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学习用Python编程时要避免的3个错误

发布时间:2017-08-16 10:18:06来源:linux.cn作者:LCTT
当你做错事时,承认错误并不是一件容易的事,但是犯错是任何学习过程中的一部分,无论是学习走路,还是学习一种新的编程语言都是这样,比如学习 Python。
为了让初学 Python 的程序员避免犯同样的错误,以下列出了我学习 Python 时犯的三种错误。这些错误要么是我长期以来经常犯的,要么是造成了需要几个小时解决的麻烦。
年轻的程序员们可要注意了,这些错误是会浪费时间的!
 
1、可变数据类型作为函数定义中的默认参数
这似乎是对的?你写了一个小函数,比如,搜索当前页面上的链接,并可选将其附加到另一个提供的列表中。
def search_for_links(page, add_to=[]):
new_links = page.search_for_links()
add_to.extend(new_links)
return add_to
从表面看,这像是十分正常的 Python 代码,事实上它也是,而且是可以运行的。但是,这里有个问题。如果我们给 add_to 参数提供了一个列表,它将按照我们预期的那样工作。但是,如果我们让它使用默认值,就会出现一些神奇的事情。
试试下面的代码:
def fn(var1, var2=[]):
var2.append(var1)
print var2
fn(3)
fn(4)
fn(5)
可能你认为我们将看到:
[3]
[4]
[5]
但实际上,我们看到的却是:
[3]
[3, 4]
[3, 4, 5]
为什么呢?如你所见,每次都使用的是同一个列表,输出为什么会是这样?在 Python 中,当我们编写这样的函数时,这个列表被实例化为函数定义的一部分。当函数运行时,它并不是每次都被实例化。这意味着,这个函数会一直使用完全一样的列表对象,除非我们提供一个新的对象:
fn(3, [4])
[4, 3]
答案正如我们所想的那样。要想得到这种结果,正确的方法是:
def fn(var1, var2=None):
if not var2:
var2 = []
var2.append(var1)
或是在第一个例子中:
def search_for_links(page, add_to=None):
if not add_to:
add_to = []
new_links = page.search_for_links()
add_to.extend(new_links)
return add_to
这将在模块加载的时候移走实例化的内容,以便每次运行函数时都会发生列表实例化。请注意,对于不可变数据类型,比如元组、字符串、整型,是不需要考虑这种情况的。这意味着,像下面这样的代码是非常可行的:
def func(message="my message"):
print message
 
2、可变数据类型作为类变量
这和上面提到的最后一个错误很相像。思考以下代码:
class URLCatcher(object):
urls = []
def add_url(self, url):
self.urls.append(url)
这段代码看起来非常正常。我们有一个储存 URL 的对象。当我们调用 add_url 方法时,它会添加一个给定的 URL 到存储中。看起来非常正确吧?让我们看看实际是怎样的:
a = URLCatcher()
a.add_url('http://www.google.com')
b = URLCatcher()
b.add_url('http://www.bbc.co.hk')
b.urls:
['http://www.google.com', 'http://www.bbc.co.uk']
a.urls:
['http://www.google.com', 'http://www.bbc.co.uk']
等等,怎么回事?我们想的不是这样啊。我们实例化了两个单独的对象 a 和 b。把一个 URL 给了 a,另一个给了 b。这两个对象怎么会都有这两个 URL 呢?
这和第一个错例是同样的问题。创建类定义时,URL 列表将被实例化。该类所有的实例使用相同的列表。在有些时候这种情况是有用的,但大多数时候你并不想这样做。你希望每个对象有一个单独的储存。为此,我们修改代码为:
class URLCatcher(object):
def __init__(self):
self.urls = []
def add_url(self, url):
self.urls.append(url)
现在,当创建对象时,URL 列表被实例化。当我们实例化两个单独的对象时,它们将分别使用两个单独的列表。
 
3、可变的分配错误
这个问题困扰了我一段时间。让我们做出一些改变,并使用另一种可变数据类型 - 字典。
a = {'1': "one", '2': 'two'}
现在,假设我们想把这个字典用在别的地方,且保持它的初始数据完整。
b = a
b['3'] = 'three'
简单吧?
现在,让我们看看原来那个我们不想改变的字典 a:
{'1': "one", '2': 'two', '3': 'three'}
哇等一下,我们再看看 b?
{'1': "one", '2': 'two', '3': 'three'}
等等,什么?有点乱,让我们回想一下,看看其它不可变类型在这种情况下会发生什么,例如一个元组:
c = (2, 3)
d = c
d = (4, 5)
现在 c 是 (2, 3),而 d 是 (4, 5)。
这个函数结果如我们所料。那么,在之前的例子中到底发生了什么?当使用可变类型时,其行为有点像 C 语言的一个指针。在上面的代码中,我们令 b = a,我们真正表达的意思是:b 成为 a 的一个引用。它们都指向 Python 内存中的同一个对象。听起来有些熟悉?那是因为这个问题与先前的相似。其实,这篇文章应该被称为「可变引发的麻烦」。
列表也会发生同样的事吗?是的。那么我们如何解决呢?这必须非常小心。如果我们真的需要复制一个列表进行处理,我们可以这样做:
b = a[:]
这将遍历并复制列表中的每个对象的引用,并且把它放在一个新的列表中。但是要注意:如果列表中的每个对象都是可变的,我们将再次获得它们的引用,而不是完整的副本。
假设在一张纸上列清单。在原来的例子中相当于,A 某和 B 某正在看着同一张纸。如果有个人修改了这个清单,两个人都将看到相同的变化。当我们复制引用时,每个人现在有了他们自己的清单。但是,我们假设这个清单包括寻找食物的地方。如果“冰箱”是列表中的第一个,即使它被复制,两个列表中的条目也都指向同一个冰箱。所以,如果冰箱被 A 修改,吃掉了里面的大蛋糕,B 也将看到这个蛋糕的消失。这里没有简单的方法解决它。只要你记住它,并编写代码的时候,使用不会造成这个问题的方式。
字典以相同的方式工作,并且你可以通过以下方式创建一个昂贵副本:
b = a.copy()
再次说明,这只会创建一个新的字典,指向原来存在的相同的条目。因此,如果我们有两个相同的列表,并且我们修改字典 a 的一个键指向的可变对象,那么在字典 b 中也将看到这些变化。
可变数据类型的麻烦也是它们强大的地方。以上都不是实际中的问题;它们是一些要注意防止出现的问题。在第三个项目中使用昂贵复制操作作为解决方案在 99% 的时候是没有必要的。你的程序或许应该被改改,所以在第一个例子中,这些副本甚至是不需要的。
 
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