Python编程中的反模式
Python编程中的反模式。Python是时下最热门的编程语言之一了。简洁而富有表达力的语法，两三行代码往往就能解决十来行C代码才能解决的问题；丰富的标准库和第三方库，大大节约了开发时间，使它成为那些对性能没有严苛要求的开发任务的首选；强大而活跃的社区，齐全的文档，也使很多编程的初学者选择了它作为自己的第一门编程语言。甚至有国外的报道称，Python已经成为了美国顶尖大学里最受欢迎的编程入门教学语言。
要学好一门编程语言实属不易，在初学阶段，就纠正一些错误的做法，对今后的深入学习至关重要。有一位叫ConstantineLignos的博主，他是宾夕法尼亚儿童医院放射研究部门的博士后研究员，他最近撰写了一篇很有意义的文章，列举了初学Python的学生们最常犯的错误，并对这些错误进行了分类和剖析，其内容提纲挈领，非常值得每个Python初学者学习。
这篇文章给出了一些在Python初学者中很常见的反模式，反模式通常是指那些不符合习惯或者会导致糟糕后果的用法。Lignos把他总结的反模式分成了四大类——迭代、性能、变量的漏洞和编程风格。下面我们逐一来看一个例子，理解这些反模式到底“反”在什么地方。
迭代
当我们需要简单迭代一个数量范围的时候，Python给了我们一个非常好用的函数：range。Lignos观察到有些初学者喜欢用range来迭代列表的下表，像下面这种形式：
foriinrange(len(alist)):
printalist[i]
这代码现在还没什么问题，但已经不符合Python的习惯了。但下面的代码就有问题了：
alist=['her','name','is','rio']
foriinrange(0,len(alist)-1):#漏掉了最后一个
printi,alist[i]
我们可以看一下Python官方文档range的示例：
>>>range(1,11)
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
range的右区间是不包含在内的，如果受了直觉或其他编程语言的影响，再减1就不对了。Lignos还列举了其他几种错误的迭代模式，我们只要记住，range应该用在迭代一个数量范围。
性能
Lignos给出了两段代码：
lyrics_list=['her','name','is','rio']
words=make_wordlist()
forwordinwords:
ifwordinlyrics_list:#线性时间
printword,"isinthelyrics"
和
lyrics_set=set(lyrics_list)
words=make_wordlist()
forwordinwords:
ifwordinlyrics_set:#常数时间
printword,"isinthelyrics"
哪种模式效率更高？Lignos注释已经给出了答案。注释的意思是，判断一个元素是否在一组元素中存在，使用list的算法复杂度是O(n)，而使用set的算法复杂度是O(1)。那是否set永远是优于list？在其他情况下，应该用哪个数据结构？Python官方Wiki有一份专门各个数据结构操作的时间复杂度的文档供参考，知道参考这份文档比答案本身更重要。至于为什么，只有Python的源码才能告诉我们。
变量的漏洞
初学者往往会假设一些不该假设的前提，对一些异常流程考虑不周。Lignos也给了一个例子：
foridx,valueinenumerate(y):
ifvalue>max_value:
break
processList(y,idx)
这里y如果是空的，那就出问题了，因为idx根本得不到定义，最终我们会得到一个NameError的异常。比较好的做法是给idx一个默认的错误值，在C语言里面我们经常喜欢用-1。下面的代码就考虑得比较全面：
deffind_item(item,alist):
#对Python来说None比-1可能更好点
result=-1
foridx,other_iteminenumerate(alist):
ifother_item==item:
result=idx
break
returnresult
代码风格
Python有一份代码风格指导文档PEP8，这些规则都是有道理的。当初学者不明白为什么的时候，最好的做法就是尽量遵守它，等到有更深入的理解了就会豁然开朗，同事也会明白什么时候可以打破规则。Lignos引用了这份文档的一些例子，比如，如何测试一个变量是否为空，如果测试一个变量是否为None等等。
以上分析了这篇文章中的一些例子，如果希望全面了解，请查看原文。想要学好一门编程语言，学会语法是远远不够的，必须逐步理解语言所依赖的CPU体系结构、编译器/解释器/虚拟机等内容。Lignos这篇文章虽然没有深入剖析Python的实现，但是对于入门者的帮助是非常明显的，当初学者有了一定经验后，对一些问题都可以做深入挖掘，引出Python实现层面的问题。
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