開発中によく遭遇する Python の落とし穴と注意事項

最近、Python を使用しているときに、変数オブジェクト datetime.datetime.now() を関数のデフォルト パラメーターとして使用したり、モジュールの循環依存関係など、いくつかの落とし穴に遭遇しました。

今後の問い合わせや追加のためにここに記録してください。

可変オブジェクトをデフォルトパラメータとして使用しないようにします

関数を使用するプロセスでは、デフォルトパラメータが関係することがよくあります。 Python では、可変オブジェクトをデフォルトのパラメーターとして使用すると、予期しない結果が発生する可能性があります。

例を見てみましょう:

def append_item(a = 1, b = []):
    b.append(a)
    print b
     
append_item(a=1)
append_item(a=3)
append_item(a=5)

結果は次のとおりです:

[1]
[1, 3]
[1, 3, 5]

結果からわかるように、append_item 関数が 2 回呼び出されたとき、関数パラメータ b は [] に初期化されず、そのままのままです。前の関数 呼び出しの値。

この結果が得られる理由は、Python では関数パラメーターのデフォルト値が関数の定義時に 1 回だけ初期化されるためです。

Python のこの機能を証明する例を見てみましょう:

class Test(object):  
    def __init__(self):  
        print("Init Test")  
           
def arg_init(a, b = Test()):  
    print(a)  
arg_init(1)  
arg_init(3)  
arg_init(5)

結果は次のとおりです:

Init Test
1
3
5

この例の結果から、Test クラスは 1 回だけインスタンス化されていることがわかります。これは、デフォルトのパラメーターが関数呼び出しの回数とは関係がなく、関数の定義時に 1 回だけ初期化されます。

変数のデフォルト パラメーターの正しい使用方法

変数のデフォルト パラメーターについては、次のパターンを使用して上記の意図しない結果を回避できます:

def append_item(a = 1, b = None):
    if b is None:
        b = []
    b.append(a)
    print b
     
append_item(a=1)
append_item(a=3)
append_item(a=5)

結果は次のようになります:

[1]
[3]
[5]

Python のスコープ

Python スコープの解決順序は次のとおりです。ローカル、エンクロージング、グローバル、組み込み。これは、Python インタープリターがこの順序に従って変数を解析することを意味します。

簡単な例を見てください:

global_var = 0
def outer_func():
    outer_var = 1
     
    def inner_func():
        inner_var = 2
         
        print "global_var is :", global_var
        print "outer_var is :", outer_var
        print "inner_var is :", inner_var
         
    inner_func()
     
outer_func()

結果は次のようになります:

global_var is : 0
outer_var is : 1
inner_var is : 2

Python では、スコープについて注意すべき点の 1 つは、スコープ内の変数に値を代入するときに Python が考慮することです。この変数を現在のスコープのローカル変数にします。

これも比較的理解しやすいです。次のコードでは、var_func が num 変数に値を代入するため、ここでの num は var_func スコープ内のローカル変数です。

num = 0
def var_func():
    num = 1
    print "num is :", num
     
var_func()

問題1

しかし、次の方法で変数を使用すると、問題が発生します:

num = 0
def var_func():
    print "num is :", num
    num = 1
     
var_func()

結果は次のとおりです:

UnboundLocalError: local variable 'num' referenced before assignment

このエラーが発生する理由は、var_func代入でnum変数を指定しているためです。が作成されるため、Python インタプリタは num が var_func スコープ内のローカル変数であると認識しますが、コードが print "num is:" num ステートメントまで実行されると、num はまだ未定義です。

質問 2

上記のエラーは比較的明白ですが、次のようなより微妙なエラー形式もあります:

li = [1, 2, 3]
def foo():
    li.append(4)
    print li
foo()
def bar():
    li +=[5]
    print li
bar()

コードの結果は次のとおりです:

[1, 2, 3, 4]
UnboundLocalError: local variable 'li' referenced before assignment

foo 関数内、Python のスコープに従ってorder を解析する場合、この関数ではグローバル li 変数が使用されますが、bar 関数では li 変数に値が割り当てられるため、li は bar スコープ内の変数として扱われます。

bar 関数のこの問題では、グローバル キーワードを使用できます。

li = [1, 2, 3]
def foo():
    li.append(4)
    print li
     
foo()
def bar():
    global li
    li +=[5]
    print li
     
bar()

クラス属性の非表示

Pythonにはクラス属性とインスタンス属性があります。クラス属性はクラス自体に属し、すべてのクラス インスタンスによって共有されます。

クラス属性は、クラス名またはクラス インスタンスを通じてアクセスおよび変更できます。ただし、インスタンスがクラスと同じ名前の属性を定義している場合、クラス属性は非表示になります。

次の例を見てください:

class Student(object):
    books = ["Python", "JavaScript", "CSS"]
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    pass
     
wilber = Student("Wilber", 27)
print "%s is %d years old" %(wilber.name, wilber.age)
print Student.books
print wilber.books
wilber.books = ["HTML", "AngularJS"]
print Student.books
print wilber.books
del wilber.books
print Student.books
print wilber.books

最初、wilber インスタンスはクラスの Books 属性に直接アクセスできますが、wilber インスタンスが Books という名前のインスタンス属性を定義すると、 、 wilber インスタンスの Books 属性 " クラスの Books 属性は非表示になります。wilber インスタンスの Books 属性が削除された後、wilber.books は再びクラスの Books 属性に対応します。

Wilber is 27 years old
['Python', 'JavaScript', 'CSS']
['Python', 'JavaScript', 'CSS']
['Python', 'JavaScript', 'CSS']
['HTML', 'AngularJS']
['Python', 'JavaScript', 'CSS']
['Python', 'JavaScript', 'CSS']

Python の値で継承を使用する場合は、クラス属性の非表示にも注意してください。クラスの場合、クラスの __dict__ 属性を通じてすべてのクラス属性を表示できます。

当通过类名来访问一个类属性的时候，会首先查找类的__dict__属性，如果没有找到类属性，就会继续查找父类。但是，如果子类定义了跟父类同名的类属性后，子类的类属性就会隐藏父类的类属性。

看一个例子：

class A(object):
    count = 1
     
class B(A):
    pass    
     
class C(A):
    pass        
     
print A.count, B.count, C.count      
B.count = 2
print A.count, B.count, C.count      
A.count = 3
print A.count, B.count, C.count     
print B.__dict__
print C.__dict__

结果如下，当类B定义了count这个类属性之后，就会隐藏父类的count属性：

1 1 1
1 2 1
3 2 3
{'count': 2, '__module__': '__main__', '__doc__': None}
{'__module__': '__main__', '__doc__': None}

tuple是“可变的”

在Python中，tuple是不可变对象，但是这里的不可变指的是tuple这个容器总的元素不可变（确切的说是元素的id），但是元素的值是可以改变的。

tpl = (1, 2, 3, [4, 5, 6])
print id(tpl)
print id(tpl[3])
tpl[3].extend([7, 8])
print tpl
print id(tpl)
print id(tpl[3])

代码结果如下，对于tpl对象，它的每个元素都是不可变的，但是tpl[3]是一个list对象。也就是说，对于这个tpl对象，id(tpl[3])是不可变的，但是tpl[3]确是可变的。

36764576
38639896
(1, 2, 3, [4, 5, 6, 7, 8])
36764576
38639896

Python的深浅拷贝

在对Python对象进行赋值的操作中，一定要注意对象的深浅拷贝，一不小心就可能踩坑了。

当使用下面的操作的时候，会产生浅拷贝的效果：

使用切片[:]操作

使用工厂函数（如list/dir/set）

使用copy模块中的copy()函数

使用copy模块里面的浅拷贝函数copy()：

import copy
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.copy(will)
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

使用copy模块里面的深拷贝函数deepcopy()：

import copy
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.deepcopy(will)
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

模块循环依赖

在Python中使用import导入模块的时候，有的时候会产生模块循环依赖，例如下面的例子，module_x模块和module_y模块相互依赖，运行module_y.py的时候就会产生错误。

# module_x.py
import module_y
     
def inc_count():
    module_y.count += 1
    print module_y.count
     
     
# module_y.py
import module_x
count = 10
def run():
    module_x.inc_count()
     
run()

其实，在编码的过程中就应当避免循环依赖的情况，或者代码重构的过程中消除循环依赖。

当然，上面的问题也是可以解决的，常用的解决办法就是把引用关系搞清楚，让某个模块在真正需要的时候再导入（一般放到函数里面）。

对于上面的例子，就可以把module_x.py修改为如下形式，在函数内部导入module_y：

# module_x.py
def inc_count():
    import module_y
    module_y.count += 1