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惯用法与常见坑

这一页是全书的"速查表"：上半部分是地道的写法，下半部分是最常踩的坑。每一条都尽量用最短的例子说明，详细解释在对应的章节里。适合在写完代码后对照检查，或者面试前快速过一遍。

地道的写法

遍历

# 需要下标时用 enumerate
for i, item in enumerate(items):          # 而不是 for i in range(len(items))
    ...

# 同时遍历多个序列用 zip（长度应当相同时加 strict=True）
for name, score in zip(names, scores, strict=True):
    ...

# 遍历字典的键值对
for key, value in d.items():
    ...

# 反向、排序遍历
for x in reversed(items): ...
for x in sorted(items, key=len): ...

解包与交换

>>> a, b = 1, 2
>>> a, b = b, a
>>> head, *tail = [1, 2, 3]
>>> (a, b), head, tail
((2, 1), 1, [2, 3])

判断

>>> x = 5
>>> 0 < x < 10                            # 链式比较
True
>>> x in {1, 3, 5}                        # 多值判断用 in + 集合
True
>>> items = [0, "", None, 3]
>>> any(items), all(items)
(True, False)
  • 判断空容器用 if not items:，判断 None 用 if x is None:。
  • isinstance(x, (int, float)) 而不是 type(x) == int。

构建集合

>>> words = ["apple", "Bob", "cat"]
>>> [w.upper() for w in words if len(w) > 2]
['APPLE', 'BOB', 'CAT']
>>> {w: len(w) for w in words}
{'apple': 5, 'Bob': 3, 'cat': 3}
>>> ", ".join(words)                      # 拼接字符串用 join
'apple, Bob, cat'
>>> list(dict.fromkeys([3, 1, 3, 2]))     # 保序去重
[3, 1, 2]

字典

value = d.get(key, default)               # 而不是 if key in d: ... else: ...
d.setdefault(key, []).append(x)           # 或者用 defaultdict(list)
merged = defaults | overrides             # 合并
counts = Counter(words)                   # 计数

海象运算符 :=

在表达式中赋值，避免重复计算或重复调用：

>>> import re
>>> if (m := re.search(r"(\d+)", "order 42")):
...     print(m[1])
...
42
>>> data = [3, 8, 1, 9]
>>> [y for x in data if (y := x * x) > 10]
[64, 81]

读取数据块直到结束，也是它的经典用法：while chunk := f.read(8192): ...。

for ... else

循环没有被 break 打断时执行 else，适合"找不到时怎么办"：

>>> for n in [4, 6, 8]:
...     if n % 2:
...         print("found odd", n)
...         break
... else:
...     print("no odd number")
...
no odd number

资源管理

  • 文件、锁、连接一律用 with。
  • 路径用 pathlib.Path，打开文本文件写 encoding="utf-8"。

其他

  • 用 _ 表示不关心的值：for _ in range(3)、_, ext = os.path.splitext(p)。
  • 大数字加下划线：1_000_000。
  • 返回多个值时返回元组或 dataclass，不要返回一个语义不明的列表。
  • 函数的开关参数设为仅关键字参数：def fetch(url, *, retry=False)。

常见的坑

可变默认参数

>>> def add(x, bucket=[]):
...     bucket.append(x)
...     return bucket
...
>>> add(1), add(2)
([1, 2], [1, 2])

默认值只在定义时求值一次。用 None 做默认值，在函数里创建新列表。详见函数进阶。

闭包的延迟绑定

>>> fs = [lambda: i for i in range(3)]
>>> [f() for f in fs]
[2, 2, 2]

闭包捕获的是变量不是值。用默认参数 lambda i=i: i 或 functools.partial 修复。详见函数进阶。

用 * 复制嵌套列表

>>> grid = [[0] * 2] * 2
>>> grid[0][0] = 1
>>> grid
[[1, 0], [1, 0]]

外层复制的是同一个内层列表的引用。用 [[0] * 2 for _ in range(2)]。

遍历时修改容器

>>> nums = [1, 2, 2, 3]
>>> for n in nums:
...     if n == 2:
...         nums.remove(n)
...
>>> nums                                  # 第二个 2 被跳过了
[1, 2, 3]
>>> d = {"a": 1, "b": 2}
>>> for k in d:
...     if d[k] == 1:
...         del d[k]
...
Traceback (most recent call last):
  ...
RuntimeError: dictionary changed size during iteration

构建一个新的容器（[n for n in nums if n != 2]），或者遍历副本（for k in list(d):）。

用 is 比较值

a is b 比较的是"是不是同一个对象"。小整数和部分字符串会被缓存，所以有时 is 恰好返回 True，换个值就不行了。比较值永远用 ==，is 只用于 None、True、False 和哨兵对象。

浮点数精度

>>> 0.1 + 0.2 == 0.3
False
>>> import math
>>> math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3)
True
>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal("0.1") + Decimal("0.2") == Decimal("0.3")
True
>>> round(2.5), round(3.5), round(2.675, 2)       # 银行家舍入，以及二进制表示误差
(2, 4, 2.67)

比较浮点数用 math.isclose；金额用 Decimal（从字符串构造）或者整数"分"。round 采用"四舍六入五成双"，不是四舍五入。

整除和取模的符号

>>> -7 // 2, -7 % 2
(-4, 1)
>>> int(-7 / 2)
-3

// 向负无穷取整，不是向零截断。和其他语言交互（比如对照 C/Java 的结果）时要注意。

bool 是 int 的子类

>>> True + True, isinstance(True, int)
(2, True)
>>> {1: "one", True: "true"}
{1: 'true'}

True == 1 且哈希相同，所以在字典里它们是同一个键。校验"是整数"时，如果要排除布尔值，需要额外判断 not isinstance(x, bool)。

就地修改的方法返回 None

>>> items = [3, 1, 2]
>>> result = items.sort()
>>> print(result)
None
>>> sorted([3, 1, 2])                     # 需要返回值时用 sorted
[1, 2, 3]

list.sort()、list.append()、list.reverse()、dict.update()、random.shuffle() 都是原地修改并返回 None。

迭代器只能用一次

>>> squares = map(lambda x: x * x, [1, 2, 3])
>>> sum(squares), sum(squares)
(14, 0)

map、filter、zip、生成器、文件对象都是一次性的。需要多次使用时先 list()。

except 的变量在块结束后被删除

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    pass
print(e)          # NameError：e 在 except 块结束时被删除了

需要在块外使用异常对象时，先赋值给另一个变量。

捕获过宽的异常

try:
    value = compute(data)
except Exception:          # 连拼写错误导致的 NameError 也被吞掉了
    value = None

只捕获你预期的、知道怎么处理的具体异常，并且让 try 块尽量小。详见异常与上下文管理器。

脚本和标准库模块同名

把自己的文件命名为 random.py、json.py、email.py、test.py，import random 就会导入你自己的文件，报出莫名其妙的 AttributeError。3.13 起错误信息会提示你可能是这个原因，但最好一开始就避开这些名字。

循环导入

a.py 导入 b.py，b.py 又导入 a.py，就可能出现 ImportError: cannot import name ... (most likely due to a circular import)。解决办法：

  1. 把两边共同依赖的东西抽到第三个模块；
  2. 只在函数内部导入（延迟到调用时）；
  3. 如果只是类型标注需要，放在 if TYPE_CHECKING: 块里导入。

循环导入往往说明模块的职责划分有问题。

相对导入与运行方式

在包里的模块使用了相对导入（from .utils import x），直接 python mypkg/cli.py 运行会报 ImportError: attempted relative import with no known parent package。应该用模块方式运行：python -m mypkg.cli，或者通过 [project.scripts] 定义的命令运行。

在协程里调用阻塞函数

async def 里的 time.sleep()、requests.get() 会让整个事件循环停住。用 await asyncio.sleep()、异步的 HTTP 库，或者 await asyncio.to_thread(func)。详见 asyncio。

时间没有时区

datetime.now() 和 datetime.utcnow()（已弃用）返回的都是不带时区的时间，跨时区、跨服务器时会出错。用 datetime.now(UTC)，详见常用标准库。

默认编码

open("f.txt") 不写 encoding 时，在 Windows 上通常不是 UTF-8。统一写 encoding="utf-8"。

代码审查清单

提交代码前，对照检查：

  • 没有可变的默认参数，没有可变的类属性被当作实例数据
  • 没有裸 except:，没有被吞掉的异常，try 块足够小
  • 文件、锁、连接都在 with 里
  • 比较 None 用 is，比较值用 ==，浮点数用 isclose，金额用 Decimal
  • 循环里没有对 list 做 in 判断或 pop(0)
  • 时间带时区，文本文件指定编码
  • 公开函数有类型标注和文档字符串
  • 新逻辑有测试，ruff 和 mypy 通过

本章练习题（1 道）

在浏览器里直接写代码、跑测试；也可以在本地用 python practice/judge.py 判题。

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