確處理，更加安全可靠

 

3、使用裸 except子句

# 壞習(xí)慣

try:  

　　result = 10 / 0

except:  

　　print("Error occurred")

 

# 好習(xí)慣

try:  

　　result = 10 / 0 

except ZeroDivisionError:   

　　print("Error occurred")

 

理由：裸 except 會捕捉所有異常，包括系統(tǒng)退出信號等。這可能會導(dǎo)致在處理異常時掩蓋真正的錯誤，使得調(diào)度變得更加困難。

 

4、默認參數(shù)使用可變對象

# 壞習(xí)慣

def add_item(item, items=[]):  

　　items.append(item)  

　　return items

 

# 好習(xí)慣

def add_item(item, items=None):  

　　if items is None:    

　　　　item = []  

　　　　items.append(item)  

　　return items

理由：默認參數(shù)在函數(shù)定義時被計算，而不是在每次函數(shù)調(diào)用時。這意味著如果默認參數(shù)是可變對象（如列表或字典），那么它將在所有函數(shù)調(diào)用之間共享，導(dǎo)致意外的結(jié)果

 

5、不會使用推導(dǎo)式

# 壞習(xí)慣

squares = []

for i in range(5):  

　　squares.append(i ** 2)

 

# 好習(xí)慣

squares = [i ** 2 for i in range(5)]

 

理由：推導(dǎo)式是一種簡潔，可讀性高的語法糖，可以減少代碼行數(shù)，提高效率

 

6、使用 type(x) 檢查類型

# 壞習(xí)慣

value = 42

if type(value) is int:  

　　print("It is an integer")

 

# 好習(xí)慣

value = 42

if isinstance(value, int):  

　　print("It is an integer")

 

理由：type 不如 isintance 靈活，且無法處理繼承關(guān)系。

 

7、使用 ==判斷是否為 None, True 或 False

# 壞習(xí)慣

if x == None:  

　　print("x is None")

 

# 好習(xí)慣

if x is None:  

　　print("x is None")

 

理由：在Python中， None, True 或 False 是單例對象，使用 is 能確保比較的是對象的身份。另外，對象的 __eq__方法可以被重載，這就意味著 == 可能不總是按照我們的期望的方式進行比較。

 

8、使用 bool(...) 或 len(...) 進行條件檢查

# 壞習(xí)慣

my_list = [1, 2, 3]

if len(my_list) != 0:  

　　print("List is not empty")

 

# 好習(xí)慣

my_list = [1, 2, 3]

if my_list:  

　　print("List is not empty")

 

理由：在條件判斷時使用可讀性更高的表達式，不必顯式地檢查長度或真值。

 

9、使用 range(len(...))， 而不是 enumerate

# 壞習(xí)慣

my_list = ['apple', 'banana', 'orange']

for i in range(len(my_list)):  

　　item = my_list[i]  

　　print(i, item)

 

# 好習(xí)慣

my_list = ['apple', 'banana', 'orange']

for i, item in enumerate(my_list):  

　　print(i, item)

 

理由：enumerate()提供了在迭代中同時獲取索引和值的優(yōu)雅方式，比手動追蹤索引更好

 

10、不了解字典的 items 方法

# 壞習(xí)慣

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c':3}

for key in my_dict:  

　　print(key, my_dict[key])

 

# 好習(xí)慣

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c':3}

for key, value in my_dict.items():  

　　print(key, value)

 

理由：items() 提供了更直接的方式同時獲取鍵和值，避免了額外的字典查找。

 

11、不使用元組解包

# 壞習(xí)慣

coordinates = (3, 5)

x = coordinates[0]

y = coordinates[1]

 

# 好習(xí)慣

coordinates = (3, 5)

x, y = coordinates

理由：元組解包能夠使代碼更加簡潔，提高可讀性。

 

12、使用 time() 進行代碼計時

# 壞習(xí)慣

start_time = time.time()

end_time = time.time()

 

# 好習(xí)慣

start_time = time.perf_counter()

end_time = time.perf_counter()

 

理由：perf_counter()提供了更高精度的計時，適用于測量小段代碼的執(zhí)行時間。time() 通常精度較低，可能不適合測量短時間間隔。

 

13、在生產(chǎn)環(huán)境使用 print 語句而不是日志

# 壞習(xí)慣

result = calculate_result()

print("Result:", result)

 

# 好習(xí)慣

import logging

result = calculate_result()

logging.info("Result: %s", result)

 

理由：print 語句是調(diào)度的一種方式，但在生產(chǎn)環(huán)境中使用日志更為合適，具備更多配置選項和級別

 

14、使用 import * 導(dǎo)入模塊

# 壞習(xí)慣

from module import *

 

# 好習(xí)慣

from module import specific_function_or_class

 

理由：導(dǎo)入所有符號可能導(dǎo)致命名沖突，不利用代碼維護。

 

15、不使用原始字符串

# 壞習(xí)慣

regular_string = "C:\\Documnets\\file.txt"

 

# 好習(xí)慣

regular_string = r"C:\Document\file.txt"

 

理由：使用原始字符串可以提高代碼的可讀性，尤其是在處理路徑，正則表達式等需要反斜杠的情況下。原始字符串告訴讀者不要解釋反斜杠為轉(zhuǎn)義字符。

 

16、不遵循 PEP8 編碼規(guī)范

# 壞習(xí)慣

aVar=5

result=aVar+2

 

# 好習(xí)慣

a_var = 5

result = a_var + 2

 

理由：PEP8 提供了一致的代碼風(fēng)格，有助于提高代碼的可讀性，可維護性，以及團隊協(xié)作。