可以但是没必要：不合适的选择会让编程变得更难

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图源：unsplash

在自己解决问题的时候，不合适的选择会使编程问题变得更加困难，如果没人指导你甚至都意识不到自己编程的方式是错误的。你或许曾为不能及时完成代码和重构而感到内疚，幸运的是，只要你愿意，纠正这些错误可以让你成为一个更好的程序员。

成为一个伟大程序员的最好方法就是克服错误和问题，问题总会有更优解，需要你不断挑战自我。习惯于做某一件事情是很容易的，但是有时候需要一点改变才能真正成为一个伟大的工程师。

未实现（Not Implemented）

虽然“未实现”错误可能是本文中最不常见的错误之一，但我必须给大家提个醒。在Python中触发“未实现”不会引发 “未实现”错误，而会引发类型（Type）错误。下面这个函数能够说明这点：

def implementtest(num):
    if num == 5:
        raise(NotImplemented)

我们试图运行这个函数，其中“num”等于5，看看会发生什么：

解决这种非正常情况需要触发“未实现错误”，而不是“未实现”本身。为此，我修改了函数:

def implementtest(num):
    if num == 5:
        raise(NotImplemented)
    if num == 10:
        raise(NotImplementedError( Thisis the right way! ))

运行它能够给我们合适的结果:

全局变量

在对象主导的程序设计语言中，全局变量应该保持在最小值。但同时须注意，解释全局变量是十分必要的，并且在某些情况下是相当正确的。

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数据科学就是一个很好的例子，该领域中数量有限的对象导向编程在进行中，Python的使用更倾向于功能指导，和传统做法有些不同。

当多个函数调用并依赖相同的值时，全局变量可能会导致命名和隐私方面的问题。全局变量能避免这种情况的一个例子是类似于文件路径的东西，特别是与Python文件一起打包的那种。即使是编写Gtk类，或者移动图形用户界面构建器，也应该局部完成，而不是全局完成。

可变的默认值

Python中的默认参数只计算一次，在执行函数定义时进行。已知这些参数只计算一次，那么每个入站元素都会在每次调用中使用到，这意味着变量中包含的数据在每次函数访问时都是可变的。

def add(item, items=[]):
    items.append(item)

与之相反，我们应该将参数的值设置为零，并添加一个条件来修改列表，如果这个列表并不存在的话。

def add(item, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(item)

虽然这主要适用于Python用户的统计、数据科学、机器学习用途，但根据具体情况，拥有不可变数据才是王道。

拷贝！

客观上，使用拷贝比普通赋值更好。普通的赋值操作只是将新变量指向现有对象，而不是创建新对象。

d = 5
h = d

可以使用Python的拷贝模块执行两种主要类型的拷贝,即浅拷贝和深拷贝。

它们的差异在于你希望通过函数传递变量的类型。当使用深度拷贝在单个字节数据变量上时，比如整数、浮点数、布尔值或字符串，浅度拷贝和深度拷贝之间的差别就很难察觉。但是，在处理列表、元组和术语时，我建议始终使用深度拷贝。

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浅拷贝构造一个新的复合对象，然后尽可能把原始对象中对象的引用插入其中。深度拷贝也构造一个新的复合对象，然后递归地将原始对象中对象的副本插入其中。根据这些定义，很容易看出为什么要对给定的数据类型进行区分。

import copy
l = [10,15,20]
h = 5
hcopy = copy.copy(h)
z = copy.deepcopy(l)

为了测试结果，我们可以简单地检查它们的变量id是否与一个条件语句相同:

print id(h) == id(hcopy)
False

图源：unsplash

变得更优秀的过程必定是不断改进的过程，挑战自我走出舒适区或许是痛苦的，但也一定是有益的。编程之路道阻且长，请不要放任自己野蛮生长。

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编译组：刘鉴楠、王品一
相关链接：
https://towardsdatascience.com/avoid-these-rookie-python-mistakes-9cc17cccd051

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