初学者必犯的10个Python错误

前言

当我们开始学习Python时，我们会养成一些不良编码习惯，而更可怕的是我们连自己也不知道。

我们学习变成的过程中，大概有会这样的经历: 写的代码只能完成了一次工作，但后来再执行就会报错或者失败，令人感到懊恼，

或者偶然发现一个内置函数可以让你的工作更轻松时，瞬间豁然开朗。

我们中的大多数人仍然有很多使用Python的坏习惯，这些习惯在我们学习python的前期就存在，今天你可以通过下面的章节来解

决它们。

1. 使用 import *

当我们为了省事，我们临时加载包，使用:

1.from xyz import *

这不是一个好习惯，原因很多。仅举几个例子：

1.效率低下。如果该模块有大量的对象，需要等待很长时间，直到所有的object都被导入。

2.可能导致变量名之间的冲突。当你使用 *时，我们不知道导入哪些对象以及它们的名字。

如何处理这个问题？导入你打算使用的特定对象

1.# Using import *
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3.from math import *

5.print(floor(2.4))

7.print(ceil(2.4))

9.print(pi)

11.# Good

13.import math

15.from math import pi

17.print(math.floor(2.4))

19.print(math.ceil(2.4))

21.print(pi)

2. Try/Except：未在 "except "子句中指定例外情况

我已经忽略这个问题很长时间了～

在Pycharm中写python时候，总是提示我错误，嗯，你懂的，就是那些丑陋的下划线。我不应该使用 裸except。PEP 8指南中并

不推荐 裸except。

裸except的问题是它会捕捉SystemExit和KeyboardInterrupt异常，从而不能使用Control-C来中断程序。

下次你使用try/except时，在 except子句中会报错。

1.# Try - except

3.# 错误写法

5.try:

7.driver.find_element(...)

9.except:

11.print("Which exception?")

13.# 提倡写法

15.try:

17.driver.find_element(...)

19.except NoSuchElementException:

21.print("It's giving NoSuchElementException")

23.except ElementClickInterceptedException:

25.print("It's giving ElementClickInterceptedException")

3. 不使用Numpy进行数学计算

提倡我们主动使用已经成熟包，这样写可以使Python更简洁、更有效率。

其中最应该用于数学计算的包是Numpy。Numpy可以帮助你比 for循环更快地解决数学运算。

假设我们有一个 random_scores数组，我们想得到没有通过考试的人的平均分数（分数<60）。让我们尝试用 for循环来解决这个问题。

1.import numpy as np


3.random_scores = np.random.randint(1, 100, size=10000001)


5.# bad (solving problem with a for loop)


7.count_failed = 0

9.sum_failed = 0

11.for score in random_scores:

13.    if score < 70:


15.        sum_failed += score

17.        count_failed += 1

19.print(sum_failed/count_failed)

现在让我们用Numpy来解决这个问题。

1.# Good (solving problem using vector operations)

3.mean_failed = (random_scores[random_scores < 70]).mean()
5.print(mean_failed)

如果你同时运行两者，你会发现Numpy更快。为什么呢？因为Numpy将我们的操作向量化了。

4. 不关闭之前打开的文件

大家都知道的好做法是，我们用Python打开的每个文件都必须关闭。

这就是为什么我们每次处理文件时都要使用 open, write/read, close。这很好，但是如果 write/read方法抛出一个异常，文件就不会被关闭。

为了避免这个问题，我们必须使用 with语句。这样，即使有异常，也会关闭该文件。

1.# Bad

3.f = open('dataset.txt', 'w')


5.f.write('new_data')

7.f.close()

9.# Good

11.with open('dataset.txt', 'w') as f:


13.f.write('new_data')

5. 不遵循PEP8

PEP8是一份每个学习Python的人都应该阅读的文件。它提供了关于如何编写Python代码的指南和最佳实践(本文中的一些建议来

自PEP8)

对于那些刚接触Python的人来说，这个准则可能会让他们感到担心，不过大可不必担心，一些PEP8规则被纳入IDE中（我就是这

样知道 裸except规则的）。

假设你在使用Pycharm。如果你写的代码没有遵循PEP8的准则，你会看到下面图片中那些难看的下划线。

如果你把鼠标悬停在下划线上，你会看到关于如何修复它们的提示。

在我的例子中，我只需要在 ,和 :后面添加一个空格。

1.# Good

3.my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

5.my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

7.my_name = "Frank"

我还把我的变量 x的名字改为 my_name。这不是Pycharm建议的，但PEP8建议使用容易理解的变量名。

6. 在处理字典时没有正确使用.key和.values方法

我想大多数人都知道在使用字典时， .keys和 .values方法的作用。

如果你不知道的话，让我们来看看。

1.dict_countries = {'USA': 329.5, 'UK': 67.2, 'Canada': 


2.>>>dict_countries.keys()  


3.dict_keys(['USA', 'UK', 'Canada'])


4.>>>dict_countries.values()  


5.dict_values([329.5, 67.2, 38])

这里的问题，我们没有理解并正确使用它们。

假设我们想循环浏览 dictionary 并获得 keys。你可能会使用 .keys 方法，但是你知道你可以通过在字典中循环获得键吗？在这种

情况下，使用 .keys 将是不必要的。

1.# Not using .keys() properly

3.# Bad


5.for key in dict_countries.keys():

7.    print(key)

9.# Good

11.for key in dict_countries:

13.    print(key)

另外，我们可能会想出一些变通的办法来获得字典的值，但这可以用 .items()方法轻松获得。

1.# Not using .items()

3.# Bad


5.for key in dict_countries:

7.    print(dict_countries[key])

9.# Good

11.for key, value in dict_countries.items():

13.    print(key)

15.    print(value)

7. 从不使用comprehensions(

当你想在一个已经定义好的序列的基础上创建一个新的序列(列表、字典等)时，comprehension提供了一个更短的语法。

比如说我们想把我们的 countries列表中的所有元素都小写。

虽然你可以用一个 for循环来做这件事，但你可以用一个列表理解来简化事情。

理解是非常有用的，但是不要过度使用它们! 记住 Python 的禅宗。“简单比复杂好”。

1.# Bad


3.countries = ['USA', 'UK', 'Canada']

5.lower_case = []

7.for country in countries:


9.    lower_case.append(country.lower())
11.# Good (but don't overuse it!)

13.lower_case = [country.lower() for country in countries]

8. 使用range(len())

我们作为初学者最先学习的函数之一是 range和 len，所以难怪大多数人在循环浏览列表时都有写 range(len())的坏习惯。

假设我们有一个 countries, populations列表。如果我们想同时遍历两个列表，你可能会使用 range(len())。

1.# Using range(len())

3.countries = ['USA', 'UK', 'Canada']

5.populations = [329.5, 67.2, 38]
7.# Bad

9.for i in range(len(countries)):

11.    country = countries[i]

13.    population = populations[i]

15.    print(f'{country} has a population of {population} million people')

虽然这可以完成工作, 但你可以使用 enumerate来简化事情 (或者更好的是, 使用 zip函数来配对两个列表中的元素)

1.# OK
3.for i, country in enumerate(countries):

5.    population = populations[i]

7.    print(f'{country} has a population of {population} million people')

9.# Much Better

11.for country, population in zip(countries, populations):

13.    print(f'{country} has a population of {population} million people')

9. 使用+运算符进行格式化

我们在Python中最先学会的东西之一可能是如何用 +运算符连接字符串。

这是在 Python 中连接字符串的一种有用但低效的方法。此外，它也不是那么好看–你需要连接的字符串越多，你使用的+就越多。

你可以使用 f-string来代替这个运算符。

1.# Formatting with + operator
3.# Bad
5.name = input("Introduce Name: ")
7.print("Good Morning, " + name + "!")
9.# Good
11.name = input("Introduce Name: ")
13.print(f'Good Morning, {name}')

string最大的特点是，它不仅对连接有用，而且有不同的应用。

10. 使用默认的可变值

如果你把一个可变的值（如list）作为一个函数的默认参数，你会看到一些意想不到的结果。

1.# Bad


2.def my_function(i, my_list=[]):  


3.    my_list.append(i)  


4.    return my_list


5.>>> my_function(1)  


6.[1]  


7.>>> my_function(2)  


8.[1, 2]  


9.>>> my_function(3)  


10.[1, 2, 3]

在上面的代码中，每次我们调用 my_function函数时，列表my_list都会不断保存之前调用的值（很可能我们想在每次调用函数时

启动一个空列表）

为了避免这种行为，我们应该将这个 my_list参数设置为None，并加入下面的if子句。

1.# Good
2.def my_function(i, my_list=None):  
3.    if my_list is None:   
4.        my_list = []  
5.    my_list.append(i)  
6.    return my_list
7.>>> my_function(1)  
8.[1]  
9.>>> my_function(2)  
10.[2]  
11.>>> my_function(3)  
12.[3]

最后
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