개발 중에 자주 직면하는 Python의 함정과 예방 조치

최근 Python을 사용하는 과정에서 변수 객체 datetime.datetime.now()를 함수의 기본 매개변수로 사용하는 경우, 모듈 순환 종속성 등 몇 가지 함정에 직면했습니다.

향후 문의 및 추가를 위해 여기에 기록해 주세요.

변경 가능한 객체를 기본 매개변수로 사용하지 마세요

함수를 사용할 때 기본 매개변수가 포함되는 경우가 많습니다. Python에서 변경 가능한 객체를 기본 매개변수로 사용하면 예기치 않은 결과가 발생할 수 있습니다.

아래 예를 살펴보세요.

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

append_item(a=1)
append_item(a=3)
append_item(a=5)

결과는 다음과 같습니다.

[1]

[ 1, 3]

[1, 3, 5]

결과에서 알 수 있듯이, 나중에append_item 함수를 두 번 호출하면 함수 매개변수 b []로 초기화되지 않지만 이전 함수 호출의 값을 유지합니다.

이러한 결과가 나오는 이유는 Python에서는 함수 정의 시 함수 매개변수의 기본값이 한 번만 초기화되기 때문입니다.

Python의 이 기능을 증명하는 예를 살펴보겠습니다.

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)

결과는 다음과 같습니다.

초기 테스트

1

3

5

결과에서 알 수 있듯이 이 예에서 Test 클래스는 한 번만 인스턴스화됩니다. 즉, 기본 매개변수는 함수 호출 수와 관련이 없으며 함수가 정의될 ​​때 한 번만 초기화됩니다.

가변 기본 매개변수의 올바른 사용

가변 기본 매개변수의 경우 다음 패턴을 사용하여 위와 같은 예상치 못한 결과를 방지할 수 있습니다.

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)

결과는 다음과 같습니다.

[1]

[3]

[5]

Python의 범위

Python의 범위 확인 순서는 Local, Enclosing, Global, 내장입니다. 이는 Python 인터프리터가 이 순서에 따라 변수를 구문 분석한다는 의미입니다.

간단한 예를 살펴보세요.

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()

결과는 다음과 같습니다.

global_var is : 0

outer_var is : 1

inner_var is : 2

Python에서는 범위 1에 대해 주목할 점은 범위의 변수에 값을 할당할 때 Python은 해당 변수를 현재 범위의 지역 변수로 간주한다는 것입니다.

이 역시 비교적 이해하기 쉽습니다. 다음 코드의 경우 var_func는 num 변수에 값을 할당하므로 여기서 num은 var_func 범위의 로컬 변수입니다.

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

var_func()

질문 1

단, 다음과 같이 사용할 때에는 way 변수를 사용하면 문제가 발생합니다.

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

var_func()

결과는 다음과 같습니다.

UnboundLocalError: local variable 'num' referenced before assignment

이 오류가 발생하는 이유는 var_func의 num 변수에 값을 할당했기 때문입니다. , 그래서 Python 인터프리터는 num이 var_func 범위의 지역 변수라고 생각하지만 코드가 "num is:" 인쇄로 실행될 때 num 문은 여전히 ​​정의되지 않습니다.

질문 2

위 오류는 비교적 명백하며, 다음과 같이 좀 더 미묘한 오류 형태도 있습니다.

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

코드 결과는 다음과 같습니다.

[1, 2, 3, 4]

UnboundLocalError: local variable 'li' referenced before assignment

foo 함수에서는 Python의 범위 결정 순서에 따라 전역 함수를 사용합니다. li 변수; 그러나 bar 함수에서는 li 변수에 값이 할당되므로 li는 bar 범위에서 변수로 처리됩니다.

bar 함수의 이 문제에는 전역 키워드를 사용할 수 있습니다.

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

foo()
def bar():
    global li
    li +=[5]
    print li

bar()

클래스 속성 숨김

파이썬에는 클래스 속성과 인스턴스 속성이 있습니다. 클래스 속성은 클래스 자체에 속하며 모든 클래스 인스턴스에서 공유됩니다.

클래스 속성은 클래스 이름을 통해 액세스 및 수정이 가능하며, 클래스 인스턴스를 통해서도 액세스 및 수정이 가능합니다. 그러나 인스턴스가 클래스와 동일한 이름의 속성을 정의하면 클래스 속성이 숨겨집니다.

다음 예를 보세요.

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

코드의 결과는 다음과 같습니다. 처음에는 Wilber 인스턴스에서 책에 직접 액세스할 수 있습니다. 하지만 Wilber 인스턴스가 정의된 경우 books라는 인스턴스 속성을 삭제한 후 Wilber 인스턴스의 books 속성은 Wilber 인스턴스의 books 속성인 wilber.books를 삭제한 후 클래스의 books 속성을 "숨깁니다". 다시 클래스의 books 속성에 해당합니다.

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

파이썬 값에서 상속을 사용할 때는 클래스 속성이 숨겨지는 것도 주의해야 합니다. 클래스의 경우 클래스의 __dict__ 속성을 통해 모든 클래스 속성을 볼 수 있습니다.

클래스 이름을 통해 클래스 속성에 액세스할 때 클래스의 __dict__ 속성을 먼저 검색합니다. 클래스 속성을 찾을 수 없으면 계속해서 상위 클래스를 검색합니다. 그러나 하위 클래스가 상위 클래스와 동일한 이름을 가진 클래스 속성을 정의하는 경우 하위 클래스의 클래스 속성은 상위 클래스의 클래스 속성을 숨깁니다.

예를 보면

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__

클래스 B가 count 속성을 정의하면 상위 클래스의 count 속성은 다음과 같습니다.

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

튜플은 "변경 가능"합니다.

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