编写高质量代码 改善Python程序的91个建议

建议1：理解Pythonic概念

建议2：编写Pythonic代码

建议3：理解 Python 与 C语言 的不同之处

建议4：在代码中适当添加注释

建议5：通过适当添加空行使代码布局更为优雅、合理

建议6：编写函数的4个原则

建议7：将常量集中到一个文件

建议8：利用assert语句来发现问题

建议9：数据交换值的时候不推荐使用中间变量

建议10：充分利用Lazy evaluation的特性

建议11：理解枚举替代实现的缺陷

建议12：不推荐使用type来进行类型检查

建议13：尽量转换为浮点类型后再做除法

建议14：警惕eval()的安全漏洞

建议15：使用enumerate()获取序列迭代的索引和值

建议16：分清=与is的适用场景

建议17：考虑兼容性，尽可能使用Unicode

建议18：构建合理的包层次来管理module

建议19：有节制地使用from…import语句

建议20：优先使用absolute import来导入模块

建议21：i+=1 不等于 ++i

建议22：使用with自动关闭资源

建议23：使用else子句简化循环(异常处理)

建议24：遵循异常处理的几点基本原则

建议25：避免finally中可能发生的陷阱

建议26：深人理解None，正确判断对象是否为空

建议27：连接字符串应优先使用join而不是+

建议28：格式化字符串时尽量使用.format方式而不是%

建议29：区别对待可变对象和不可变对象

建议30：[]、()和{}： 一致的容器初始化形式

建议31：记住函数传参既不是传值也不是传引用

建议32：警惕默认参数潜在的问题

建议33：慎用变长参数

建议34：深入理解str()和repr()的区别

建议35：分清staticmethod和classmethod的适用场景

建议36：掌握字符串的基本用法

建议37：按需选择sort()或者sorted()

建议38：使用copy模块深拷贝对象

建议39：使用Counter进行计数统计

建议40：深入掌握ConfigParser

建议41：使用argparse处理命令行参数

建议42：使用pandas处理大型CSV文件

建议43：一般情况使用ElementTree解析XML

建议44：理解模块pickle优劣

建议45：序列化的另一个不错的选择—JSON

建议46：使用traceback获取栈信息

建议47：使用logging记录日志信息

建议48：使用threading模块编写多线程程序

建议49：使用Queue使多线程编程更安全

建议50：利用模块实现单例模式

建议51：用mixin模式让程序更加灵活

建议52：用发布订阅模式实现松耦合

建议53：用状态模式美化代码

建议54：理解build-in objects

建议55：init() 不是构造方法

建议56：理解名字查找机制

建议57：为什么需要self参数

建议58：理解MRO与多继承

建议59：理解描述符机制

建议60：区别getattr()和getattribute()方法

建议61：使用更为安全的property

建议62：掌握metaclass

建议63：熟悉Python对象协议

建议64：利用操作符重载实现中缀语法

建议65：熟悉Python的迭代器协议

建议66：熟悉Python的生成器

建议67：基于生成器的协程及greenlet

建议68：理解GIL的局限性

建议69：对象的管理与垃圾回收

建议70：从PyPI安装包

建议71：使用pip和yolk安装、管理包

建议72：做paster创建包

建议73：理解单元测试概念

建议74：为包编写单元测试

建议75：利用测试驱动开发提高代码的可测性

建议76：使用Pylint检查代码风格

建议77：进行高效的代码审查

建议78：将包发布到PyPI

建议79：了解代码优化的基本原则

建议80：借助性能优化工具

建议81：利用cProfile定位性能瓶颈

建议82：使用memory_profiler和objgrash剖析内存使用

建议83：努力降低算法复杂度

建议84：掌握循环优化的基本技巧

建议85：使用生成器提高效率

建议86：使用不同的数据结构优化性能

建议87：充分利用set的优势

建议88：使用meltiprocessing克服GIL的缺陷

建议89：使用线程池提高效率

建议90：使用C/C++模块扩展提高性能

建议91：使用Cython编写扩展模块