Python程序员鲜为人知但你应该知道的17个问题
一、不要使用可变对象作为函数默认值
...: def_list.append(value)
...: return def_list
...:
In [2]: my_list = append_to_list(1)
In [3]: my_list
Out[3]: [1]
In [4]: my_other_list = append_to_list(2)
In [5]: my_other_list
Out[5]: [1, 2] # 看到了吧,其实我们本来只想生成[2] 但是却把第一次运行的效果页带了进来
In [6]: import time
In [7]: def report_arg(my_default=time.time()):
...: print(my_default)
...:
In [8]: report_arg() # 第一次执行
1399562371.32
In [9]: time.sleep(2) # 隔了2秒
In [10]: report_arg()
1399562371.32 # 时间竟然没有变
这2个例子说明了什么? 字典,集合,列表等等对象是不适合作为函数默认值的. 因为这个默认值实在函数建立的时候就生成了, 每次调用都是用了这个对象的”缓存”. 我在上段时间的分享python高级编程也说到了这个问题,这个是实际开发遇到的问题,好好检查你学过的代码, 也许只是问题没有暴露
可以这样改:
def append_to_list(element, to=None):
if to is None:
to = []
to.append(element)
return to
二、生成器不保留迭代过后的结果
In [13]: 2 in gen
Out[13]: True
In [14]: 3 in gen
Out[14]: True
In [15]: 1 in gen
Out[15]: False # 1为什么不在gen里面了? 因为调用1->2,这个时候1已经不在迭代器里面了,被按需生成过了
In [20]: gen = (i for i in range(5))
In [21]: a_list = list(gen) # 可以转化成列表,当然a_tuple = tuple(gen) 也可以
In [22]: 2 in a_list
Out[22]: True
In [23]: 3 in a_list
Out[23]: True
In [24]: 1 in a_list # 就算循环过,值还在
Out[24]: True
三、lambda在闭包中会保存局部变量
In [29]: my_list = [lambda: i for i in range(5)]
In [30]: for l in my_list:
....: print(l())
....:
4
4
4
4
4
这个问题还是上面说的python高级编程中说过具体原因. 其实就是当我赋值给my_list的时候,lambda表达式就执行了i会循环,直到 i =4,i会保留
但是可以用生成器
In [31]: my_gen = (lambda: n for n in range(5))
In [32]: for l in my_gen:
....: print(l())
....:
0
1
2
3
4
也可以坚持用list:
In [33]: my_list = [lambda x=i: x for i in range(5)] # 看我给每个lambda表达式赋了默认值
In [34]: for l in my_list:
....: print(l())
....:
0
1
2
3
4
有点不好懂是吧,在看看python的另外一个魔法:
In [35]: def groupby(items, size):
....: return zip(*[iter(items)]*size)
....:
In [36]: groupby(range(9), 3)
Out[36]: [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8)]
一个分组的函数,看起来很不好懂,对吧? 我们来解析下这里
In [39]: [iter(items)]*3
Out[39]:
[
In [40]: [lambda x=i: x for i in range(5)]
Out[40]:
[
四、在循环中修改列表项
In [45]: for i in a:
....: if not i % 2:
....: a.remove(i)
....:
In [46]: a
Out[46]: [1, 3, 5] # 没有问题
In [50]: b = [2, 4, 5, 6]
In [51]: for i in b:
....: if not i % 2:
....: b.remove(i)
....:
In [52]: b
Out[52]: [4, 5] # 本来我想要的结果应该是去除偶数的列表
思考一下,为什么 – 是因为你对列表的remove,影响了它的index
In [53]: b = [2, 4, 5, 6]
In [54]: for index, item in enumerate(b):
....: print(index, item)
....: if not item % 2:
....: b.remove(item)
....:
(0, 2) # 这里没有问题 2被删除了
(1, 5) # 因为2被删除目前的列表是[4, 5, 6], 所以索引list[1]直接去找5, 忽略了4
(2, 6)
五、IndexError - 列表取值超出了他的索引数
In [55]: my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
In [56]: my_list[5] # 根本没有这个元素
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
----> 1 my_list[5]
IndexError: list index out of range # 抛异常了
In [57]: my_list[5:] # 但是可以这样, 一定要注意, 用好了是trick,用错了就是坑啊
Out[57]: []
六、重用全局变量
In [58]: def my_func():
....: print(var) # 我可以先调用一个未定义的变量
....:
In [59]: var = 'global' # 后赋值
In [60]: my_func() # 反正只要调用函数时候变量被定义了就可以了
global
In [61]: def my_func():
....: var = 'locally changed'
....:
In [62]: var = 'global'
In [63]: my_func()
In [64]: print(var)
global # 局部变量没有影响到全局变量
In [65]: def my_func():
....: print(var) # 虽然你全局设置这个变量, 但是局部变量有同名的, python以为你忘了定义本地变量了
....: var = 'locally changed'
....:
In [66]: var = 'global'
In [67]: my_func()
---------------------------------------------------------------------------
UnboundLocalError Traceback (most recent call last)
----> 1 my_func()
1 def my_func():
----> 2 print(var)
3 var = 'locally changed'
4
UnboundLocalError: local variable 'var' referenced before assignment
In [68]: def my_func():
....: global var # 这个时候得加全局了
....: print(var) # 这样就能正常使用
....: var = 'locally changed'
....:
In [69]: var = 'global'
In [70]:
In [70]: my_func()
global
In [71]: print(var)
locally changed # 但是使用了global就改变了全局变量
七、拷贝可变对象
In [73]: my_list1
Out[73]: [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]
In [74]: my_list1[1][0] = 'a' # 我只修改子列表中的一项
In [75]: my_list1
Out[75]: [['a', 2, 3], ['a', 2, 3]] # 但是都影响到了
In [76]: my_list2 = [[1, 2, 3] for i in range(2)] # 用这种循环生成不同对象的方法就不影响了
In [77]: my_list2[1][0] = 'a'
In [78]: my_list2
Out[78]: [[1, 2, 3], ['a', 2, 3]]
八、python多继承(C3)
In [1]: class A(object):
...: def foo(self):
...: print("class A")
...:
In [2]: class B(object):
...: def foo(self):
...: print("class B")
...:
In [3]: class C(A, B):
...: pass
...:
In [4]: C().foo()
class A # 例子很好懂, C继承了A和B,从左到右,发现A有foo方法,返回了
看起来都是很简单, 有次序的从底向上,从前向后找,找到就返回. 再看例子:
In [5]: class A(object):
...: def foo(self):
...: print("class A")
...:
In [6]: class B(A):
...: pass
...:
In [7]: class C(A):
...: def foo(self):
...: print("class C")
...:
In [8]: class D(B,C):
...: pass
...:
In [9]: D().foo()
class C # ? 按道理, 顺序是 D->B->A,为什么找到了C哪去了
这也就涉及了MRO(Method Resolution Order):
In [10]: D.__mro__
Out[10]: (__main__.D, __main__.B, __main__.C, __main__.A, object)
简单的理解其实就是新式类是广度优先了, D->B, 但是发现C也是继承A,就先找C,最后再去找A
九、列表的+和+=, append和extend
('ID:', 4481323592)
In [18]: a_list += [1]
In [19]: print('ID (+=):', id(a_list))
('ID (+=):', 4481323592) # 使用+= 还是在原来的列表上操作
In [20]: a_list = a_list + [2]
In [21]: print('ID (list = list + ...):', id(a_list))
('ID (list = list + ...):', 4481293056) # 简单的+其实已经改变了原有列表
In [28]: a_list = []
In [29]: id(a_list)
Out[29]: 4481326976
In [30]: a_list.append(1)
In [31]: id(a_list)
Out[31]: 4481326976 # append 是在原有列表添加
In [32]: a_list.extend([2])
In [33]: id(a_list)
Out[33]: 4481326976 # extend 也是在原有列表上添加
十、datetime也有布尔值
这是一个坑
In [34]: import datetime
In [35]: print('"datetime.time(0,0,0)" (Midnight) ->', bool(datetime.time(0,0,0)))
('"datetime.time(0,0,0)" (Midnight) ->', False)
In [36]: print('"datetime.time(1,0,0)" (1 am) ->', bool(datetime.time(1,0,0)))
('"datetime.time(1,0,0)" (1 am) ->', True)
十一、'==' 和 is 的区别
我的理解是”is”是判断2个对象的身份, ==是判断2个对象的值
In [37]: a = 1
In [38]: b = 1
In [39]: print('a is b', bool(a is b))
('a is b', True)
In [40]: c = 999
In [41]: d = 999
In [42]: print('c is d', bool(c is d))
('c is d', False) # 原因是python的内存管理,缓存了-5 - 256的对象
In [43]: print('256 is 257-1', 256 is 257-1)
('256 is 257-1', True)
In [44]: print('257 is 258-1', 257 is 258 - 1)
('257 is 258-1', False)
In [45]: print('-5 is -6+1', -5 is -6+1)
('-5 is -6+1', True)
In [46]: print('-7 is -6-1', -7 is -6-1)
('-7 is -6-1', False)
In [47]: a = 'hello world!'
In [48]: b = 'hello world!'
In [49]: print('a is b,', a is b)
('a is b,', False) # 很明显 他们没有被缓存,这是2个字段串的对象
In [50]: print('a == b,', a == b)
('a == b,', True) # 但他们的值相同
# But, 有个特例
In [51]: a = float('nan')
In [52]: print('a is a,', a is a)
('a is a,', True)
In [53]: print('a == a,', a == a)
('a == a,', False) # 亮瞎我眼睛了~
十二、浅拷贝和深拷贝
我们在实际开发中都可以向对某列表的对象做修改,但是可能不希望改动原来的列表. 浅拷贝只拷贝父对象,深拷贝还会拷贝对象的内部的子对象
In [65]: list1 = [1, 2]
In [66]: list2 = list1 # 就是个引用, 你操作list2,其实list1的结果也会变
In [67]: list3 = list1[:]
In [69]: import copy
In [70]: list4 = copy.copy(list1) # 他和list3一样 都是浅拷贝
In [71]: id(list1), id(list2), id(list3), id(list4)
Out[71]: (4480620232, 4480620232, 4479667880, 4494894720)
In [72]: list2[0] = 3
In [73]: print('list1:', list1)
('list1:', [3, 2])
In [74]: list3[0] = 4
In [75]: list4[1] = 4
In [76]: print('list1:', list1)
('list1:', [3, 2]) # 对list3和list4操作都没有对list1有影响
# 再看看深拷贝和浅拷贝的区别
In [88]: from copy import copy, deepcopy
In [89]: list1 = [[1], [2]]
In [90]: list2 = copy(list1) # 还是浅拷贝
In [91]: list3 = deepcopy(list1) # 深拷贝
In [92]: id(list1), id(list2), id(list3)
Out[92]: (4494896592, 4495349160, 4494896088)
In [93]: list2[0][0] = 3
In [94]: print('list1:', list1)
('list1:', [[3], [2]]) # 看到了吧 假如你操作其子对象 还是和引用一样 影响了源
In [95]: list3[0][0] = 5
In [96]: print('list1:', list1)
('list1:', [[3], [2]]) # 深拷贝就不会影响
十三、bool其实是int的子类
In [97]: isinstance(True, int)
Out[97]: True
In [98]: True + True
Out[98]: 2
In [99]: 3 * True + True
Out[99]: 4
In [100]: 3 * True - False
Out[100]: 3
In [104]: True Out[104]: 1024
十五、元组是不是真的不可变?
In [112]: tup[0] += [1]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
----> 1 tup[0] += [1]
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
In [113]: tup
Out[113]: ([1],) # 我靠 又是亮瞎我眼睛,明明抛了异常 还能修改?
In [114]: tup = ([],)
In [115]: tup[0].extend([1])
In [116]: tup[0]
Out[116]: [1] # 好吧,我有点看明白了, 虽然我不能直接操作元组,但是不能阻止我操作元组中可变的子对象(list)
这里有个不错的解释Python's += Is Weird, Part II :
In [117]: my_tup = (1,)
In [118]: my_tup += (4,)
In [119]: my_tup = my_tup + (5,)
In [120]: my_tup
Out[120]: (1, 4, 5) # ? 嗯 不是不能操作元组嘛?
In [121]: my_tup = (1,)
In [122]: print(id(my_tup))
4481317904
In [123]: my_tup += (4,)
In [124]: print(id(my_tup))
4480606864 # 操作的不是原来的元组 所以可以
In [125]: my_tup = my_tup + (5,)
In [126]: print(id(my_tup))
4474234912
十六、python没有私有方法/变量? 但是可以有”伪”的
In [127]: class my_class(object^E):
.....: def public_method(self):
.....: print('Hello public world!')
.....: def __private_method(self): # 私有以双下划线开头
.....: print('Hello private world!')
.....: def call_private_method_in_class(self):
.....: self.__private_method()
In [132]: my_instance = my_class()
In [133]: my_instance.public_method()
Hello public world! # 普通方法
In [134]: my_instance._my_class__private_method()
Hello private world! # 私有的可以加"_ + 类名字 + 私有方法名字”
In [135]: my_instance.call_private_method_in_class()
Hello private world! # 还可以通过类提供的公有接口内部访问
In [136]: my_instance._my_class__private_variable
Out[136]: 1
十七、异常处理加else
In [150]: try:
.....: print('third element:', a_list[2])
.....: except IndexError:
.....: print('raised IndexError')
.....: else:
.....: print('no error in try-block') # 只有在try里面没有异常的时候才会执行else里面的表达式
.....:
raised IndexError # 抛异常了 没完全完成
In [153]: i = 0
In [154]: while i .....: print(i)
.....: i += 1
.....: else:
.....: print('in else')
.....:
0
1
in else # while也支持哦~
In [155]: i = 0
In [156]: while i .....: print(i)
.....: i += 1
.....: break
.....: else:
.....: print('completed while-loop')
.....:
0 # 被break了 没有完全执行完 就不执行else里面的了
In [158]: for i in range(2):
.....: print(i)
.....: else:
.....: print('completed for-loop')
.....:
0
1
completed for-loop
In [159]: for i in range(2):
.....: print(i)
.....: break
.....: else:
.....: print('completed for-loop')
.....:
0 # 也是因为break了

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.
