90 条写 Python 程序建议汇编（附Python语言程序设计课程建设初探）.docx

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1、90条写Python程序建议汇编1.首先建议1、理解Pythonic概念-详见Python中的Python之禅建议2、编写Pythonic代码（1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等。有时候长的变量名会使代码更加具有可读性。（2）深入学习Python相关知识，比如语言特性、库特性等，比如Python演变过程等。深入学习一两个业内公认的PythOniC的代码库，比如FIaSk等。建议3：理解PythOn与C的不同之处，比如缩进与,单引号双引号，三元操作符？，SWitCh-CaSe语句等。建议4：在代码中适当添加注释建议5：适当添加空行使代码布局更加合理

2、建议6：编写函数的4个原则（1）函数设计要尽量短小，嵌套层次不宜过深（2）函数声明应该做到合理、简单、易用（3）函数参数设计应该考虑向下兼容（4） 一个函数只做一件事，尽量保证函数粒度的一致性建议7：将常量集中在一个文件，且常量名尽量使用全大写字母2 .编程惯用法建议8：利用assert语句来发现问题，但要注意，断言assert会影响效率建议9：数据交换值时不推荐使用临时变量，而是直接a,b=b,a建议10：充分利用惰性计算（LaZyeValUatiOn）的特性，从而避免不必要的计算建议11：理解枚举替代实现的缺陷（最新版PythOn中已经加入了枚举特性）建议12：不推荐使用type来进行类型

3、检查，因为有些时候type的结果并不一定可靠。如果有需求，建议使用isinstance函数来代替建议13：尽量将变量转化为浮点类型后再做除法（Python3以后不用考虑）建议14：警惕eval（）函数的安全漏洞，有点类似于SQL注入建议15：使用enumerate。同时获取序列迭代的索引和值建议16：分清=和is的适用场景，特别是在比较字符串等不可变类型变量时（详见）建议17：尽量使用UniCode。在Python2中编码是很让人头痛的一件事，但Python3就不用过多考虑了建议18：构建合理的包层次来管理ModUIe3 .基础用法建议19：有节制的使用fromimport语句，防止污染命名空

4、间建议20：优先使用absoluteimport来导入模块（Python3中已经移除了relativeimport）建议21：i+=l不等于+i,在PythOn中，+i前边的加号仅表示正，不表示操作建议22：习惯使用With自动关闭资源，特别是在文件读写中建议23：使用else子句简化循环（异常处理）建议24：遵循异常处理的几点基本原则（1）注意异常的粒度，try块中尽量少写代码(2)谨慎使用单独的except语句，或exceptException语句，而是定位到具体异常(3)注意异常捕获的顺序，在合适的层次处理异常(4)使用更加友好的异常信息，遵守异常参数的规范建议25：避免finally中

5、可能发生的陷阱建议26：深入理解None,正确判断对象是否为空。建议27：连接字符串应优先使用join函数，而不是+操作建议28：格式化字符串时尽量使用.format函数，而不是形式建议29：区别对待可变对象和不可变对象，特别是作为函数参数时建议30：口，和()：一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代码更清晰，同时效率更高建议31：函数传参数，既不是传值也不是传引用，而是传对象或者说对象的引用建议32：警惕默认参数潜在的问题，特别是当默认参数为可变对象时建议33：函数中慎用变长参数args和kargs(1)这种使用太灵活，从而使得函数签名不够清晰，可读性较差(2)如果因为函数参数过多而是用

6、变长参数简化函数定义，那么一般该函数可以重构建议34：深入理解str()和!叩r()的区别(1)两者之间的目标不同：Str主要面向客户，其目的是可读性，返回形式为用户友好性和可读性都比较高的字符串形式；而repr是面向Python解释器或者说Python开发人员，其目的是准确性，其返回值表示PythOn解释器内部的定义(2)在解释器中直接输入变量，默认调用repr函数，而Print(Var)默认调用str函数(3) repr函数的返回值一般可以用eval函数来还原对象(4)两者分别调用对象的内建函数_str_()和_repr_()建议35：分清静态方法staticmethod和类方法class

7、method的使用场景4 .库的使用建议36：掌握字符串的基本用法建议37：按需选择Sort()和SOrted()函数Sorto是列表在就地进行排序，所以不能排序元组等不可变类型。SOrted()可以排序任意的可迭代类型，同时不改变原变量本身。建议38：使用COPy模块深拷贝对象，区分浅拷贝(ShaIIOWCOPy)和深拷贝(deepcopy)庭议39：使用Counter进行计数统计,Counter是字典类的子类，在collections模块中建议40：深入掌握ConfigParse建议41：使用argparse模块处理命令行参数建议42：使用pandas处理大型CSV文件Python本身提供

8、一个CSV文件处理模块，并提供reader、Writer等函数。PandaS可提供分块、合并处理等，适用于数据量大的情况，且对二维数据操作更方便。建议43：使用ElementTree解析XML建议44：理解模块PiCkIe的优劣优势：接口简单、各平台通用、支持的数据类型广泛、扩展性强劣势：不保证数据操作的原子性、存在安全问题、不同语言之间不兼容建议45：序列化的另一个选择JSON模块：load和dump操作建议46：使用traceback获取栈信息建议47：使用logging记录日志信息建议48：使用threading模块编写多线程程序建议49：使用QUeUe模块使多线程编程更安全5 .设计模

9、式建议50：利用模块实现单例模式建议51：用mixin模式让程序更加灵活建议52：用发布-订阅模式实现松耦合建议53：用状态模式美化代码6 .内部机制建议54：理解build-in对象建议55：_init_()不是构造方法，理解_new_()与它之间的区别建议56：理解变量的查找机制，即作用域局部作用域全局作用域嵌套作用域内置作用域建议57：为什么需要Self参数建议58：理解MRO(方法解析顺序)与多继承建议59：理解描述符机制建议60：区别_getattr_()与_getattribute_()方法之间的区别建议61：使用更安全的property建议62：掌握元类metaclass建议63

10、：熟悉Python对象协议建议64：利用操作符重载实现中缀语法建议65：熟悉Python的迭代器协议建议66：熟悉Python的生成器建议67：基于生成器的协程和greenlet,理解协程、多线程、多进程之间的区别建议68：理解GIL的局限性建议69：对象的管理和垃圾回收7 .使用工具辅助项目开发建议70：从PyPl安装第三方包建议71：使用PiP和yolk安装、管理包建议72：做paster创建包建议73：理解单元测试的概念建议74：为包编写单元测试建议75：利用测试驱动开发(TDD)提高代码的可测性建议76：使用PyIint检查代码风格代码风格审查代码错误检查发现重复以及不合理的代码，方便

11、重构高度的可配置化和可定制化支持各种IDE和编辑器的集成能够基于Python代码生成UML图能够与JenkinS等持续集成工具相结合，支持自动代码审查建议77：进行高效的代码审查建议78：将包发布到PyPl8 .性能剖析与优化建议79：了解代码优化的基本原则建议80：借助性能优化工具建议81：利用CProfile定位性能瓶颈建议82：使用memory.profiler和objgraph剖析内存使用建议83：努力降低算法复杂度建议84：掌握循环优化的基本技巧减少循环内部的计算将显式循环改为隐式循环，当然这会牺牲代码的可读性在循环中尽量引用局部变量关注内层嵌套循环建议85：使用生成器提高效率建议8

12、6：使用不同的数据结构优化性能建议87：充分利用set的优势建议88：使用multiprocessing模块克服GIL缺陷建议89：使用线程池提高效率建议90：使用Cythonb编写扩展模块PythOn语言程序设计课程建设初探摘要：Python是目前最热门的程序设计语言之一，可以应用在系统运维、Web编程、网络爬虫、机器学习、数据分析、人工智能等领域。面对国内外很多大学相继开设了Python语言程序设计课程的趋势，针对计算机专业应用能力培养的要求，分析PythOn语言的发展方向，并探讨Python课程的后续课程建设。关键词：PythOn语言；程序设计；计算机专业；课程建设1Python语言发展

13、现状根据TK)BE最新排名，Python语言超越C#,与Java,C,C+成为全球前5大流行编程语言之一。在2017年世界脚本语言排行榜中，PythOn排名第1,也是多领域首选语言。从云端、客户端，到物联网终端，PythOn应用无处不在。PythOn语言已经走进了中小学生的课堂，它是计算机二级考试的自选项目。国内许多高校非计算机专业开设Python语言课程。Python被称为万能的“胶水语言”，人才缺口高达60万。对于以应用为主的计算机专业本科高校，更建议将PythOn语言作卷首门程序设计语言1Python是一门免费、开源的跨平台高级动态编程语言，具有简洁性、易读性以及可扩展性，拥有大量功能强

14、大的内置对象、标准库和扩展库，简化了开发的复杂度。Python可以让初学者把精力集中在编程对象和思维方法上，让初学者专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上。各领域的人员可以更多地将Python语言作为一个解决应用问题的工具,而把主要精力放在业务逻辑的设计与实现上，在开发速度与运行效率之间达到平衡。2基于PythOn语言的课程建设由于以上这些现状，使用Python语言讲授程序设计课程正成为一种趋势，计算机专业拟定将Python课程引入到培养方案中来，则必须考虑后续课程的衔接问题。既要突出应用能力的培养，又要保证在未来5年内仍是前沿方向，突出专业的核心竞争力。Python的发展前景有如下几个

15、方面：1）Web应用开发Web应用开发可以说是目前软件开发中最重要的部分。有众多优秀的Web框架，利用Python的框架可以做网站，做一些精美的前端界面。众多大型网站均为PythOn开发，像YOUtUbe、Dropbox豆瓣、知乎、果壳、饿了么、搜狐等都是PythOn应用的典型。比较典型向PythOnWeb框架有Django,支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的Aasko2）网络爬虫在爬虫领域，Python的地位是不言而喻的。爬虫的本质就是抓取网页、分析内容，把想要的部分提取出来。Python语法简洁、开发效率高、支持的模块多，相关的HTTP请求模块和HTML解析模块非常丰富。还有强

16、大的爬虫Scrapy,以及成熟高效的SCniPy-redis分布式策略，调用其他接口也非常方便。3）云计算云计算近几年是非常火热的一个技术。目前最知名的云计算框架就是OpenStack,它是最近几年学习PythOn的人最值得学习的一个云计算框架。它是通过PythOn语言开发的，因此PythOn在编程语言方面拥有先天的优势，通过深入研究NoVa和SWift模块，能够快速地搭建私有云、公有云、企业云。4）人工智能人工智能涉及大量的数据计算，用Python简单高效。Python有非常多优秀的深度学习库可用，而且现在大部分深度学习框架都支持Pythono5）科学运算随着NUmPy等众多程序库的开发，P

17、ython越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。与科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛。6）游戏开发Python有较高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，更适合作为一种HOSt语言，可以在必要的时候用C/C+写一些扩展。7）自动化运维对于运维工程师而言，因为几乎所有Linux系统都内置PythOn解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预安装什么软件。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell,做一些复杂的任务，对

18、运维人员来说，是一次解放。通过以上分析，结合本校应用性本科人才面向能力导出的培养目标，笔者认为可以在Python的后续课程中选定两个主要方向：DWeb应用开发技术是传统开发内容。有越来越多的项目使用Python语言开发，同时也有越来越多的Python类库被开发出来，这使得PythOn语言变得更加易用，尤其适合web应用程序开发2。有人预测5年之内，Python会取代PHP,成为最受欢迎的Web开发语言。Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。三大Python后端框架，解决一切前后端Web开发问题。FIaSk是一个

19、Web微框架，适合新手入门。Django是一个全能型框架。TOrnadO支持异步处理的功能，这是它的特点，其他框架不支持。那么，在课程设置上应融会贯通前端和后台所学知识，让学生掌握Web框架，提升开发效率，可进行前后端全栈Web开发。使用PythOn做Web开发的好处是开发、部署都很快，相比较JaVa程序，PythOn变更起来很容易，代码量小所以抛弃起来也很容易，不容易背上历史的负担。Python的缺点是运行起来相对Java来说慢得多，性能有瓶颈的时候，Java等语言具有优势。如果业务本身比较繁杂、变更比较频繁，那么用Python这样的脚本语言就比较合适。2)大数据分析是热门方向。如今是一个大

20、数据时代，通过数据分析，我们可以充分挖掘数据的价值。大数据的数据需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。而网络爬虫是Python的传统强势领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，最流行的爬虫框架SCraPy和scrapy-redis分布式框架。Python有很多的数据分析、机器学习模块库，而且大部分是开源的。NumPy和Scipy,Pandas都是重要的Python数据分析、处理库，可以快速地进行数据的读取、分析等操作。Python语言成了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。3结束语对计算机类专业以C语言作为程序设计入门课程，在低年级课程里引入Python语言程序设计，进行单纯的

21、语法讲解，这对于已经学过C语言的学生来说，并不难，可以快速掌握。之后，可以用Python讲授数据结构课程，建立思维模式，对问题进行抽象归类；在Web应用开发技术课程中综合前端和后台所学知识，学习掌握DjangOWeb框架，进行前后端全栈Web开发；在大数据分析课程中掌握爬虫工作原理，学习scrapy框架，对网站数据进行采集分析。如何完善基于Python的课程体系、形成系统化教学方案，还需要根据培养计划和教学效果不断进行改进。参考文献：1嵩天，黄天羽，礼欣.Python语言：程序设计课程教学改革的理想选择J.中国大学教学，2016(2)：42-47.12车万翔，苏小红，袁永峰，叶麟.计算机专业高级语言程序设计课程改革探索J.计算机教育，2014(13)：56-63.