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来自一位 Pythonista 的编程经验分享,内容涵盖编码技巧、最佳实践与思维模式等方面。

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『Python 工匠』是什么?

我一直觉得编程某种意义上是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。

在雕琢代码的过程中,有大工程:比如应该用什么架构、哪种设计模式。也有更多的小细节,比如何时使用异常(Exceptions)、或怎么给变量起名。那些真正优秀的代码,正是由无数优秀的细节造就的。

『Python 工匠』这个系列文章,是我的一次小小尝试。它专注于分享 Python 编程中的一些偏 『小』 的东西。希望能够帮到每一位编程路上的匠人。

文章列表

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详细内容

  • 如何为变量起名
    • 1 - 变量名要有描述性,不能太宽泛
    • 2 - 变量名最好让人能猜出类型
      • 『什么样的名字会被当成 bool 类型?』
      • 『什么样的名字会被当成 int/float 类型?』
      • 其他类型
    • 3 - 适当使用『匈牙利命名法』
    • 4 - 变量名尽量短,但是绝对不要太短
      • 使用短名字的例外情况
    • 5 - 其他注意事项
  • 更好的使用变量
    • 1 - 保持一致性
    • 2 - 尽量不要用 globals()/locals()
    • 3 - 变量定义尽量靠近使用
    • 4 - 合理使用 namedtuple/dict 来让函数返回多个值
    • 5 - 控制单个函数内的变量数量
    • 6 - 及时删掉那些没用的变量
    • 7 - 能不定义变量就不定义
  • 结语
  • 最佳实践
    • 1 - 避免多层分支嵌套
    • 2 - 封装那些过于复杂的逻辑判断
    • 3 - 留意不同分支下的重复代码
    • 4 - 谨慎使用三元表达式
  • 常见技巧
    • 1 - 使用“德摩根定律”
    • 2 - 自定义对象的“布尔真假”
    • 3 - 在条件判断中使用 all() / any()
    • 4 - 使用 try/while/for 中 else 分支
  • 常见陷阱
    • 1 - 与 None 值的比较
    • 2 - 留意 and 和 or 的运算优先级
  • 结语
  • 注解
  • 最佳实践
    • 1 - 少写数字字面量
      • 使用 enum 枚举类型改善代码
    • 2 - 别在裸字符串处理上走太远
    • 3 - 不必预计算字面量表达式
  • 实用技巧
    • 1 - 布尔值其实也是“数字”
    • 2 - 改善超长字符串的可读性
      • 当多级缩进里出现多行字符串时
    • 3 - 别忘了那些 “r” 开头的内建字符串函数
    • 4 - 使用“无穷大” float("inf")
  • 常见误区
    • 1 - “value += 1” 并非线程安全
    • 2 - 字符串拼接并不慢
  • 结语
  • 底层看容器
    • 写更快的代码
      • 1 - 避免频繁扩充列表/创建新列表
      • 2 - 在列表头部操作多的场景使用 deque 模块
      • 3 - 使用集合/字典来判断成员是否存在
  • 高层看容器
    • 写扩展性更好的代码
      • 面向容器接口编程
  • 常用技巧
    • 1 - 使用元组改善分支代码
    • 2 - 在更多地方使用动态解包
    • 3 - 最好不用“获取许可”,也无需“要求原谅”
    • 4 - 使用 next() 函数
    • 5 - 使用有序字典来去重
  • 常见误区
    • 1 - 当心那些已经枯竭的迭代器
    • 2 - 别在循环体内修改被迭代对象
  • 总结
  • 系列其他文章
  • 注解
  • 编程建议
    • 1 - 单个函数不要返回多种类型
    • 2 - 使用 partial 构造新函数
    • 3 - 抛出异常,而不是返回结果与错误
    • 4 - 谨慎使用 None 返回值
      • 1 - 作为操作类函数的默认返回值
      • 2 - 作为某些“意料之中”的可能没有的值
      • 3 - 作为调用失败时代表“错误结果”的值
    • 5 - 合理使用“空对象模式”
    • 6 - 使用生成器函数代替返回列表
    • 7 - 限制递归的使用
  • 总结
  • 附录
  • 前言
  • 三个好习惯
    • 1 - 只做最精确的异常捕获
    • 2 - 别让异常破坏抽象一致性
    • 3 - 异常处理不应该喧宾夺主
  • 总结
  • 附录
  • 前言
  • 什么是“地道”的循环?
    • enumerate() 所代表的编程思路
  • 建议1:使用函数修饰被迭代对象来优化循环
    • 1 - 使用 product 扁平化多层嵌套循环
    • 2 - 使用 islice 实现循环内隔行处理
    • 3 - 使用 takewhile 替代 break 语句
    • 4 - 使用生成器编写自己的修饰函数
  • 建议2:按职责拆解循环体内复杂代码块
    • 复杂循环体如何应对新需求
    • 使用生成器函数解耦循环体
  • 总结
  • 附录
  • 前言
  • 最佳实践
    • 1 - 尝试用类来实现装饰器
    • 2 - 使用 wrapt 模块编写更扁平的装饰器
  • 常见错误
    • 1 - “装饰器”并不是“装饰器模式”
    • 2 - 记得用 functools.wraps() 装饰内层函数
    • 3 - 修改外层变量时记得使用 nonlocal
  • 总结
  • 附录
  • 前言
  • 一个关于模块的小故事
    • 需求变更
    • 解决环形依赖问题
    • 小 C 的疑问
  • 总结
  • 附录
  • 前言
    • Python 里的规则
  • 案例:从两份旅游数据中获取人员名单
    • 第一次蛮力尝试
    • 尝试使用集合优化函数
    • 对问题的重新思考
    • 利用集合的游戏规则
    • 使用 dataclass 简化代码
    • 案例总结
  • 其他规则如何影响我们
    • 使用 __format__ 做对象字符串格式化
    • 使用 __getitem__ 定义对象切片操作
  • 总结
  • 附录
  • 前言
  • 建议一:使用 pathlib 模块
    • 使用 pathlib 模块改写代码
    • 其他用法
  • 建议二:掌握如何流式读取大文件
    • 标准做法的缺点
    • 使用 read 方法分块读取
    • 利用生成器解耦代码
  • 建议三:设计接受文件对象的函数
    • 如何编写兼容二者的函数
  • 总结
  • 附录
  • 注解
  • 前言
    • Python 对 OOP 的支持
    • SOLID 设计原则
  • SOLID 原则与 Python
  • S:单一职责原则
    • 违反“单一职责原则”的坏处
    • 拆分大类为多个小类
    • 另一种方案:使用函数
  • O:开放-关闭原则
    • 如何违反“开放-关闭原则”
    • 使用类继承来改造代码
    • 使用组合与依赖注入来改造代码
    • 使用数据驱动思想来改造代码
  • 总结
  • 附录

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