python的三大错误类型_学习Python时要避免的三个错误

当你做错事时,承认错误并不是一件容易的事,但是犯错是任何学习过程中的一部分,无论是学习走路,还是学习一种新的编程语言都是这样,比如学习 Python。

为了让初学 Python 的程序员避免犯同样的错误,以下列出了我学习 Python 时犯的三种错误。这些错误要么是我长期以来经常犯的,要么是造成了需要几个小时解决的麻烦。

年轻的程序员们可要注意了,这些错误是会浪费一下午的!

1、 可变数据类型作为函数定义中的默认参数

这似乎是对的?你写了一个小函数,比如,搜索当前页面上的链接,并可选将其附加到另一个提供的列表中。

def search_for_links(page, add_to=[]):

new_links = page.search_for_links()

add_to.extend(new_links)

return add_to

从表面看,这像是十分正常的 Python 代码,事实上它也是,而且是可以运行的。但是,这里有个问题。如果我们给 add_to 参数提供了一个列表,它将按照我们预期的那样工作。但是,如果我们让它使用默认值,就会出现一些神奇的事情。

试试下面的代码:

def fn(var1, var2=[]):

var2.append(var1)

print var2

fn(3)

fn(4)

fn(5)

可能你认为我们将看到:

[3]

[4]

[5]

但实际上,我们看到的却是:

[3]

[3, 4]

[3, 4, 5]

为什么呢?如你所见,每次都使用的是同一个列表,输出为什么会是这样?在 Python 中,当我们编写这样的函数时,这个列表被实例化为函数定义的一部分。当函数运行时,它并不是每次都被实例化。这意味着,这个函数会一直使用完全一样的列表对象,除非我们提供一个新的对象:

fn(3, [4])

[4, 3]

答案正如我们所想的那样。要想得到这种结果,正确的方法是:

def fn(var1, var2=None):

if not var2:

var2 = []

var2.append(var1)

或是在第一个例子中:

def search_for_links(page, add_to=None):

if not add_to:

add_to = []

new_links = page.search_for_links()

add_to.extend(new_links)

return add_to

这将在模块加载的时候移走实例化的内容,以便每次运行函数时都会发生列表实例化。请注意,对于不可变数据类型,比如元组、字符串、整型,是不需要考虑这种情况的。这意味着,像下面这样的代码是非常可行的:

def func(message="my message"):

print message

2、 可变数据类型作为类变量

这和上面提到的最后一个错误很相像。思考以下代码:

class URLCatcher(object):

urls = []

def add_url(self, url):

self.urls.append(url)

这段代码看起来非常正常。我们有一个储存 URL 的对象。当我们调用 add_url 方法时,它会添加一个给定的 URL 到存储中。看起来非常正确吧?让我们看看实际是怎样的:

a = URLCatcher()

a.add_url('网页链接)

b = URLCatcher()

b.add_url('网页链接)

b.urls:

['网页链接, '网页链接]

a.urls:

['网页链接, '网页链接]

等等,怎么回事?!我们想的不是这样啊。我们实例化了两个单独的对象 a 和 b。把一个 URL 给了 a,另一个给了 b。这两个对象怎么会都有这两个 URL 呢?

这和第一个错例是同样的问题。创建类定义时,URL 列表将被实例化。该类所有的实例使用相同的列表。在有些时候这种情况是有用的,但大多数时候你并不想这样做。你希望每个对象有一个单独的储存。为此,我们修改代码为:

class URLCatcher(object):

def __init__(self):

self.urls = []

def add_url(self, url):

self.urls.append(url)

现在,当创建对象时,URL 列表被实例化。当我们实例化两个单独的对象时,它们将分别使用两个单独的列表。

3、 可变的分配错误

这个问题困扰了我一段时间。让我们做出一些改变,并使用另一种可变数据类型 – 字典。

a = {'1': "one", '2': 'two'}

现在,假设我们想把这个字典用在别的地方,且保持它的初始数据完整。

b = a

b['3'] = 'three'

简单吧?

现在,让我们看看原来那个我们不想改变的字典 a:

{'1': "one", '2': 'two', '3': 'three'}

哇等一下,我们再看看 b?

{'1': "one", '2': 'two', '3': 'three'}

等等,什么?有点乱……让我们回想一下,看看其它不可变类型在这种情况下会发生什么,例如一个元组:

c = (2, 3)

d = c

d = (4, 5)

现在 c 是 (2, 3),而 d 是 (4, 5)。

这个函数结果如我们所料。那么,在之前的例子中到底发生了什么?当使用可变类型时,其行为有点像 C 语言的一个指针。在上面的代码中,我们令 b = a,我们真正表达的意思是:b 成为 a 的一个引用。它们都指向 Python 内存中的同一个对象。听起来有些熟悉?那是因为这个问题与先前的相似。其实,这篇文章应该被称为「可变引发的麻烦」。

列表也会发生同样的事吗?是的。那么我们如何解决呢?这必须非常小心。如果我们真的需要复制一个列表进行处理,我们可以这样做:

b = a[:]

这将遍历并复制列表中的每个对象的引用,并且把它放在一个新的列表中。但是要注意:如果列表中的每个对象都是可变的,我们将再次获得它们的引用,而不是完整的副本。

假设在一张纸上列清单。在原来的例子中相当于,A 某和 B 某正在看着同一张纸。如果有个人修改了这个清单,两个人都将看到相同的变化。当我们复制引用时,每个人现在有了他们自己的清单。但是,我们假设这个清单包括寻找食物的地方。如果“冰箱”是列表中的第一个,即使它被复制,两个列表中的条目也都指向同一个冰箱。所以,如果冰箱被 A 修改,吃掉了里面的大蛋糕,B 也将看到这个蛋糕的消失。这里没有简单的方法解决它。只要你记住它,并编写代码的时候,使用不会造成这个问题的方式。

字典以相同的方式工作,并且你可以通过以下方式创建一个昂贵副本:

b = a.copy()

再次说明,这只会创建一个新的字典,指向原来存在的相同的条目。因此,如果我们有两个相同的列表,并且我们修改字典 a 的一个键指向的可变对象,那么在字典 b 中也将看到这些变化。

可变数据类型的麻烦也是它们强大的地方。以上都不是实际中的问题;它们是一些要注意防止出现的问题。在第三个项目中使用昂贵复制操作作为解决方案在 99% 的时候是没有必要的。你的程序或许应该被改改,所以在第一个例子中,这些副本甚至是不需要的。

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