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Python 對(duì)于初學(xué)者來說是一門優(yōu)秀的語(yǔ)言，但這并不意味著就不會(huì)犯錯(cuò)誤。 尤其是在學(xué)習(xí)編程的早期階段，很容易編寫出技術(shù)上正確但風(fēng)格上很差的代碼。
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如果您要學(xué)習(xí)編碼，那么學(xué)好它是至關(guān)重要的。 無論是在學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界，代碼的質(zhì)量都很重要。 它不僅會(huì)影響您，還會(huì)影響將繼續(xù)閱讀和使用您的代碼的每一個(gè)人。 也許更自私的是，它還會(huì)影響您的招聘前景。
在本文中，我將討論介紹性 Python 程序員常犯的四個(gè)錯(cuò)誤。 在我早期的 Python 時(shí)代學(xué)習(xí)這些陷阱對(duì)我非常有幫助，我希望它也能對(duì)你有用。
讓我們開始吧。
布爾條件語(yǔ)句
這是入門程序員常犯的錯(cuò)誤。 這也是不那么入門的程序員所犯的錯(cuò)誤，他們?nèi)狈φ降木幊瘫尘?，因?yàn)樗麄冎皇菍⒋a用作工具。 我在看著你，數(shù)據(jù)科學(xué)家。
Python 中的條件語(yǔ)句很有用，但并不總是必需的。 當(dāng)您檢查的條件已經(jīng)包含布爾值（真或假）時(shí)，尤其如此。
讓我用一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來說明。 假設(shè)我們要編寫代碼來確定一個(gè)數(shù)據(jù)集是否已經(jīng)被清理過。 對(duì)我們來說幸運(yùn)的是，代碼庫(kù)包含一個(gè)名為 is_data_clean 的方便變量，它可以跟蹤這一點(diǎn)。 我們需要做的就是檢查它并返回正確的值。
作為第一次嘗試，我們可能會(huì)編寫如下內(nèi)容：
def a_function():
if is_data_clean == True:
return True
else:
return False
這已經(jīng)可以運(yùn)行了，但它不必如此復(fù)雜。 你看到問題了嗎？ 仔細(xì)看。
變量 is_data_clean 已經(jīng)是一個(gè)布爾值； 因此，它已經(jīng)包含了您需要返回的值！ 代碼檢查它是否為 True，然后返回 True，如果它不是 True（意味著它為 False），則代碼返回 False。 這只是一大堆不必要的檢查。
我們可以將函數(shù)中的代碼簡(jiǎn)化為一行：
def a_function():
return is_data_clean
好多了。
手動(dòng)求和、均值或其他內(nèi)置操作
Python 具有比大多數(shù)人意識(shí)到的更多的內(nèi)置功能。 仍然使用循環(huán)來手動(dòng)計(jì)算總和的人數(shù)實(shí)在是太多了。
如果我們?cè)?Python 中有一個(gè)數(shù)字列表，我們絕對(duì)不應(yīng)該像這樣計(jì)算總和：
total = 0
for num in numbers_list:
total += num
請(qǐng)改用內(nèi)置的求和函數(shù)：
total
需要最小值還或最大值？ 全宇宙都禁止你寫這樣的代碼：
import math
minimum = math.inf # 從最高可能值開始
for number in numbers_list:
if number < minimum:
minimum = number
這不是介紹性的計(jì)算機(jī)科學(xué)原理課程； 這是真實(shí)的世界。 停止重新發(fā)明輪子并使用內(nèi)置的 min 和 max 函數(shù)：
minimum = min(numbers_list)
maximum
?有關(guān)內(nèi)置函數(shù)的完整列表，請(qǐng)參閱 Python 文檔
獎(jiǎng)勵(lì)：技術(shù)上不是內(nèi)置的內(nèi)置功能。
有些功能很難找到，但這并不意味著您不應(yīng)該找到它們。
例如，如果我們需要一列數(shù)字?的平均值（您可能會(huì)感覺到這是反復(fù)出現(xiàn)的主題），我們可以使用下面的第一個(gè)代碼片段，但我們應(yīng)該使用第二個(gè)：
# 片段 1：不要這樣做！
total = 0
for num in numbers_list:
total += num
avg = total / len(numbers_list)
# 片段 2：這樣做！
import numpy as np
avg = np.mean(numbers_list)
通常，Python 會(huì)在模塊中提供有用的函數(shù)。 定位我們需要的模塊并導(dǎo)入函數(shù)可能需要一些額外的工作，但非常值得。
請(qǐng)記住 — Python 就是簡(jiǎn)單性和可讀性。 內(nèi)置函數(shù)是你的朋友。 與你的人類朋友不同，他們永遠(yuǎn)不會(huì)讓人失望。
不做無意義的事情
在我教授的一門 Python 入門課程中，學(xué)生的第一個(gè)項(xiàng)目是編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的決策算法。 這主要是一個(gè)條件練習(xí)，要求學(xué)生定義一個(gè)問題和相關(guān)的評(píng)分系統(tǒng)，以確定某人有資格回答這個(gè)問題的可能性。
例如，有人可能會(huì)問，“我應(yīng)該成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家嗎？” 然后，該算法可能包含以下問題，所有這些問題都會(huì)根據(jù)答案從最終輸出分?jǐn)?shù)中增加或減少：
- 我是否有興趣使用數(shù)據(jù)來深入了解世界？
- 我愿意學(xué)習(xí) Python 嗎？
- 我喜歡與多學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作嗎？
等等。
在編寫算法的過程中，許多學(xué)生意識(shí)到在某些情況下，他們根本不想對(duì)總分做任何事情。 例如，他們可能會(huì)決定，如果有人愿意學(xué)習(xí) Python，那么他們的總分會(huì)增加 10 分，但如果他們不愿意，則分?jǐn)?shù)保持不變。
大多數(shù)學(xué)生使用以下代碼實(shí)現(xiàn)它：
# willing_to_lean 是一些基于用戶輸入的預(yù)定義變量
if willing_to_learn:
score += 10
else:
score += 0
這是什么都不做的經(jīng)典案例。 讓我們分解一下 Python 在看到代碼行 score += 0 時(shí)必須執(zhí)行的所有操作：
- 它需要查找變量 score 的值。
- 它需要將 0 添加到該值。 這需要調(diào)用加法函數(shù)，傳入兩個(gè)參數(shù)（當(dāng)前值和 0），并計(jì)算輸出。
- 將 score 變量重新分配給新值（顯然是相同的）。
所有這些代碼什么都不做。
當(dāng)然，這對(duì)計(jì)算機(jī)來說不是很大的工作量，也不會(huì)對(duì)代碼的效率產(chǎn)生任何有意義的影響。 也就是說，它毫無意義，而且有些不干凈，這是優(yōu)秀 Python 代碼所不具備的特征。
更好的解決方案是使用 Python 的 pass 關(guān)鍵字，它實(shí)際上告訴 Python 什么都不做，繼續(xù)前進(jìn)。 它填充了一行不需要的代碼，但如果完全留空就會(huì)出錯(cuò)。 我們甚至可以添加一點(diǎn)評(píng)論以提供進(jìn)一步的清晰度：
if willing_to_learn:
score += 10
else:
pass # 保持分?jǐn)?shù)不變
更干凈、更清晰、更 Pythonic。
單一的條件變得瘋狂
條件語(yǔ)句可以說是標(biāo)準(zhǔn)編程中最強(qiáng)大和一致的結(jié)構(gòu)之一。 第一次學(xué)習(xí)它時(shí)，很容易忽略一個(gè)重要的微妙之處。
當(dāng)我們要檢查兩個(gè)或多個(gè)條件時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)這種情況。 例如，假設(shè)我們正在審查一項(xiàng)調(diào)查，以獲取以下三種形式之一的回答：“Yes”、“No”或“Maybe”。
早期的 Python 程序員通常使用以下兩種方式之一對(duì)此進(jìn)行編碼：
# 可能 1
if response == "Yes":
# do something
if response == "No":
# do something
if response == "Maybe":
# do something
# 可能 2
if response == "Yes":
# do something
elif response == "No":
# do something
else:
# do something
在這種情況下，這兩個(gè)代碼片段實(shí)際上是相同的。 它們的行為方式相同，理解起來并不特別混亂，并且它們實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的目標(biāo)。 當(dāng)人們錯(cuò)誤地認(rèn)為上面的兩個(gè)結(jié)構(gòu)總是等價(jià)時(shí)，問題就出現(xiàn)了。
這是錯(cuò)誤的。 上面的第二個(gè)代碼片段是由多個(gè)部分組成的單個(gè)條件表達(dá)式，而第一個(gè)代碼片段由三個(gè)獨(dú)立的條件表達(dá)式組成，盡管它們看起來是相互關(guān)聯(lián)的。
為什么這很重要？ 因?yàn)槊慨?dāng) Python 看到一個(gè)全新的 if 關(guān)鍵字（即一個(gè)新的條件表達(dá)式開始）時(shí)，它就會(huì)檢查關(guān)聯(lián)的條件。 另一方面，如果當(dāng)前條件表達(dá)式中的先前條件不滿足，Python 只會(huì)輸入 elif 或 else 條件。
讓我們看一個(gè)例子，看看為什么這很重要。 假設(shè)我們需要編寫代碼，根據(jù)學(xué)生在某項(xiàng)作業(yè)中的分?jǐn)?shù)給他們打分。 我們?cè)赑ython 文件中寫入以下代碼：
score = 76
print("SNIPPET 1")
print()
if score < 100:
print('A')
elif score < 90:
print('B')
elif score < 80:
print('C')
elif score < 70:
print('D')
else:
print('F')
print()
print("SNIPPET 2")
print()
if score < 100:
print('A')
if score < 90:
print('B')
if score < 80:
print('C')
if score < 70:
print('D')
if score < 60:
print('F')
運(yùn)行此代碼輸出以下內(nèi)容：
SNIPPET 1
A
SNIPPET 2
A
B
C
你看得到差別嗎？ 在第二種情況下，我們得到了意想不到的輸出。 為什么？ 因?yàn)?Python 將每個(gè) if 語(yǔ)句作為一個(gè)新的條件來讀取，所以如果一個(gè)分?jǐn)?shù)恰好小于多個(gè)數(shù)字檢查，則會(huì)為所有這些打印出相應(yīng)的字母等級(jí)。
現(xiàn)在，有多種方法可以使用多個(gè) if 語(yǔ)句； 例如，我們可以讓條件檢查范圍而不僅僅是上限。 這個(gè)例子的重點(diǎn)不是爭(zhēng)論一個(gè)例子優(yōu)于另一個(gè)例子（盡管為了清楚起見，我個(gè)人傾向于使用 elif 和 else），而只是為了說明它們是不一樣的。
確保你明白這一點(diǎn)。
最后的想法和回顧
這是您的 Python 初學(xué)者備忘單：
- 當(dāng)您可以簡(jiǎn)單地直接返回布爾值時(shí)，不要為布爾值設(shè)置不必要的條件。
- 內(nèi)置函數(shù)是您最好的朋友。
- 如果您需要告訴 Python 什么都不做，請(qǐng)使用 pass 關(guān)鍵字。
- 確保正確構(gòu)造條件表達(dá)式，理解 if 、 elif 和 else 關(guān)鍵字的含義。
你決定學(xué)習(xí) Python 真是太好了——我向你保證，這門語(yǔ)言會(huì)對(duì)你很好。
新聞標(biāo)題：作為初學(xué)者應(yīng)避免的四個(gè)常見Python錯(cuò)誤
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