python编程规范系列--建议08～18

　　本系列来自《编写高质量代码 改善python程序的91个建议》的读书笔记整理。

 　 本章主要内容

建议8：利用assert语句来发现问题

建议9：数据交换值时不推荐使用中间交换变量

建议10：充分利用Lazy evaluation的特性

建议11：理解枚举替代实现的缺陷

建议12：不推荐使用type来进行类型检查

建议13：尽量转换为浮点类型再做除法

建议14：警惕eval()的安全漏洞

建议15：使用enumerate()获取序列迭代的索引和值

建议16：分清==与is的适用场景

建议17：考虑兼容性，尽可能使用Unicod

建议18：构建合理的包层次来管理module

建议8：利用assert语句来发现问题

    1）__debug__的值默认为True，且只读，无法修改(py2.7)。

    2）断言是有代价的，对性能产生一定影响。禁用断言的方法是在运行脚本的时候加上-O标记(不优化字节码，而是忽略与断言相关的语句)。

    使用断言注意点：

    1）不要滥用，这是使用断言的最基本的原则；

    2）如果Python本身的异常能够处理就不要再使用断言；

    3）不要使用断言来检查用户的输入；

    4）在函数调用后，当需要确认返回值是否合理时可以使用断言；

    5）当条件时业务逻辑继续下去的先决条件时，可以使用断言。

建议9：数据交换值时不推荐使用中间交换变量

>>> from timeit import Timer
>>> Timer('temp=x;x=y;y=temp','x=2;y=3').timeit()
0.03472399711608887
>>> Timer('x,y=y,x','x=2;y=3').timeit()
0.031581878662109375

建议10：充分利用Lazy evaluation的特性

    Lazy evaluation常被译作“延时计算”或“惰性计算”，指的是仅仅在真正需要执行计算的时候才计算表达式的值。典型例子：生成器表达式。

    1）避免不必要的计算，带来性能上的提升；

    2）节省空间，使用无限循环的数据结构成为可能。

建议11：理解枚举替代实现的缺陷

    1）替代方法：使用类属性；借助函数；使用collections.namedtuple.

>>> from collections import namedtuple
>>> Seasons=namedtuple('Seasons','Spring Summer Autumn Winter')._make(xrange(4))
>>> print Seasons
Seasons(Spring=0, Summer=1, Autumn=2, Winter=3)
>>> print Seasons.Autumn
2

    2）替代缺陷：允许枚举值重复；支持无意义的操作.

>>> Seasons._replace(Spring=2) # 不合理
Seasons(Spring=2, Summer=1, Autumn=2, Winter=3)
>>> Seasons.Summer+Seasons.Autumn == Seasons.Winter # 无意义
True

    3）py2.7的替代方案(py3.4后引入Enum类型)：flufl.enum

from flufl.enum import Enum


class Seasons(Enum):
    Spring = "Spring"
    Summer = 2
    Autumn = 3
    Winter = 4

Seasons = Enum('Seasons', 'Spring Summer Autumn Winter')
print Seasons
print Seasons.Summer.value    

建议12：不推荐使用type来进行类型检查

    1）基于内建类型扩展的用户自定义类型，type函数并不能准确返回结果；

    2）在旧式类中，所有类的实例的type值都相等。

    3）可以用isinstance()函数检查。

建议13：尽量转换为浮点类型再做除法

        当涉及除法运算的时候尽量先将操作数转换成浮点类型再做运算。

        浮点数不精确性导致的无限循环：

>>> i=1
>>> while i!=1.5:
... i=i+0.1
... print i

建议14：警惕eval()的安全漏洞

# -*-coding:UTF-8 -*-

import sys
from math import *


def ExpCalcBot(string):
    try:
        print 'Your answer is', eval(string)
    except NameError:
        print "The expression you enter is not valid."


while True:
    print 'Please enter a number or operation. Enter e to complete. '

    inputStr = raw_input()
    if inputStr == 'e':
        sys.exit()
    elif repr(inputStr) != ' ':
        ExpCalcBot(inputStr)

输入：__import__("os").system("dir")   显示当前目录下的所有文件.

        __import__("os").system("del */Q")   删除当前目录下的所有文件.

        因此，在实际应用过程中国呢如果使用对象不是信任源，应该尽量避免使用eval，在需要使用eval的地方可以用安全性更好的ast.literal_eval替代。

建议15：使用enumerate()获取序列迭代的索引和值

        注意，在获取迭代过程中字典的key和value，应该使用如下iteritems()方法。

>>> person={'name': 'Josn', 'age': 19, 'hobby': 'football'}
>>> for k,v in person.iteritems():
... print k, ":", v

建议16：分清==与is的适用场景

>>> a="Hi"
>>> b="Hi"
>>> a is b
True
>>> a==b
True
>>> a1 ="I am using long string for testing" # 注意区分
>>> b1 ="I am using long string for testing"
>>> a1 is b1
False
>>> a1==b1
True

    is：表示的是对象标识符，检查对象的标识符是否一致，也就是比较两个对象在内存中是否拥有同一块内存空间；

    ==：表示的是值相等，用来判断两个对象的值是否相等，可以被重载。

    字符串驻留(string interning)机制：对于较小的字符串，为了提高系统性能会保留其值的一个副本，当创建新的字符串时直接指向该副本即可。

建议17：考虑兼容性，尽可能使用Unicode

    python内建的字符串有两种类型：str和Unicode，共同祖先为basestring。

    windows本地默认编码是CP936。

    解码：str.decode（[编码参数[，错误处理]]）  

    编码：str.encode（[编码参数[，错误处理]]）

    错误处理参数有3种方式：

        （1）strict：默认值，抛出UnicodeError异常；

        （2）ignore：忽略不可转换的字符；

        （3）replace：将不可转换字符用？代替。

    有些软件在保存UTF-8编码时，会在文件最开始地方插入不可见的BOM，可以利用codecs解决。

import codecs


content = open('manage.py', 'r').read()

if content[:3] == codecs.BOM_UTF8:
    content = content[:3]

print content.decode("utf-8")

    编码声明的三种方式：

# coding=<encoding name> #方式一
#!/usr/bin/env python

# -*- coding:<encoding name> -*- #方式二

#!/usr/bin/env python
# vim:set fileencoding=<encoding name> #方式三

建议18：构建合理的包层次来管理module

    包中__init__.py文件的作用：1)使包和普通目录区分；

　　　　　　　　　　　　　　2)在该文件中声明模块级别的import语句从而使其变成包级别可见；

　　　　　　　　　　　　　　3)通过该文件中定义__all__变量，控制需要导入的子包或者模块。
    使用包的好处：

    1）合理组织代码，便于维护和使用；

    2）能够有效地避免名称空间冲突。