Python程序员最常犯的10个错误，你中招了吗？
导读：本文共7118.5字符，通常情况下阅读需要24分钟。同时您也可以点击右侧朗读，来听本文内容。按键盘←（左） →（右） 方向键可以翻页。
摘要：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... ...
目录
(为您整理了一些要点),点击可以直达。
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://onlamp/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：
>>> def foo(bar=[]): # bar is optional and defaults to [] if not specified... bar.append("baz") # but this line could 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：
>>> def foo(bar=None):... if bar is None: # or if not bar:... bar = []... bar.append("baz")... return bar...>>> foo()["baz"]>>> foo()["baz"]>>> foo()["baz"]
常见错误2：错误地使用类变量
代码示例：
>>> class A(object):... x = 1...>>> class B(A):... pass...>>> class C(A):... pass...>>> print A.x, B.x, C.x1 1 1
运行结果没问题。
>>> B.x = 2>>> print A.x, B.x, C.x1 2 1
结果也正确。
>>> A.x = 3>>> print A.x, B.x, C.x3 2 3
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。
如果想更深入了解Python的类特性，请戳：
https://toptal/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: # To catch both exceptions, right?... pass...Traceback (most recent call last):File "
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 "
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。
关于UnboundLocalError更多内容请戳：
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] # ... but this bombs!...>>> foo2()Traceback (most recent call last):File "
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 = [n for n in range(10)]>>> for i in range(len(numbers)):... if odd(numbers[i]):... del numbers[i] # BAD: Deleting item from a list while iterating over it...Traceback (most recent call last):File "
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 = [n for n in range(10)]>>> numbers[:] = [n for n in numbers if not odd(n)] # ahh, the beauty of it all>>> numbers[0, 2, 4, 6, 8]
更多有关列表解析式的详细内容，请戳：https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html#tut-listcomps
常见错误6：不理解Python闭包中的变量绑定
代码示例：
>>> def create_multipliers():... return [lambda x : i * x for i in range(5)]>>> for multiplier in create_multipliers():... print multiplier(2)...
你以为运行结果会是：
02468
但实际输出结果是：8
8888
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：
>>> def create_multipliers():... return [lambda x, i=i : i * x for i in range(5)]...>>> for multiplier in create_multipliers():... print multiplier(2)...02468
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：
import bdef f():return b.xprint f()
b.py模块中的代码：
import ax = 1def g():print a.f()
首先，我们尝试导入a.py：
>>> import a1
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？
>>> import bTraceback (most recent call last):File "
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 = 1def g():
import a # This will be evaluated only when g() is calledprint a.f()
现在我们再导入b.py模块，就不会报错啦！
>>> import b>>> b.g()1 # Printed a first time since module 'a' calls 'print f()' at the end1 # Printed a second time, this one 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：
import sysdef bar(i):if i == 1: raise KeyError(1) if i == 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.py 1key error1$ python foo.py 2value error2
但是在Python 3中运行时：
$ python3 foo.py 1key errorTraceback (most recent call last):File "foo.py", line 19, in
Python程序员最常犯的10个错误，你中招了吗？的详细内容，希望对您有所帮助，信息来源于网络。