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第4章 选择易懂的名称
4.1 命名风格
4.2 PEP 8 的命名风格
4.3 适当的名称长度
4.3.1 太短的名称
4.3.2 太长的名称
4.4 起易于搜索的名称
4.5 避免笑话、双关语和需要文化背景才能理解的词汇
4.6 不要覆盖内置名称
4.7 史上最差的变量名
第5章 揪出代码的坏味道
5.1 重复的代码
5.2 魔数
5.3 注释掉的代码和死代码
5.4 打印调试
5.5 带有数字后缀的变量
5.6 本该是函数或者模块的类
5.7 嵌套列表解析式
5.8 空的except块和糟糕的错误信息
5.9 代码坏味道的谬误
5.9.1 谬误:函数应该仅在末尾处有一个return语句
5.9.2 谬误:函数最多只能有一个try语句
5.9.3 谬误:使用flag参数不好
5.9.4 谬误:全局变量不好
5.9.5 谬误:注释是不必要的
第6章 编写Python 风格的代码
6.1 Python 之禅
6.2 学着喜欢强制缩进
6.3 使用timeit模块衡量性能
6.4 常被误用的语法
6.4.1 使用enumerate()而不是range()
6.4.2 使用with 语句代替open()和close()
6.4.3 用is 跟None 做比较而不用==
6.5 格式化字符串
6.5.1 如果字符串有很多反斜杠,请使用原始字符串
6.5.2 使用f-string 格式化字符串
6.6 制作列表的浅副本
6.7 以Python 风格使用字典
6.7.1 在字典中使用get()和setdefault()
6.7.2 使用collections.defaultdict()设置默认值
6.7.3 使用字典代替switch 语句
6.8 条件表达式:Python“丑陋”的三元运算符
6.9 处理变量的值
6.9.1 链式赋值和比较运算符
6.9.2 验证变量是否为多个值中的一个
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Python编程轻松进阶(二)
小册名称:Python编程轻松进阶(二)
### 5.2 魔数:揭开Python编程中的隐藏秘密 在Python编程的广阔天地里,隐藏着一种既神秘又常见的元素——“魔数”(Magic Numbers)。这些数字直接嵌入代码之中,没有明确的意义注释,如同魔法般难以捉摸,给代码的阅读、理解和维护带来了不小的挑战。本章节将深入探讨魔数的概念、为何要避免使用它们、以及如何通过最佳实践来优雅地处理这些“数字魔法”,从而使你的Python代码更加清晰、可维护和可扩展。 #### 5.2.1 魔数的定义与危害 **定义**:魔数,顾名思义,是指在代码中直接出现、没有直观解释或命名的具体数值。这些数字可能是硬编码的常量值,如配置参数、阈值、循环次数等,它们在代码中直接以数字的形式存在,而不是通过变量名或常量名来表示其意图或含义。 **危害**: 1. **可读性差**:对于不熟悉代码的读者或未来的自己,魔数往往难以理解其背后的含义和目的,降低了代码的可读性。 2. **维护困难**:当需要修改某个魔数的值时,如果没有明确的命名或注释,很难快速定位所有使用该魔数的地方,增加了维护成本。 3. **复用性差**:魔数限制了代码的复用性,因为相同或相似的值可能在不同的地方被重复定义,而没有通过统一的常量来管理。 4. **容易出错**:在修改魔数时,由于缺乏明确的引用,容易因疏忽而遗漏某些地方的更新,导致程序行为异常。 #### 5.2.2 识别与避免魔数 **识别魔数**: - **直接数值**:在代码中直接出现的、未经命名的具体数字,如`if x > 100:`中的`100`。 - **字符串中的数字**:虽然不常见,但某些情况下字符串中也可能包含魔数,如`"年龄大于30岁"`中的`30`。 - **数组长度或索引**:直接使用数组长度或固定索引作为条件判断或循环依据,如`for i in range(5):`中的`5`。 **避免魔数的策略**: 1. **使用命名常量**:将魔数替换为具有描述性名称的常量,并通过大写字母和下划线(如`MAX_AGE = 30`)来命名,以区分普通变量。 2. **配置文件**:将配置参数、阈值等魔数移至外部配置文件(如JSON、YAML文件),提高代码的灵活性和可配置性。 3. **枚举类型**:对于一组固定的、命名的整数值,可以使用Python的`Enum`类来定义枚举类型,以提高代码的可读性和类型安全性。 4. **函数参数**:将某些魔数作为函数或方法的参数传递,增加代码的灵活性和复用性。 #### 5.2.3 最佳实践 **1. 清晰命名**: - 为每个常量选择一个清晰、描述性的名称,避免使用模糊或过于通用的名字。 - 保持命名的一致性,遵循项目的命名规范。 **2. 集中管理**: - 将所有常量集中定义在一个或多个模块中,便于查找和维护。 - 考虑使用专门的配置文件来管理配置参数和阈值。 **3. 文档注释**: - 对于复杂的或难以理解的常量,提供详细的文档注释说明其用途和可能的取值范围。 - 注释应简洁明了,直接说明常量的含义和目的。 **4. 使用枚举**: - 当需要表示一组固定的、命名的整数值时,优先考虑使用枚举类型,以提高代码的可读性和类型安全性。 **5. 单元测试**: - 为涉及常量的代码编写单元测试,确保在不同环境下常量的值不会意外改变,从而引发错误。 **6. 代码审查**: - 在代码审查过程中特别关注魔数的使用,鼓励团队成员避免直接使用魔数,并指出潜在的改进点。 #### 5.2.4 案例分析 **案例一:配置参数** 假设我们正在编写一个Web服务器,需要设置最大连接数。原始代码可能如下: ```python if len(connections) > 100: # 处理过多连接的情况 ``` 这里的`100`就是一个魔数。改进后的代码可以是这样的: ```python MAX_CONNECTIONS = 100 if len(connections) > MAX_CONNECTIONS: # 处理过多连接的情况 ``` **案例二:枚举类型** 考虑一个游戏程序,需要表示不同的游戏状态(如进行中、暂停、结束)。原始代码可能使用整数来表示状态: ```python if game_state == 1: # 游戏进行中 elif game_state == 2: # 游戏暂停 ``` 这里的`1`和`2`都是魔数。使用枚举类型改进后的代码: ```python from enum import Enum class GameState(Enum): PLAYING = 1 PAUSED = 2 ENDED = 3 if game_state == GameState.PLAYING: # 游戏进行中 ``` 通过这样的改进,不仅提高了代码的可读性和可维护性,还增加了类型安全性,减少了因魔数错误使用而导致的bug。 #### 结语 魔数虽小,影响却大。在Python编程中,避免使用魔数,通过命名常量、配置文件、枚举类型等手段来管理这些“数字魔法”,是提升代码质量、促进团队协作和降低维护成本的重要步骤。希望本章节的内容能帮助你更好地理解和处理Python代码中的魔数问题,让你的编程之路更加顺畅和高效。
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