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大多数情况下,Python的目标是成为一门简洁和一致的语言,同时避免意外情况。 然而,有些情况可能会使新人困惑。
其中一些情况是有意为之的,但可能有潜在的风险。而另一些可以说是语言的缺陷。 总的来说,下面是一些乍看起来很取巧的行为,不过只要您注意了强调的事项, 这些行为通常是可取的。
可变默认参数
看起来,最让Python程序员感到惊奇的是Python对函数定义中可变默认参数的处理。
您所写的
def append_to(element, to=[]):
to.append(element)
return to
您所期望的
my_list = append_to(12)
print(my_list) my_other_list = append_to(42)
print(my_other_list)
每次调用函数时,如果不提供第二个参数,就会创建一个新的列表,所以结果应是这样的:
而事实是
[12]
[12, 42]
当函数被定义时,一个新的列表就被创建 一次 ,而且同一个列表在每次成功的调用中都被使用。
当函数被定义时,Python的默认参数就被创建 一次,而不是每次调用函数的时候创建。 这意味着,如果您使用一个可变默认参数并改变了它,您 将会 在未来所有对此函数的 调用中改变这个对象。
您应该做的
在每次函数调用中,通过使用指示没有提供参数的默认参数(None
通常是 个好选择),来创建一个新的对象。
def append_to(element, to=None):
if to is None:
to = []
to.append(element)
return to
别忘了,您在把 列表对象作为第二个参数传入。
什么情况下陷阱不是陷阱
有时您可以专门“利用”(或者说特地使用)这种行为来维护函数调用间的状态。这通常用于 编写缓存函数。
迟绑定闭包
另一个常见的困惑是Python在闭包(或在周围全局作用域(surrounding global scope))中 绑定变量的方式。
您所写的
def create_multipliers():
return [lambda x : i * x for i in range(5)]
您所期望的
for multiplier in create_multipliers():
print(multiplier(2))
一个包含五个函数的列表,每个函数有它们自己的封闭变量 i
乘以它们的参数,得到:
0
2
4
6
8
而事实是
8
8
8
8
8
五个函数被创建了,它们全都用4乘以 x
。
Python的闭包是 迟绑定 。 这意味着闭包中用到的变量的值,是在内部函数被调用时查询得到的。
这里,不论 任何 返回的函数是如何被调用的, i
的值是调用时在周围作用域中查询到的。 接着,循环完成, i
的值最终变成了4。
关于这个陷阱有一个普遍严重的误解,它被认为是和Python的 lambdas 有关。 由lambda
表达式创建的函数并没什么特别, 而且事实上,同样的问题也出现在使用普通的定义上:
def create_multipliers():
multipliers = [] for i in range(5):
def multiplier(x):
return i * x
multipliers.append(multiplier) return multipliers
您应该做的
最一般的解决方案可以说是有点取巧(hack)。由于Python拥有在前文提到的为函数默认参数 赋值的行为(参见 可变默认参数 ),您可以创建一个立即绑定参数的闭包,像下面这样:
def create_multipliers():
return [lambda x, i=i : i * x for i in range(5)]
或者,您可以使用 functools.partial 函数:
from functools import partial
from operator import mul def create_multipliers():
return [partial(mul, i) for i in range(5)]
什么情况下陷阱不是陷阱
有时您就想要闭包有如此表现,迟绑定在很多情况下是不错的。不幸的是,循环创建 独特的函数是一种会使它们出差错的情况。
字节码(.pyc)文件无处不在!
默认情况下,当使用文件执行Python代码时,Python解释器会自动将该文件的字节码版本写入磁盘。 比如, module.pyc
。
这些“.pyc”文件不应该加入到您的源代码仓库。
理论上,出于性能原因,此行为默认为开启。 没有这些字节码文件,Python会在每次加载文件时 重新生成字节码。
禁用字节码(.pyc)文件
幸运的是,生成字节码的过程非常快,在开发代码时不需要担心。
那些文件很讨厌,所以让我们摆脱他们吧!
$ export PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
使用 $PYTHONDONTWRITEBYTECODE
环境变量,Python则不会把这些文件写入磁盘, 您的开发环境将会保持良好和干净。
我建议在您的 ~/.profile
里设置这个环境变量。
删除字节码(.pyc)文件
以下是删除所有已存在的字节码文件的好方法:
$ find . -type f -name "*.py[co]" -delete -or -type d -name "__pycache__" -delete
从项目根目录运行,所有 .pyc
文件会嗖地一下消失, 好多了~