【规范】Python编程规范

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大公司规范

【知乎规范】强烈推荐：编码之前碎碎念(工程实践)https://python-web-guide.readthedocs.io/zh/latest/codingstyle/codingstyle.html

【Google规范】Google 开源项目风格指南:https://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/contents/

【Python Code Style】https://docs.python-guide.org/writing/style/

【Python最佳实践指南！】https://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/

PEP 8列出了许多细节，有几条规则绝对应该遵守：

Python官方有一个PEP8：Style Guide for Python Code。https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ 采用一致的代码风格，有利于项目的多人协作和后续的修改维护工作。Brett Slatkin写的《Effective Python》的第2条列举了一些PEP8中绝对应该遵守的规则。列举其中的一些（语言表述上和内容上我略有修改，是直接从我自己的笔记中复制出来）：

空白

• 使用空格space来表示缩进，而不要用制表符tab。
• 和语法相关的每一层缩进都用4个空格来表示。
• 每行的字符数不应超过79。
• 对于占据多行的长表达式来说，除了首行之外的其他各行都应该在通常的缩进级别之上再加4个空格。
• 文件中的函数与类之间应该用两个空行隔开。
• 在同一个类中，各方法之间应该用一个空行隔开。
• 在使用下标来获取列表元素、调用函数或给关键字参数赋值时，不要在两边添加空格。为变量赋值时，赋值符号的两边应各写上一个空格，且只写一个。

命名

• 函数、变量及属性都应使用小写字母来拼写，各单词之间以下划线连接。例如lower_case。
• 受保护的实例属性，应以单下划线开头，例如_leading_under。
• 私有的实例属性，应以两个下划线开头，例如__double_leading。
• 类与异常应以每个单词首字母大写的形式命名，例如CapitalizedWord。
• 模块级别的常量应全部采用大写字母拼写，且用下划线连接，例如ALL_CAPS。
• 类中的实例方法instance method应把首个参数命名为self来表示该对象自身。
• 类方法class method的首个参数应命名为cls，以表示该类自身。

表达式和语句

• 采用内联形式的否定词，而不要把否定词放在整个表达式的前面。例如应该写if a is not b而不是if not a is b。
• 不要通过检测长度的方法来判断somelist是否为空值，应采用if not somelist这种方式来判断。标准的False、None、所有类型的数字0（包括浮点型、长整型和其他类型）、空序列（空字符串、元组和列表）以及空字典都为假。
• 检测somelist是否为非空值时，也应采用if somelist的方式判断。
• 不要编写单行的if语句、for循环和while循环及except复合语句，而应分成多行来写，以示清晰。
• import语句应该总是放在文件开头。
• 引入模块时，应使用绝对名称，而不是根据当前模块的路径来使用相对名称。例如引入bar包中的foo模块时，应使用from bar import foo，而不应简写为import foo。
• 如果一定要以相对名称来缩写import语句时，应采用明确的写法from . import foo。
• 文件中的import语句应该按顺序划分成三个部分，分别表示标准库模块、第三方模块以及自用模块。在每一部分中，各import语句应按模块的字母顺序排列。

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比如处理excel报表等直接用pandas提供的函数非常方便，我经常看见还是有人自己写一堆恶心的处理函数而不用pandas。如果自己造轮子确保测试和文档，否则后续维护和上手会有很大成本。

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用sentry等工具记录异常，有利于排查问题(能保存堆栈和现场信息)。切记不要轻易吞掉非预知异常，一旦出现问题不好排查，笔者之前维护的项目曾踩过坑，后来笔者引入了sentry排查问题方便很多。

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如果一个类不继承自其它类, 就显式的从object继承. 嵌套类也一样.

Yes: class SampleClass(object):
         pass

     class OuterClass(object):

         class InnerClass(object):
             pass

     class ChildClass(ParentClass):
         """Explicitly inherits from another class already."""

继承自 object 是为了使属性(properties)正常工作, 并且这样可以保护你的代码, 使其不受 PEP-3000 的一个特殊的潜在不兼容性影响. 这样做也定义了一些特殊的方法, 这些方法实现了对象的默认语义, 包括 new, init, delattr, getattribute, setattr, hash, repr, and str .

No: class SampleClass:
        pass

    class OuterClass:

        class InnerClass:
            pass

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每个导入应该独占一行

Yes: import os
     import sys

No:  import os, sys

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Main

即使是一个打算被用作脚本的文件, 也应该是可导入的. 并且简单的导入不应该导致这个脚本的主功能(main functionality)被执行, 这是一种副作用. 主功能应该放在一个main()函数中.

在Python中, pydoc以及单元测试要求模块必须是可导入的. 你的代码应该在执行主程序前总是检查 if name == 'main' , 这样当模块被导入时主程序就不会被执行.

def main():
      ...

if __name__ == '__main__':
    main()

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【命名规范】不知道怎么起名字，查询这个 https://unbug.github.io/codelf/

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【在列表/集合/字典中查找一个项】 有时我们需要在集合体中查找。让我们看看这两个选择：列表和集合（set）。

用如下代码举个例子：

s = set(['s', 'p', 'a', 'm'])
l = ['s', 'p', 'a', 'm']

def lookup_set(s):
    return 's' in s

def lookup_list(l):
    return 's' in l

即使两个函数看起来完全一样，但因为 查找集合 是利用了Python中的集合是可哈希的 特性，两者的查询性能是非常不同的。为了判断一个项是否在列表中，Python将会查看 每个项直到它找到匹配的项。这是耗时的，尤其是对长列表而言。另一方面，在集合中， 项的哈希值将会告诉Python在集合的哪里去查找匹配的项。结果是，即使集合很大，查询 的速度也很快。在字典中查询也是同样的原理。想了解更多内容，请见 StackOverflow 。想了解在每种数据结构上的多种常见操作的花费时间的详细内容， 请见 此页面。

因为这些性能上的差异，在下列场合在使用集合或者字典而不是列表，通常会是个好主意：

集合体中包含大量的项 您将在集合体中重复地查找项 您没有重复的项 对于小的集合体，或者您不会频繁查找的集合体，建立哈希带来的额外时间和内存的 开销经常会大过改进搜索速度所节省的时间。