如果有人問起 Python 程序員他們最喜歡 Python 哪一點，他們一定會提到 Python 的高可讀性。確實，對于 Python 來說，其高可讀性一直是這門語言設(shè)計的核心。一個不爭的事實是，相對于寫代碼而言，讀代碼才是更加平常的事情。

Python 代碼有高可讀性的一個原因就是其有著相對而言更加完善的編碼風(fēng)格準(zhǔn)則和 「Python 化」習(xí)慣語法。

當(dāng) Python 老手（Pythonista）認(rèn)為一段代碼不「Python 化」，他們通常的意思是這段代碼沒有遵循一般準(zhǔn)則，同時亦沒有以最佳的（最具可讀性的）方式表達(dá)出代碼的意圖。

在一些極端的情況下，沒有公認(rèn)最佳的方式來表達(dá) Python 代碼的意圖，不過這種極端情況非常罕見。

一般概念

明確代碼意義

盡管 Python 可以寫出從各種意義上來說都像是黑魔法的代碼，但最簡單直白的表達(dá)才是正道。

不優(yōu)雅

def?make_complex(*args):x,?y?=?argsreturn?dict(**locals())

優(yōu)雅

def?make_complex(x,?y):return?{'x':?x,?'y':?y}

在上述好的代碼中，x 和 y 清晰明了的從參數(shù)中獲取值，并清晰明了的返回了一個字典。當(dāng)開發(fā)者看到這個函數(shù)后就可以明了這個函數(shù)的用途，而不好的代碼則不行。

一行一個聲明語句

雖然在 Python 中我們推崇使用形如列表生成式這種簡潔明了的復(fù)合語句，但是除此以外，我們應(yīng)該盡量避免將兩句獨立分割的代碼寫在同一行。

不好的風(fēng)格

print?'one';?print?'two'if?x?==?1:?print?'one'if?<complex?comparison>?and?<other?complex?comparison>:#?do?something

好的風(fēng)格

print?'one' print?'two'if?x?==?1:print?'one'cond1?=?<complex?comparison> cond2?=?<other?complex?comparison> if?cond1?and?cond2:#?do?something

函數(shù)的參數(shù)

函數(shù)的參數(shù)可以使用四種不同的方式傳遞給函數(shù)。

必選參數(shù) 是沒有默認(rèn)值的必填的參數(shù)。必選參數(shù)是最簡單的參數(shù)構(gòu)成，用于參數(shù)較少的函數(shù)的構(gòu)成，是該函數(shù)意義的一部分，使用他們的順序是按照定義自然排序的。舉個例子，對于 send(message, recipient) 和 ?point(x, y) 這兩個函數(shù)，使用函數(shù)的人需要知道這個函數(shù)需要兩個參數(shù)，并且記住兩個參數(shù)的順序。

在調(diào)用函數(shù)的時候，我們也可以使用參數(shù)的名稱調(diào)用。使用參數(shù)的名稱的方式可以調(diào)換參數(shù)的順序，就像 send(recipient='World',message='Hello') 和 point(y=2, x=1) 這樣。但這樣的做法會降低代碼的可讀性，并且使代碼冗長，因此更建議使用 send('Hello', 'World') 和 point(1,2) 這樣的方式調(diào)用。

關(guān)鍵字參數(shù) 是非強(qiáng)制的，且有默認(rèn)值。它們經(jīng)常被用在傳遞給函數(shù)的可選參數(shù)中。當(dāng)一個函數(shù)有超過兩個或三個位置參數(shù)時，函數(shù)簽名會變得難以記憶，使用帶有默認(rèn)參數(shù)的關(guān)鍵字參數(shù)有時候會給你帶來便利。比如，一個更完整的 send 函數(shù)可以被定義為 send(message, to, cc=None, bcc=None)。這里的 cc 和 bcc 是可選的， 當(dāng)沒有傳遞給它們其他值的時候，它們的值就是 None。

Python 中有多種方式調(diào)用帶關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù)。比如說，我們可以按照定義時的參數(shù)順序而無需明確的命名參數(shù)來調(diào)用函數(shù)，就像 send('Hello', 'World', 'Cthulhu', 'God') 是將密件發(fā)送給上帝。我們也可以使用命名參數(shù)而無需遵循參數(shù)順序來調(diào)用函數(shù)，就像 send('Hello again', 'World', bcc='God', cc='Cthulhu') 。沒有特殊情況的話，這兩種方式都需要盡力避免，最優(yōu)的調(diào)用方式是與定義方式一致：send('Hello', 'World', cc='Cthulhu',bcc='God') 。

作為附注，請遵循 YAGNI 原則。通常，移除一個用作『以防萬一』但從未使用的可選參數(shù)（以及它在函數(shù)中的邏輯），比添加一個所需的新的可選參數(shù)和它的邏輯要來的困難。

任意參數(shù)列表 是第三種給函數(shù)傳參的方式。如果函數(shù)的參數(shù)數(shù)量是動態(tài)的，該函數(shù)可以被定義成 *args 的結(jié)構(gòu)。在這個函數(shù)體中， args 是一個元組，它包含所有剩余的位置參數(shù)。舉個例子， 我們可以用任何容器作為參數(shù)去調(diào)用 send(message, *args) ，比如 send('Hello', 'God', 'Mom','Cthulhu')。在此函數(shù)體中， args 相當(dāng)于 ('God','Mom', 'Cthulhu')。

然而，這種結(jié)構(gòu)有一些缺點，使用時應(yīng)該特別注意。如果一個函數(shù)接受的參數(shù)列表具有相同的性質(zhì)，通常把它定義成一個參數(shù)，這個參數(shù)是一個列表或者其他任何序列會更清晰。在這里，如果 send 參數(shù)有多個容器（recipients），將之定義成 send(message,recipients) 會更明確，調(diào)用它時就使用 send('Hello', ['God', 'Mom', 'Cthulhu'])。這樣的話， 函數(shù)的使用者可以事先將容器列表維護(hù)成列表（list）形式，這為傳遞各種不能被轉(zhuǎn)變成其他序列的序列（包括迭代器）帶來了可能。

任意關(guān)鍵字參數(shù)字典 是最后一種給函數(shù)傳參的方式。如果函數(shù)要求一系列待定的命名參數(shù)，我們可以使用 **kwargs 的結(jié)構(gòu)。在函數(shù)體中， kwargs 是一個字典，它包含所有傳遞給函數(shù)但沒有被其他關(guān)鍵字參數(shù)捕捉的命名參數(shù)。

和 任意參數(shù)列表 中所需注意的一樣，相似的原因是：這些強(qiáng)大的技術(shù)在非特殊情況下，都要盡量避免使用，因為其缺乏簡單和明確的結(jié)構(gòu)來足夠表達(dá)函數(shù)意圖。

編寫函數(shù)的時候采用何種參數(shù)形式，是用位置參數(shù)，還是可選關(guān)鍵字參數(shù)，是否使用形如任意參數(shù) 的高級技術(shù)，這些都由程序員自己決定。如果能明智地遵循上述建議，即可輕松寫出這樣的 Python 函數(shù)：

• 易讀（名字和參數(shù)無需解釋）

• 易改（添加新的關(guān)鍵字參數(shù)不會破壞代碼的其他部分）

避免魔法方法

Python 對駭客來說是一個強(qiáng)有力的工具，它擁有非常豐富的鉤子（hook）和工具，允許你施展幾乎任何形式的技巧。比如說，它能夠做以下：

• 改變對象創(chuàng)建和實例化的方式；

• 改變 Python 解釋器導(dǎo)入模塊的方式；

• 甚至可能（如果需要的話也是被推薦的）在 Python 中嵌入 C 程序。

盡管如此，所有的這些選擇都有許多缺點。使用最直接的方式來達(dá)成目標(biāo)通常是最好的方法。它們最主要的缺點是可讀性不高。許多代碼分析工具，比如說 pylint 或者 pyflakes，將無法解析這種『魔法』代碼。

我們認(rèn)為 Python 開發(fā)者應(yīng)該知道這些近乎無限的可能性，因為它為我們灌輸了沒有不可能完成的任務(wù)的信心。然而，知道何時 不能 使用它們也是非常重要的。

就像一位功夫大師，一個 Pythonista 知道如何用一個手指殺死對方，但從不會那么去做。

我們都是負(fù)責(zé)任的用戶

如前所述，Python 允許很多技巧，其中一些具有潛在的危險。一個好的例子是：任何客戶端代碼能夠重寫一個對象的屬性和方法（Python 中沒有 private 關(guān)鍵字）。這種哲學(xué)是在說：『我們都是負(fù)責(zé)任的用戶』，它和高度防御性的語言（如 Java，擁有很多機(jī)制來預(yù)防錯誤操作）有著非常大的不同。

這并不意味著，比如說，Python 中沒有屬性是私有的，也不意味著沒有合適的封裝方法。與其依賴在開發(fā)者的代碼之間樹立起的一道道隔墻，Python 社區(qū)更愿意依靠一組約定，來表明這些元素不應(yīng)該被直接訪問。

私有屬性的主要約定和實現(xiàn)細(xì)節(jié)是在所有的 內(nèi)部 變量前加一個下劃線。如果客戶端代碼打破了這條規(guī)則并訪問了帶有下劃線的變量，那么因內(nèi)部代碼的改變而出現(xiàn)的任何不當(dāng)?shù)男袨榛騿栴}，都是客戶端代碼的責(zé)任。

鼓勵大方地使用此約定：任何不開放給客戶端代碼使用的方法或?qū)傩?#xff0c;應(yīng)該有一個下劃線前綴。這將保證更好的職責(zé)劃分以及更容易對已有代碼進(jìn)行修改。將一個私有屬性公開化總是可能的，但是把一個公共屬性私有化可能是一個更難的選擇。

返回值

當(dāng)一個函數(shù)變得復(fù)雜，在函數(shù)體中使用多返回值的語句并不少見。然而，為了保持函數(shù)的可讀性，建議在函數(shù)體中避免使用返回多個有意義的值。

在函數(shù)中返回結(jié)果主要有兩種情況：函數(shù)正常運(yùn)行并返回它的結(jié)果，以及錯誤的情況，要么因為一個錯誤的輸入?yún)?shù)，要么因為其他導(dǎo)致函數(shù)無法完成計算或任務(wù)的原因。

如果你在面對第二種情況時不想拋出異常，返回一個值（比如說 None 或 False ）來表明函數(shù)無法正確運(yùn)行，可能是需要的。在這種情況下，越早返回所發(fā)現(xiàn)的不正確上下文越好。這將幫助扁平化函數(shù)的結(jié)構(gòu)：我們假定在『因為錯誤而返回』的語句后的所有代碼都能夠滿足函數(shù)主要結(jié)果運(yùn)算。這種類型的多發(fā)揮結(jié)果，是有必要的。

然而，當(dāng)一個函數(shù)在其正常運(yùn)行過程中有多個主要出口點時，它會變得難以調(diào)試其返回結(jié)果，所以保持單個出口點可能會更好。這也將有助于提取某些代碼路徑，而且多個出口點很有可能意味著這里需要重構(gòu)：

def?complex_function(a,?b,?c):if?not?a:return?None??#?拋出一個異常可能會更好if?not?b:return?None??#?拋出一個異常可能會更好#?一些復(fù)雜的代碼試著用?a,b,c?來計算x#?如果成功了，抵制住返回?x?的誘惑if?not?x:#?使用其他的方法來計算出?xreturn?x??#?返回值?x?只有一個出口點有利于維護(hù)代碼

習(xí)語（Idiom）

編程習(xí)語，說得簡單些，就是寫代碼的 方式。編程習(xí)語的概念在 c2 和 Stack Overflow 上有詳盡的討論。

符合習(xí)語的 Python 代碼通常被稱為 Pythonic。

通常只有一種、而且最好只有一種明顯的方式去編寫代碼。對 Python 初學(xué)者來說，無意識的情況下很少能寫出習(xí)語式 Python 代碼，所以應(yīng)該有意識地去獲取習(xí)語的書寫方式。

如下有一些常見的 Pythonic：

解包（Unpacking）

如果你知道一個列表或者元組的長度，你可以將其解包并為它的元素取名。比如，enumerate() 會對 list 中的每個項提供包含兩個元素的元組：

for?index,?item?in?enumerate(some_list):#?do?something?with?index?and?item

你也能通過這種方式交換變量：

a,?b?=?b,?a

嵌套解包也能工作：

a,?(b,?c)?=?1,?(2,?3)

Python 3 提供了擴(kuò)展解包的新方法在 PEP 3132 有介紹：

a,?*rest?=?[1,?2,?3] #?a?=?1,?rest?=?[2,?3] a,?*middle,?c?=?[1,?2,?3,?4] #?a?=?1,?middle?=?[2,?3],?c?=?4

創(chuàng)建一個被忽略的變量

如果你需要賦值（比如，在 解包（Unpacking） ）但不需要這個變量，請使用 __:

filename?=?'foobar.txt' basename,?__,?ext?=?filename.rpartition('.')

注意

許多 Python 風(fēng)格指南建議使用單下劃線的 _ 而不是這里推薦的雙下劃線 __ 來標(biāo)記廢棄變量。問題是， _常用在作為 gettext() 函數(shù)的別名，也被用在交互式命令行中記錄最后一次操作的值。相反，使用雙下劃線 十分清晰和方便，而且能夠消除使用其他這些用例所帶來的意外干擾的風(fēng)險。

創(chuàng)建一個含 N 個對象的列表

使用 Python 列表中的 * 操作符：

four_nones?=?[None]?*?4

創(chuàng)建一個含 N 個列表的列表

因為列表是可變的，所以 * 操作符（如上）將會創(chuàng)建一個包含 N 個且指向 同一個 列表的列表，這可能不是你想用的。取而代之，請使用列表解析：

four_lists?=?[[]?for?__?in?xrange(4)]

注意：在 Python 3 中使用 range() 而不是 xrange()。

根據(jù)列表來創(chuàng)建字符串

創(chuàng)建字符串的一個常見習(xí)語是在空的字符串上使用 str.join() ：

letters?=?['s',?'p',?'a',?'m'] word?=?''.join(letters)

這會將 word 變量賦值為 spam。這個習(xí)語可以用在列表和元組中。

在集合體（collection）中查找一個項

有時我們需要在集合體中查找。讓我們看看這兩個選擇，列表和集合（set），用如下代碼舉個例子：

s?=?set(['s',?'p',?'a',?'m']) l?=?['s',?'p',?'a',?'m']def?lookup_set(s):return?'s'?in?sdef?lookup_list(l):return?'s'?in?l

即使兩個函數(shù)看起來完全一樣，但因為 查找集合 是利用了 Python 中的『集合是可哈希』的特性，兩者的查詢性能是非常不同的。為了判斷一個項是否在列表中，Python 將會查看每個項直到它找到匹配的項。這是耗時的任務(wù)，尤其是對長列表而言。另一方面，在集合中， 項的哈希值將會告訴 Python 在集合的哪里去查找匹配的項。結(jié)果是，即使集合很大，查詢的速度也很快。在字典中查詢也是同樣的原理。想了解更多內(nèi)容，請見 StackOverflow 。想了解在每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的多種常見操作的花費(fèi)時間的詳細(xì)內(nèi)容， 請見 此頁面。

因為這些性能上的差異，在下列場景中，使用集合或者字典而不是列表，通常會是個好主意：

• 集合體中包含大量的項；

• 你將在集合體中重復(fù)地查找項；

• 你沒有重復(fù)的項。

對于小的集合體、或者你不會頻繁查找的集合體，建立哈希帶來的額外時間和內(nèi)存的開銷經(jīng)常會大過改進(jìn)搜索速度所節(jié)省的時間。

約定

這里有一些你應(yīng)該遵循的約定，以讓你的代碼更加易讀。

檢查變量是否等于常量

你不需要明確地比較一個值是 True，或者 None，或者 0 - 你可以僅僅把它放在 if 語句中。參閱 真值測試 來了解什么被認(rèn)為是 false：

糟糕:

if?attr?==?True:print?'True!'if?attr?==?None:print?'attr?is?None!'

優(yōu)雅:

#?檢查值 if?attr:print?'attr?is?truthy!'#?或者做相反的檢查 if?not?attr:print?'attr?is?falsey!'#?或者，None 等于 false，你可以直接相較它進(jìn)行匹配 if?attr?is?None:print?'attr?is?None!'

訪問字典元素

不要使用 dict.has_key() 方法。相反，使用 x in d 語法，或者將默認(rèn)參數(shù)傳遞給 dict.get() 方法。

壞的示例：

d?=?{'hello':?'world'} if?d.has_key('hello'):print?d['hello']????#?prints?'world' else:print?'default_value'

推薦的示例:

d?=?{'hello':?'world'}print?d.get('hello',?'default_value')?#?prints?'world' print?d.get('thingy',?'default_value')?#?prints?'default_value'#?或者: if?'hello'?in?d:print?d['hello']

操作列表的簡便方法

列表推導(dǎo)式 提供了一個強(qiáng)大并且簡潔的方法來對列表價進(jìn)行操作。除此之外，map() 和 filter() ?函數(shù)在列表的操作上也是非常簡潔的。

壞:

#?Filter?elements?greater?than?4 a?=?[3,?4,?5] b?=?[] for?i?in?a:if?i?>?4:b.append(i)

好:

a?=?[3,?4,?5] b?=?[i?for?i?in?a?if?i?>?4] #?Or: b?=?filter(lambda?x:?x?>?4,?a)

壞:

#?Add?three?to?all?list?members. a?=?[3,?4,?5] for?i?in?range(len(a)):a[i]?+=?3

好:

a?=?[3,?4,?5] a?=?[i?+?3?for?i?in?a] #?Or: a?=?map(lambda?i:?i?+?3,?a)

使用 enumerate() 來跟蹤正在被處理的元素索引。

a?=?[3,?4,?5] for?i,?item?in?enumerate(a):print?i,?item #?prints #?0?3 #?1?4 #?2?5

比起手動計數(shù)，使用 enumerate() 函數(shù)有更好的可讀性，而且，他更加適合在迭代器中使用。

讀文件

使用 with open 語法來讀文件，它能夠為你自動關(guān)閉文件。

壞:

f?=?open('file.txt') a?=?f.read() print?a f.close()

好:

with?open('file.txt')?as?f:for?line?in?f:print?line

即使在 with 控制塊中出現(xiàn)了異常，它也能確保你關(guān)閉了文件，因此，使用 with 語法是更加優(yōu)雅的。

行的延續(xù)

當(dāng)一個代碼邏輯行的長度超過可接受的限度時，你需要將之分為多個物理行。如果行的結(jié)尾是一個反斜杠，Python 解釋器會把這些連續(xù)行拼接在一起。這在某些情況下很有幫助， 但我們總是應(yīng)該避免使用，因為它的脆弱性：如果在行的結(jié)尾，在反斜杠后加了空格，這會破壞代碼，而且可能有意想不到的結(jié)果。

一個更好的解決方案是在元素周圍使用括號。左邊以一個未閉合的括號開頭，Python 解釋器會把行的結(jié)尾和下一行連接起來直到遇到閉合的括號。同樣的行為適用中括號和大括號。

糟糕：

my_very_big_string?=?"""For?a?long?time?I?used?to?go?to?bed?early.?Sometimes,\when?I?had?put?out?my?candle,?my?eyes?would?close?so?quickly?that?I?had?not?even\time?to?say?"I'm?going?to?sleep.""""from?some.deep.module.inside.a.module?import?a_nice_function,?another_nice_function,\yet_another_nice_function

優(yōu)雅：

my_very_big_string?=?("For?a?long?time?I?used?to?go?to?bed?early.?Sometimes,?""when?I?had?put?out?my?candle,?my?eyes?would?close?so?quickly?""that?I?had?not?even?time?to?say?"I'm?going?to?sleep."" )from?some.deep.module.inside.a.module?import?(a_nice_function,?another_nice_function,?yet_another_nice_function)

盡管如此，通常情況下，必須去分割一個長邏輯行意味著你同時想做太多的事，這可能影響可讀性。

作者：Python 最佳實踐指南 2018?
來源：
https://learnku.com/docs/python-guide/2018/writing-style/3261

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的教你写出可读性高的Python代码的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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