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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)
### 5.5 带有数字后缀的变量 在Python编程中,变量命名是编写可读、可维护代码的关键环节之一。虽然Python的命名规则相对灵活,允许使用字母、数字以及下划线(_)作为变量名的一部分,但直接使用带有数字后缀的变量名在某些情况下可能会引发理解上的混淆或限制代码的可读性。不过,了解并适当使用这种命名方式,可以在特定场景下(如循环迭代、批量数据处理等)提高代码的表达力和效率。本章节将深入探讨带有数字后缀的变量命名方法、适用场景、注意事项以及替代方案。 #### 5.5.1 理解带有数字后缀的变量 在Python中,变量名可以包含数字,但通常不建议以数字开头(因为这会违反Python的标识符命名规则,除非变量名被包裹在引号内作为字符串使用,但这显然不是我们通常所说的“变量”范畴)。然而,在变量名的其余部分使用数字作为后缀是完全合法的,这种命名方式常用于表示序列、版本、迭代次数等概念。 例如,`file1`, `file2`, ..., `fileN` 这样的命名方式在处理多个相似但不同的文件时非常直观;同样,`result1`, `result2` 等命名可以用于存储多次计算或实验的结果。 #### 5.5.2 适用场景 1. **循环迭代中的临时变量**:在遍历列表、字典或进行多次计算时,使用带有数字后缀的变量可以方便地引用每次迭代的结果或状态。尽管列表推导、生成器表达式或循环中的索引和值通常更为推荐,但在某些情况下,显式命名可能更有助于理解。 2. **版本控制**:在软件开发中,处理不同版本的数据或配置时,可能会使用如`configV1`, `configV2`等命名来区分。 3. **实验或测试数据**:在科学研究或数据分析中,进行多次实验或测试时,可能需要将每次实验的结果存储在不同的变量中,此时带有数字后缀的命名方法非常有用。 4. **多步骤计算结果**:在复杂的计算过程中,每一步的结果可能需要单独存储以便后续使用或验证,此时可以使用带数字后缀的变量名来组织这些中间结果。 #### 5.5.3 注意事项 1. **可读性**:虽然带有数字后缀的变量名在某些情况下可以提高代码的可读性,但过多使用或在不适当的情况下使用可能会降低代码的整体清晰度。尽量保持变量名的描述性,使它们能够反映其存储数据的性质或用途。 2. **可维护性**:随着项目的增长,使用带有数字后缀的变量可能会使代码难以维护。如果可能,考虑使用列表、字典或其他数据结构来管理相关数据,这样可以更容易地添加、删除或修改元素。 3. **命名冲突**:在大型项目中,手动管理带有数字后缀的变量名可能会增加命名冲突的风险。确保你的命名规则在整个项目中保持一致,并考虑使用更复杂的命名约定(如结合项目名称、模块名等)来减少冲突。 4. **替代方案**:在许多情况下,可以使用列表、元组、字典或命名元组等数据结构来替代带有数字后缀的变量。这些数据结构提供了更加灵活和强大的方式来组织和访问数据。 #### 5.5.4 替代方案与最佳实践 1. **使用列表或元组**:当需要存储一系列相关数据时,使用列表或元组通常是更好的选择。这些数据结构允许你通过索引访问元素,从而避免了手动管理多个变量名的需要。 ```python # 替代 file1, file2, ... files = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt'] for file in files: # 处理文件 pass ``` 2. **使用字典**:当数据之间存在键值对关系时,字典是一个强大的工具。你可以使用字典来存储带有唯一标识符(如文件名、ID等)的数据项。 ```python # 替代 configV1, configV2, ... configs = {'V1': {...}, 'V2': {...}} for version, config in configs.items(): # 处理配置 pass ``` 3. **命名元组**:对于需要命名属性的元组,可以使用`collections.namedtuple`(在Python 3.7及以后,可以使用`typing.NamedTuple`)来创建具有可读字段名的元组子类。 ```python from typing import NamedTuple class Result(NamedTuple): score: float duration: float # 替代 result1_score, result1_duration, ... results = [Result(score=85.5, duration=120), Result(score=92.0, duration=100)] for result in results: print(f"Score: {result.score}, Duration: {result.duration}") ``` 4. **枚举类型**:如果变量的数字后缀代表了一组固定的、有序的值(如状态码、错误代码等),那么使用枚举类型(`enum.Enum`)可能是一个更好的选择。枚举类型不仅提供了清晰的命名,还保证了值的唯一性和类型安全。 ```python from enum import Enum class Status(Enum): SUCCESS = 0 FAILURE = 1 PENDING = 2 # 使用枚举代替 status1, status2, ... status = Status.SUCCESS print(status.name, status.value) ``` 综上所述,虽然带有数字后缀的变量名在Python编程中有其适用场景,但在实际开发中应谨慎使用,并考虑采用更灵活、更强大的数据结构来管理数据。通过遵循最佳实践,你可以编写出既清晰又易于维护的Python代码。
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