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Python 编码规范

遵循良好的编码风格，可以有效的提高代码的可读性，降低出错几率和维护难度。在团队开发中，使用（尽量）统一的编码风格，还可以降低沟通成本。

网上有很多版本的编码规范，基本上都是遵循 PEP8 的规范：

除了在编码时主动遵循规范，还有很多有用的工具：

  • IntelliJ IDEA 和 PyCharm 的格式化代码功能
  • Google 开源的 Python 文件格式化工具：github.com/google/yapf
  • pyflakes, pylint 等工具及各种编辑器的插件

本文的内容主要摘自互联网上各种版本的规范，因为公司有些小伙伴代码风格不太好，所以整理了一份算是团队的编码规范。

缩进

  • 不要使用 tab 缩进
  • 使用任何编辑器写 Python，请把一个 tab 展开为 4 个空格
  • 绝对不要混用 tab 和空格，否则容易出现 IndentationError

空格

  • 在 list, dict, tuple, set, 参数列表的 , 后面加一个空格
  • 在 dict 的 : 后面加一个空格
  • 在注释符号 # 后面加一个空格，但是 #!/usr/bin/python 的 # 后不能有空格
  • 操作符两端加一个空格，如 +, -, *, /, |, &, =
  • 接上一条，在参数列表里的 = 两端不需要空格
  • 括号（(), {}, []）内的两端不需要空格

空行

  • function 和 class 顶上两个空行
  • class 的 method 之间一个空行
  • 函数内逻辑无关的段落之间空一行，不要过度使用空行
  • 不要把多个语句写在一行，然后用 ; 隔开
  • if/for/while 语句中，即使执行语句只有一句，也要另起一行

换行

  • 每一行代码控制在 80 字符以内

  • 使用 \ 或 () 控制换行，举例：

    def foo(first, second, third, fourth, fifth,
        sixth, and_some_other_very_long_param):
    user = User.objects.filter_by(first=first, second=second, third=third) \
        .skip(100).limit(100) \
        .all()

text = ('Long strings can be made up '
        'of several shorter strings.')

命名

  • 使用有意义的，英文单词或词组，绝对不要使用汉语拼音
  • package/module 名中不要出现 -
  • 各种类型的命名规范：
    Type Public Internal
    Modules lower_with_under _lower_with_under
    Packages lower_with_under
    Classes CapWords _CapWords
    Exceptions CapWords
    Functions lower_with_under() _lower_with_under()
    Global/Class Constants CAPS_WITH_UNDER _CAPS_WITH_UNDER
    Global/Class Variables lower_with_under _lower_with_under
    Instance Variables lower_with_under _lower_with_under (protected) or __lower_with_under (private)
    Method Names lower_with_under() _lower_with_under() (protected) or __lower_with_under() (private)
    Function/Method Parameters lower_with_under
    Local Variables lower_with_under

import

  • 所有 import 尽量放在文件开头，在 docstring 下面，其他变量定义的上面

  • 不要使用 from foo imort *

  • import 需要分组，每组之间一个空行，每个分组内的顺序尽量采用字典序，分组顺序是：

    1. 标准库
    2. 第三方库
    3. 本项目的 package 和 module

  • 不要使用隐式的相对导入（implicit relative imports），可是使用显示的相对导入（explicit relative imports），如 from ..utils import validator，最好使用全路径导入（absolute imports）

  • 对于不同的 package，一个 import 单独一行，同一个 package/module 下的内容可以写一起：

    # bad
import sys, os, time

# good
import os
import sys
import time

# ok
from flask import Flask, render_template, jsonify

  • 为了避免可能出现的命名冲突，可以使用 as 或导入上一级命名空间

  • 不要出现循环导入(cyclic import)

注释

  • 文档字符串 docstring, 是 package, module, class, method, function 级别的注释，可以通过 __doc__ 成员访问到，注释内容在一对 """ 符号之间

  • function, method 的文档字符串应当描述其功能、输入参数、返回值，如果有复杂的算法和实现，也需要写清楚

  • 不要写错误的注释，不要无谓的注释

    # bad 无谓的注释
x = x + 1		# increase x by 1

# bad 错误的注释
x = x - 1		# increase x by 1

  • 优先使用英文写注释，英文不好全部写中文，否则更加看不懂

异常

  • 不要轻易使用 try/except

  • except 后面需要指定捕捉的异常，裸露的 except 会捕捉所有异常，意味着会隐藏潜在的问题

  • 可以有多个 except 语句，捕捉多种异常，分别做异常处理

  • 使用 finally 子句来处理一些收尾操作

  • try/except 里的内容不要太多，只在可能抛出异常的地方使用，如：

    # bad
try:
    user = User()
    user.name = "leon"
    user.age = int(age)	# 可能抛出异常
    user.created_at = datetime.datetime.utcnow()

    db.session.add(user)
    db.session.commit()	# 可能抛出异常
except:
    db.session.rollback()

# better
try:
    age = int(age)
except (TypeError, ValueError):
    return # 或别的操作

user = User()
user.name = "leon"
user.age = age
user.created_at = datetime.datetime.utcnow()
db.session.add(user)

try:
    db.session.commit()
except sqlalchemy.exc.SQLAlchemyError: # 或者更具体的异常
    db.session.rollback()
finally:
    db.session.close()

  • 从 Exception 而不是 BaseException 继承自定义的异常类

Class（类）

  • 显示的写明父类，如果不是继承自别的类，就继承自 object 类
  • 使用 super 调用父类的方法
  • 支持多继承，即同时有多个父类，建议使用 Mixin

编码建议

字符串

  • 使用字符串的 join 方法拼接字符串
  • 使用字符串类型的方法，而不是 string 模块的方法
  • 使用 startswith 和 endswith 方法比较前缀和后缀
  • 使用 format 方法格式化字符串

比较

  • 空的 list, str, tuple, set, dict 和 0, 0.0, None 都是 False
  • 使用 if some_list 而不是 if len(some_list) 判断某个 list 是否为空，其他类型同理
  • 使用 is 和 is not 与单例（如 None）进行比较，而不是用 == 和 !=
  • 使用 if a is not None 而不是 if not a is None
  • 用 isinstance 而不是 type 判断类型
  • 不要用 == 和 != 与 True 和 False 比较（除非有特殊情况，如在 sqlalchemy 中可能用到）
  • 使用 in 操作：

    1. 用 key in dict 而不是 dict.has_key()

      # bad
if d.has_key(k):
    do_something()

# good
if k in d:
    do_something()

      ``

    2. 用 set 加速 “存在性” 检查，list 的查找是线性的，复杂度 O(n)，set 底层是 hash table, 复杂度 O(1)，但用 set 需要比 list 更多内存空间

其他

  • 使用列表表达式（list comprehension），字典表达式(dict comprehension, Python 2.7+) 和生成器(generator)
  • dict 的 get 方法可以指定默认值，但有些时候应该用 [] 操作，使得可以抛出 KeyError
  • 使用 for item in list 迭代 list, for index, item in enumerate(list) 迭代 list 并获取下标
  • 使用内建函数 sorted 和 list.sort 进行排序
  • 适量使用 map, reduce, filter 和 lambda，使用内建的 all, any 处理多个条件的判断
  • 使用 defaultdict (Python 2.5+), Counter(Python 2.7+) 等 “冷门” 但好用的标准库算法和数据结构
  • 使用装饰器(decorator)
  • 使用 with 语句处理上下文
  • 有些时候不要对类型做太过严格的限制，利用 Python 的鸭子类型（Duck Type）特性
  • 使用 logging 记录日志，配置好格式和级别
  • 了解 Python 的 Magic Method：A Guide to Python’s Magic Methods, Python 魔术方法指南
  • 阅读优秀的开源代码，如 Flask 框架, Requests for Humans
  • 不要重复造轮子，查看标准库、PyPi、Github、Google 等使用现有的优秀的解决方案

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