詳解開發中常遇到的Python陷阱與注意點
- 高洛峰原創
- 2017-03-16 17:05:391129瀏覽
最近使用Python的過程中遇到了一些坑，例如用datetime.datetime.now()這個可變物件作為函數的預設參數，模組循環依賴等等。
在此記錄一下，方便以後查詢和補充。
避免可變物件作為預設參數
在使用函數的過程中，經常會涉及預設參數。在Python中，當使用可變物件作為預設參數的時候，就可能產生非預期的結果。
下面看一個例子：
def append_item(a = 1, b = []):
b.append(a)
print b
append_item(a=1)
append_item(a=3)
append_item(a=5)結果為：
[1] [1, 3] [1, 3, 5]
從結果可以看到，當後面兩次呼叫append_item函數的時候，函數參數b並沒有被初始化為[]，而是保持了前面函數呼叫的值。
之所以得到這個結果，是因為在Python中，一個函數參數的預設值，只是在該函數定義的時候，被初始化一次。
下面看一個例子證明Python的這個特性：
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)結果為：
Init Test 1 3 5
從這個例子的結果就可以看到，Test類別僅僅被實例化了一次，也就是說預設參數跟函數呼叫次數無關，僅在函數定義的時候被初始化一次。
可變預設參數的正確使用
對於可變的預設參數，我們可以使用下面的模式來避免上面的非預期結果：
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)結果為：
[1] [3] [5]
Python中的作用域
Python的作用域解析順序為Local、Enclosing、Global、Built-in，也就是說Python解釋器會依照這個順序解析變數。
看一個簡單的例子：
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()結果為：
global_var is : 0 outer_var is : 1 inner_var is : 2
在Python中，關於作用域有一點要注意的是，在一個作用域裡面給一個變數賦值的時候，Python會認為這個變數是目前作用域的本地變數。
對於這一點也是比較容易理解的，對於下面程式碼var_func中給num變數進行了賦值，所以這裡的num就是var_func作用域的本地變數。
num = 0
def var_func():
num = 1
print "num is :", num
var_func()問題一
但是，當我們透過下面的方式使用變數的時候，就會產生問題了：
num = 0
def var_func():
print "num is :", num
num = 1
var_func()結果如下:
UnboundLocalError: local variable 'num' referenced before assignment
之所以產生這個錯誤，就是因為我們在var_func中給num變數進行了賦值，所以Python解釋器會認為num是var_func作用域的本地變量，但是當程式碼執行到print "num is :", num語句的時候，num還是未定義。
問題二
上面的錯誤還是比較明顯的，還有一個比較隱藏的錯誤形式如下：
li = [1, 2, 3]
def foo():
li.append(4)
print li
foo()
def bar():
li +=[5]
print li
bar()程式碼的結果為：
[1, 2, 3, 4] UnboundLocalError: local variable 'li' referenced before assignment
在foo函數中，根據Python的作用域解析順序，該函數中使用了全域的li變數；但是在bar函數中，對li變數進行了賦值，所以li會被當作bar作用域中的變數。
對於bar函數的這個問題，可以透過global關鍵字。
li = [1, 2, 3]
def foo():
li.append(4)
print li
foo()
def bar():
global li
li +=[5]
print li
bar()類別屬性隱藏
在Python中，有類別屬性和實例屬性。類別屬性是屬於類別本身的，被所有的類別實例共用。
類別屬性可以透過類別名稱存取和修改，也可以透過類別實例進行存取和修改。但是，當實例定義了跟類別同名的屬性後，類別屬性就被隱藏了。
看下面這個範例：
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程式碼的結果如下，起初wilber實例可以直接存取類別的books屬性，但是當實例wilber定義了名稱為books的實例屬性之後，wilber實例的books屬性就「隱藏」了類別的books屬性；當刪除了wilber實例的books屬性之後，wilber.books就又對應類別的books屬性了。
Wilber is 27 years old ['Python', 'JavaScript', 'CSS'] ['Python', 'JavaScript', 'CSS'] ['Python', 'JavaScript', 'CSS'] ['HTML', 'AngularJS'] ['Python', 'JavaScript', 'CSS'] ['Python', 'JavaScript', 'CSS']
當在Python值使用繼承的時候，也要注意類別屬性的隱藏。對於一個類，可以透過類別的dict屬性來查看所有的類別屬性。
當透過類別名稱來存取一個類別屬性的時候，會先尋找類別的dict屬性，如果沒有找到類別屬性，就會繼續尋找父類別。但是，如果子類別定義了跟父類別同名的類別屬性後，子類別的類別屬性就會隱藏父類別的類別屬性。
看一個範例：
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結果如下，當類別B定義了count這個類別屬性之後，就會隱藏父類別的count屬性：
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以上是詳解開發中常遇到的Python陷阱與注意點的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！