麻省理工教授对Python学习者的90条建议，有点长，但受用终生！

本文主要是介绍麻省理工教授对Python学习者的90条建议，有点长，但受用终生！，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

如果你也在学python，准备要学习python，希望这篇文章对你有用。虽然有点长，但是建议坚持看完！ 1. 首先 建议1、理解Pythonic概念—-详见Python中的《Python之禅》 建议2、编写Pythonic代码 （1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等。有时候长的变量名会使代码更加具有可读性。 （2）深入学习Python相关知识，比如语言特性、库特性等，比如Python演变过程等。深入学习一两个业内公认的Pythonic的代码库，比如Flask等。 建议3：理解Python与C的不同之处，比如缩进与{}，单引号双引号，三元操作符？，Switch-Case语句等。 建议4：在代码中适当添加注释 建议5：适当添加空行使代码布局更加合理 建议6：编写函数的4个原则 （1）函数设计要尽量短小，嵌套层次不宜过深 （2）函数声明应该做到合理、简单、易用 （3）函数参数设计应该考虑向下兼容 （4）一个函数只做一件事，尽量保证函数粒度的一致性 建议7：将常量集中在一个文件，且常量名尽量使用全大写字母 2. 编程惯用法 建议8：利用assert语句来发现问题，但要注意，断言assert会影响效率 建议9：数据交换值时不推荐使用临时变量，而是直接a, b = b, a 建议10：充分利用惰性计算（Lazy evaluation）的特性，从而避免不必要的计算 建议11：理解枚举替代实现的缺陷（最新版Python中已经加入了枚举特性） 建议12：不推荐使用type来进行类型检查，因为有些时候type的结果并不一定可靠。如果有需求，建议使用isinstance函数来代替 建议13：尽量将变量转化为浮点类型后再做除法（Python3以后不用考虑） 建议14：警惕eval()函数的安全漏洞，有点类似于SQL注入 建议15：使用enumerate()同时获取序列迭代的索引和值 建议16：分清==和is的适用场景，特别是在比较字符串等不可变类型变量时（详见评论） 建议17：尽量使用Unicode。在Python2中编码是很让人头痛的一件事，但Python3就不用过多考虑了 建议18：构建合理的包层次来管理Module 3. 基础用法 建议19：有节制的使用from…import语句，防止污染命名空间 建议20：优先使用absolute import来导入模块（Python3中已经移除了relative import） 建议21：i+=1不等于++i，在Python中，++i前边的加号仅表示正，不表示操作 建议22：习惯使用with自动关闭资源，特别是在文件读写中 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 （1）注意异常的粒度，try块中尽量少写代码 （2）谨慎使用单独的except语句，或except Exception语句，而是定位到具体异常 （3）注意异常捕获的顺序，在合适的层次处理异常 （4）使用更加友好的异常信息，遵守异常参数的规范 建议25：避免finally中可能发生的陷阱 建议26：深入理解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函数，而不是+操作 建议28：格式化字符串时尽量使用.format函数，而不是%形式 建议29：区别对待可变对象和不可变对象，特别是作为函数参数时 建议30：[], {}和()：一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代码更清晰，同时效率更高 建议31：函数传参数，既不是传值也不是传引用，而是传对象或者说对象的引用 建议32：警惕默认参数潜在的问题，特别是当默认参数为可变对象时 建议33：函数中慎用变长参数 args和 kargs （1）这种使用太灵活，从而使得函数签名不够清晰，可读性较差 （2）如果因为函数参数过多而是用变长参数简化函数定义，那么一般该函数可以重构 建议34：深入理解str()和repr()的区别 （1）两者之间的目标不同：str主要面向客户，其目的是可读性，返回形式为用户友好性和可读性都比较高的字符串形式；而repr是面向Python解释器或者说Python开发人员，其目的是准确性，其返回值表示Python解释器内部的定义 （2）在解释器中直接输入变量，默认调用repr函数，而print(var)默认调用str函数 （3）repr函数的返回值一般可以用eval函数来还原对象 （4）两者分别调用对象的内建函数 __str__ ()和 __repr__ () 建议35：分清静态方法staticmethod和类方法classmethod的使用场景 4. 库的使用 建议36：掌握字符串的基本用法 建议37：按需选择sort()和sorted()函数

• sort()是列表在就地进行排序，所以不能排序元组等不可变类型。
• sorted()可以排序任意的可迭代类型，同时不改变原变量本身。

建议38：使用copy模块深拷贝对象，区分浅拷贝（shallow copy）和深拷贝（deep copy） 建议39：使用Counter进行计数统计，Counter是字典类的子类，在collections模块中 建议40：深入掌握ConfigParse 建议41：使用argparse模块处理命令行参数 建议42：使用pandas处理大型CSV文件

• Python本身提供一个CSV文件处理模块，并提供reader、writer等函数。
• Pandas可提供分块、合并处理等，适用于数据量大的情况，且对二维数据操作更方便。

建议43：使用ElementTree解析XML 建议44：理解模块pickle的优劣

• 优势：接口简单、各平台通用、支持的数据类型广泛、扩展性强
• 劣势：不保证数据操作的原子性、存在安全问题、不同语言之间不兼容

建议45：序列化的另一个选择JSON模块：load和dump操作 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模块使多线程编程更安全 5. 设计模式 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 6. 内部机制 建议54：理解build-in对象 建议55：__init__ ()不是构造方法，理解 __new__ ()与它之间的区别 建议56：理解变量的查找机制，即作用域

• 局部作用域
• 全局作用域
• 嵌套作用域
• 内置作用域

建议57：为什么需要self参数 建议58：理解MRO（方法解析顺序）与多继承 建议59：理解描述符机制 建议60：区别 __getattr__ ()与 __getattribute__ ()方法之间的区别 建议61：使用更安全的property 建议62：掌握元类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：基于生成器的协程和greenlet，理解协程、多线程、多进程之间的区别 建议68：理解GIL的局限性 建议69：对象的管理和垃圾回收 7. 使用工具辅助项目开发 建议70：从PyPI安装第三方包 建议71：使用pip和yolk安装、管理包 建议72：做paster创建包 建议73：理解单元测试的概念 建议74：为包编写单元测试 建议75：利用测试驱动开发（TDD）提高代码的可测性 建议76：使用Pylint检查代码风格

• 代码风格审查
• 代码错误检查
• 发现重复以及不合理的代码，方便重构
• 高度的可配置化和可定制化
• 支持各种IDE和编辑器的集成
• 能够基于Python代码生成UML图
• 能够与Jenkins等持续集成工具相结合，支持自动代码审查

建议77：进行高效的代码审查 建议78：将包发布到PyPI 8. 性能剖析与优化 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objgraph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

• 减少循环内部的计算
• 将显式循环改为隐式循环，当然这会牺牲代码的可读性
• 在循环中尽量引用局部变量
• 关注内层嵌套循环

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multiprocessing模块克服GIL缺陷 建议89：使用线程池提高效率 建议90：使用Cythonb编写扩展模块  

 

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