十个Python程序员易犯的错误

常见错误1：错误地将表达式作为函数的默认参数 在Python中，我们可以为函数的某个参数设置默认值，使该参数成为可选参数。虽然这是一个很好的语言特性，但是当默认值是可变类型时，也会导致一些令人困惑的情况。我们来看看下面这个Python函数定义： >>> def foo(bar=[]): # bar是可选参数，如果没有提供bar的值，则默认为[]， ... bar.append("baz") # 但是稍后我们会看到这行代码会出现问题。 ... return bar Python程序员常犯的一个错误，就是想当然地认为：在每次调用函数时，如果没有为可选参数传入值，那么这个可选参数就会 Python编程语言虽然以其简洁明了的语法而受到程序员的喜爱，但在实践中，许多初学者和有经验的开发者都可能犯一些常见的错误。以下是基于标题和描述中提到的几个关键知识点的详细解释： 1. **错误地将表达式作为函数的默认参数**： Python允许为函数的参数设置默认值，使得在函数调用时可以不提供参数值。然而，如果默认值是一个可变对象，如列表，可能会引发问题。当函数被定义时，默认参数只初始化一次，这意味着所有调用共享同一个默认值的引用。例如，在`foo(bar=[])`这个例子中，`bar`默认是一个空列表，每次调用`foo()`并修改`bar`，改变会影响到所有后续调用。要避免这种问题，可以将默认值设为不可变对象（如None）并在函数内部检查它，如果需要才初始化列表。 2. **错误地使用类变量**： 在Python中，类变量是类级别的，而不是实例级别的。这意味着，当子类或子类的实例更改类变量时，会影响到所有父类和子类。如果希望每个实例有自己的变量副本，应该使用实例变量（`self.x = value`）。在多重继承的情况下，类变量的查找遵循MRO（方法解析顺序）。因此，修改类变量会影响到整个继承链，不是仅限于当前类。 3. **错误地指定异常代码块的参数**： 在Python中，异常处理通常使用`try/except`语句。在旧版本的Python 2中，可以这样捕获多个异常：`except Exception1, Exception2:`，但在Python 3中，这种方式已被废弃。正确的做法是使用元组来捕获多个异常类型，如`except (Exception1, Exception2):`，并且推荐使用`as`关键字来绑定异常实例，以便在需要时查看异常信息，如`except Exception as e:`。这样可以确保代码在Python 2和3之间具有良好的兼容性。 除了上述错误，还有其他一些常见的Python编程陷阱，例如： 4. **全局变量的作用域**：在函数内部修改全局变量需要使用`global`关键字声明，否则内部的变量会创建一个新的局部作用域变量。 5. **不理解`None`的含义**：`None`在Python中是一个特殊的值，用来表示空或者缺失。将函数返回值默认设置为`None`可以帮助区分函数是否执行成功。 6. **不使用`__slots__`属性节省内存**：对于创建大量实例的类，使用`__slots__`属性可以限制实例的属性，从而减少内存消耗。 7. **不熟悉列表推导式和生成器表达式**：这两种表达式可以更高效地处理列表，特别是当处理大数据集时。 8. **不理解GIL（全局解释器锁）**：Python的多线程在CPU密集型任务上可能表现不佳，因为GIL限制了同一时刻只有一个线程执行。 9. **不使用`with`语句管理资源**：`with`语句可以确保资源在使用完毕后得到适当的释放，避免资源泄露。 10. **不使用异常链**：在捕获异常时，通过`raise`语句携带上游异常信息，可以帮助追踪错误来源。 掌握这些知识点可以帮助Python程序员避免一些常见的编程陷阱，提升代码质量和可维护性。在编写Python代码时，注意这些细节能够显著提高程序的效率和健壮性。