措施员必知的Python陷阱与缺陷列表分享

　　【资讯】我小我私人对陷阱的界说是这样的：代码看起来可以事变，但不是以你“想虽然“”的方法。假如一段代码直接堕落，抛出了非常，我不以为这是陷阱。

　　好比，Python措施员应该都碰着过的“UnboundLocalError”, 示例：

　　>>> a=1 >>> def func(): ... a+=1 ... print a ... >>> func() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in func UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

　　对付“UnboundLocalError”,尚有更高级的版本：

　　import random def func(ok): if ok: a = random.random() else: import random a = random.randint(1, 10) return a func(True)# UnboundLocalError: local variable 'random' referenced before assignment

　　也许对付许多python新手来说，这个Error让人摸不着脑子。但我以为这不算陷阱，由于这段代码必然会报错，而不是冷静的以错误的方法运行。不怕真小人，就怕伪君子。我以为缺陷就比如伪君子。

　　那么Python中哪些真正算得上陷阱呢?

　　第一：以mutable工具作为默认参数

　　这个预计是最广为人知的了，Python和其他许多说话一样，提供了默认参数，默认参数确实是个好对象，可以让函数挪用者忽略一些细节(好比GUI编程，Tkinter，QT)，对付lambda表达式也很是有效。可是假如行使了可变工具作为默认参数，那么工作就不那么舒畅了。

　　>>> def f(lst = []): ... lst.append(1) ... return lst ... >>> f() [1] >>> f() [1, 1]

　　惊喜不惊喜?!究其缘故起因，python中统统都是工具，函数也不列外，默认参数只是函数的一个属性。而默认参数在函数界说的时辰已经求值了。

　　Default parameter values are evaluated when the function definition is executed.

　　stackoverflow上有一个更恰当的例子来声名默认参数是在界说的时辰求值，而不是挪用的时辰。

　　>>> import time >>> def report(when=time.time()): ... return when ... >>> report() 1500113234.487932 >>> report() 1500113234.487932

　　python docoment 给出了尺度的办理步伐：

　　A way around this is to use None as the default, and explicitly test for it in the div of the function

　　>>> def report(when=None): ... if when is None: ... when = time.time() ... return when ... >>> report() 1500113446.746997 >>> report() 1500113448.552873

　　第二: x += y vs x = x + y

　　一样平常来说，二者是等价的，至少看起来是等价的(这也是陷阱的界说 — 看起来都OK，但不必然正确)。

　　>>> x=1;x += 1;print x 2 >>> x=1;x = x+1;print x 2 >>> x=[1];x+=[2];print x [1, 2] >>> x=[1];x=x+[2];print x [1, 2]

　　呃，被光速打脸了?

　　>>> x=[1];print id(x);x=x+[2];print id(x) 4357132800 4357132728 >>> x=[1];print id(x);x+=[2];print id(x) 4357132800 4357132800

　　前者x指向一个新的工具，后者x在原本的工具是修改，虽然，那种结果是正确的取决于应用场景。至少，得知道，二者偶然辰并纷歧样

　　第三，神奇的小括号–()

　　小括号(parenthese)在各类编程说话中都有普及的应用，python中，小括号还能暗示元组(tuple)这一数据范例, 元组是immutable的序列。

　　>>> a = (1, 2) >>> type(a) <type 'tuple'> >>> type(()) <type 'tuple'>

　　但假如只有一个元素呢

　　>>> a=(1) >>> type(a) <type 'int'>

　　神奇不神奇，假如要暗示只有一个元素的元组，正确的姿势是：

　　>>> a=(1) >>> type(a) <type 'int'>

　　第四：天生一个元素是列表的列表

　　这个有点像二维数组，虽然天生一个元素是字典的列表也是可以的，更普通的说，天生一个元素是可变工具的序列

　　很简朴嘛：

　　>>> a= [[]] * 10 >>> a [[], [], [], [], [], [], [], [], [], []] >>> a[0].append(10) >>> a[0] [10]

　　看起来很不错，简朴明白，but

　　>>> a[1] [10] >>> a [[10], [10], [10], [10], [10], [10], [10], [10], [10], [10]]

　　我猜，这应该不是你预期的功效吧，究其缘故起因，照旧由于python中list是可变工具，上述的写法各人都指向的统一个可变工具，正确的姿势

　　>>> a = [[] for _ in xrange(10)] >>> a[0].append(10) >>> a [[10], [], [], [], [], [], [], [], [], []]

　　第五，在会见列表的时辰，修改列表

　　列表(list)在python中行使很是普及，虽然常常会在会见列表的时辰增进可能删除一些元素。好比，下面这个函数，试图删掉列表中为3的倍数的元素

　　>>> def modify_lst(lst): ... for idx, elem in enumerate(lst): ... if elem % 3 == 0: ... del lst[idx]

　　测试一下，

　　>>> lst = [1,2,3,4,5,6] >>> modify_lst(lst) >>> lst [1, 2, 4, 5]

　　仿佛没什么错，不外这只是命运好

　　>>> lst = [1,2,3,6,5,4] >>> modify_lst(lst) >>> lst [1, 2, 6, 5, 4]

　　上面的例子中，6这个元素就没有被删除。假如在modify_lst函数中print idx， item就可以发明眉目：lst在变短，但idx是递增的，以是在上面堕落的例子中，当3被删除之后，6酿成了lst的第2个元素(从0开始)。在C++中，假如遍历容器的时辰用迭代器删除元素，也会有同样的题目。

　　假如逻辑较量简朴，行使list comprehension是不错的留意

　　第六，闭包与lambda

　　这个也是老发展谈的例子，在其他说话也有相同的环境。先看一个例子:

　　>>> def create_multipliers(): ... return [lambda x:i*x for i in range(5)] ... >>> for multiplier in create_multipliers(): ... print multiplier(2) ...

（编辑：湖南网）

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