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Python代码的使用风格有哪些

发表于：2026-11-02 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2026年11月02日，本篇内容介绍了"Python代码的使用风格有哪些"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！1 背

千家信息网最后更新 2026年11月02日Python代码的使用风格有哪些

本篇内容介绍了"Python代码的使用风格有哪些"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

1 背景

为了帮助你正确地组织代码,我们编写了一个 Vim 的设置文件.对于 Emacs,默认设置即可.

许多团队使用 yapf 自动格式工具来避免格式争议

2 Python语言规则

2.1 Lint

对代码使用pylint

2.1.1Definition(以下都译为定义)

pylint 是一个用于在 Python 代码中发现bug和代码风格问题的工具,，pylint 查找那些常在非动态语言(例如 C 或 C++)编译器中捕获的问题.由于 Python 是动态语言,一些警告可能不正确,不过应该非常少有错误警告.

2.1.2 Pros

能够发现一些易被遗漏的错误,类似拼写错误,调用早于声明等等.

2.1.3 Cons

pylint 并不完美,为了更好的利用工具,我们有时候需要

a. Write around it(适配上下文风格)

b. 压制一些警告

c. 优化工具

2.1.4 Decision(以下都译为建议)

确保对代码应用 pylint

如果一些警告是不合适的,就抑制这些警告,这是为了让其他警告不会被隐藏.为了压制警告,可以设置行级别的注释:

dict = 'something awful'  # Bad Idea... pylint: disable=redefined-builtin

pylint 警告包含标识名(empty-docstring),谷歌专有的警告以 g-开头.

如果抑制警告的原因在标识名称中表述不够清晰,请额外添加注解.

用这种方式来抑制警告的优点是我们能够简单地找到抑制的警告并且重新访问这些警告.

可以通过下述方式来获得 pylint 警告列表:

pylint --list-msgs

用下述方式来获取某个特定消息的更多具体信息:

pylint --help-msg=C6409

优先使用 pylint: disable 而非旧方法(pylint: disable-msg)如果要抑制由于参数未使用的警告,可以在函数开头 del,并注释为什么要删除这些未使用参数,仅仅一句"unused"是不够的:

def viking_cafe_order(spam, beans, eggs=None):
    del beans, eggs  # Unused by vikings.
    return spam + spam + spa

其他可以用来抑制警告的方式包括用 '_' 作为未使用参数的标识,在参数名前增加'unused_',或者分配这些参数到 '_'.这些方式是可以的,但是已经不鼓励继续使用.前两种方式会影响到通过参数名传参的调用方式,而最后一种并不能保证参数确实未被使用.

2.2 Imports

只在 import 包和模块的时候使用 import,而不要应用在单独的类或函数.(这一条对于 typing_module 有特别的意外)

2.2.1 定义

一个模块到另一个模块之间共享代码的复用性机制

2.2.2 Pros

命名空间管理约定简单,每个标识的源都一致性地被指明了.例如 x.Obj 表示 Obj 是在模块x中定义的

2.2.3 Cons

模块名可能会有冲突,一些模块名可能很长,比较不方便

2.2.4 建议

import x（当x是包或模块）
from x import y （当x是包前缀，y是不带前缀的模块名）
from x import y as z （当有重复模块名y或y过长不利于引用的时候）
import y as z （仅在非常通用的简写的时候使用例如import numpy as np）

以 sound.effects.echo 为例:

from sound.effects import echo...echo.EchoFilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

不要使用相对引用，即便在同一包内，也使用完整包名 import,这有助于避免无意重复 import 包.

从 typing module 和 six.moves module import 不适用上述规则

2.3 包

每一模块都要从完整路径 import

2.3.1 Pros

能够避免模块名冲突以及由于模块搜索路径与作者预期不符而造成的错误引用.让查找模块更简单.

2.3.2 Cons

让部署代码时有些困难,因为包架构也需要赋值,不过对于现在的部署机制而言,这其实不是问题.

2.3.3 建议

所有的新代码都要从完整包名来 import 模块

import 示例应该像这样:

Yes:

# Reference absl.flags in code with the complete name (verbose).
# 在代码中使用完整路径调用absl.flags
import absl.flagsfrom doctor.who import jodie

FLAGS = absl.flags.FLAGS

# Reference flags in code with just the module name (common).
# 在代码中只用包名来调用flags
from absl import flagsfrom doctor.who import jodie

FLAGS = flags.FLAGS

No:(假设文件在 doctor/who 中,jodie.py 也在这里)

# Unclear what module the author wanted and what will be imported.  The actual
# import behavior depends on external factors controlling sys.path.
# Which possible jodie module did the author intend to import?
# 不清楚作者想要哪个包以及最终import的是哪个包,
# 实际的import操作依赖于受到外部参数控制的sys.path
# 那么哪一个可能的jodie模块是作者希望import的呢?
import jodie

不应该假设主代码所在路径被包含在 sys.path 中,即使有些时候可以 work.在上一例代码中,我们应该认为 import jodie 指的是 import 一个叫做 jodie 的第三方包或者顶级目录中的 jodie,而非一个当前路径的 jodie.py

2.4 异常

异常处理是允许使用的,但使用务必谨慎

2.4.1 定义

异常是一种从正常代码段控制流中跳出以处理错误或者其他异常条件的手段.

2.4.2 Pros

正常代码的控制流时不会被错误处理代码影响的.异常处理同样允许在某些情况下,控制流跳过多段代码,例如在某一步从N个嵌入函数返回结果而非强行延续错误代码.

2.4.3 Cons

可能会让控制流变的难于理解,也比较容易错过调用库函数的报错.

2.4.4 建议

异常必定遵循特定条件:

使用 raise MyError('Error message')或者 raise MyError()，不要使用两段 raise MyError, 'Error message'
当内置异常类合理的时候,尽量使用内置异常.例如:抛出 ValueError 来表示一个像是违反预设前提(例如传参了一个负数给要求正数的情况)的程序错误发生.

不要使用 assert 来片段公共结构参数值 .assert 是用来确认内部计算正确性也不是用来表示一些预期外的事件发生的.如果异常是后续处理要求的,用 raise 语句来处理,例如:

Yes:

def connect_to_next_port(self, minimum):
"""Connects to the next available port.

Args:
    minimum: A port value greater or equal to 1024.

Returns:
    The new minimum port.

Raises:
    ConnectionError: If no available port is found.
"""
if minimum < 1024:
    # Note that this raising of ValueError is not mentioned in the doc
    # string's "Raises:" section because it is not appropriate to
    # guarantee this specific behavioral reaction to API misuse.
    # 注意抛出ValueError这件事是不在docstring中的Raises中提及, 因为这样并适合保障对于API误用的特殊反馈
    raise ValueError('Minimum port must be at least 1024, not %d.' % (minimum,))
port = self._find_next_open_port(minimum)
if not port:
    raise ConnectionError('Could not connect to service on %d or higher.' % (minimum,))
assert port >= minimum, 'Unexpected port %d when minimum was %d.' % (port, minimum)
return port

No:

def connect_to_next_port(self, minimum):
"""Connects to the next available port.

Args:
    minimum: A port value greater or equal to 1024.

Returns:
    The new minimum port.
"""
assert minimum >= 1024, 'Minimum port must be at least 1024.'
port = self._find_next_open_port(minimum)
assert port is not None
return port

库或者包可能会定义各自的异常.当这样做的时候,必须要继承一个已经存在的异常类,异常类的名字应该以 Error 结尾,并且不应该引入重复(foo.FooError)
永远不要用捕获全部异常的 except:语句,或者捕获 Exception 或者 StandardError 除非:Python 在这个方面容忍度很高,并且 except:语句会捕获包括拼写错误,sys.exit(),Ctrl+C 终止,单元测试失败和和所有你并没有想到捕获的其他异常.
再次抛出这个异常在程序中异常不会继续但是会被记录以及消除(例如通过保护最外层的方式保护线程不会崩溃)的地方创造一个孤立点.
最精简try/except表达式内部的代码量,try 代码块里的代码体量越大,月可能会在你不希望抛出异常的代码中抛出异常,进而在这种情况下,try/except掩盖了一个真实的异常
使用finally来执行代码,这些代码无论是否有异常在 try代码块被抛出都会被执行.这在清理(即关闭文件)时非常有用.
当捕获了异常时,用as而不是逗号分段.

try:
    raise Error()
except Error as error:
    pass

2.5 全局变量

避免全局变量

2.5.1 定义

在模块级别或者作为类属性声明的变量

2.5.2 Pros

有些时候有用

2.5.3 Cons

在 import 的过程中,有可能改变模块行为,因为在模块首次被引入的过程中,全局变量就已经被声明

2.5.4 建议

避免全局变量

作为技术变量,模块级别的常量是允许并鼓励使用的.例如MAX_HOLY_HANDGRENADE_COUNT = 3, 常量必须由大写字母和下划线组成,参见下方命名规则

如果需要,全局变量需要在模块级别声明,并且通过在变量名前加_来使其对模块内私有化.外部对模块全局变量的访问必须通过公共模块级别函数,参见下方命名规则

2.6 内嵌/局部/内部类和函数

内嵌局部函数或类在关闭局部变量时是可以的.内部类意识可用的.(译注:这里我的理解是当内嵌局部函数或类是和局部变量在同一个封闭作用域内是可以的.)

2.6.1 定义

类可以在方法,函数,类内定义.函数可以在方法或函数内定义.内嵌函数对封闭作用域的变量具有只读访问权限.

2.6.2 Pros

允许定义只在非常有限作用域内可用的工具类或工具函数.Very ADT-y(??符合抽象数据类型要求???),通常用于实现装饰器

2.6.3 Cons

内嵌或局部类的实例是不能被 pickle 的,内嵌函数或类是不能被直接测试的.嵌套会让外部函数更长并且更难读懂.

2.6.4 建议

除了一些特别声明,这些内嵌/局部/内部类和函数都是可以的.避免内嵌函数或类除了需要关闭一个局部值的时候.(译者理解可能是除了将局部变量封闭在同一个作用域的情况以外).不要把一个函数转为内嵌指示为了避免访问.在这种情况下,把函数置于模块级别并在函数名前加_以保证测试是可以访问该函数的.

2.7 列表推导和生成器表达式

在简单情况下是可用的

2.7.1 定义

List, Dict 和 Set 推导生成式以及生成器表达式提供了一个简明有效的方式来生成容器和迭代器而不需要传统的循环,map(),filter()或者lambda 表达式

2.7.2 Pros

简单地推导表达比其他的字典,列表或集合生成方法更加简明清晰.生成器表达式可以很有效率,因为完全避免了生成列表.

2.7.3 Cons

负载的推导表达式或生成器表达式很难读懂

2.7.4 建议

简单情况下使用时可以的.每个部分(mapping 表达式,filter 表达式等)都应该在一行内完成.多个 for 条款或者 filter 表达式是不允许的.当情况变得很复杂的适合就使用循环.

Yes:

result = [mapping_expr for value in iterable if filter_expr]

result = [{'key': value} for value in iterable
          if a_long_filter__expression(value)]

result = [complicated_transform(x)
          for x in iterable if predicate(x)]

descriptive_name = [
    transform({'key': key, 'value': value}, color='black')
    for key, value in generate_iterable(some_input)
    if complicated_condition_is_met(key, value)
]

result = []
for x in range(10):
    for y in range(5):
        if x * y > 10:
            result.append((x, y))

return {x: complicated_transform(x)
        for x in long_generator_function(parameter)
        if x is not None}

squares_generator = (x**2 for x in range(10))

unique_names = {user.name for user in users if user is not None}

eat(jelly_bean for jelly_bean in jelly_beans
    if jelly_bean.color == 'black')

No:

result = [complicated_transform(
          x, some_argument=x+1)
          for x in iterable if predicate(x)]

result = [(x, y) for x in range(10) for y in range(5) if x * y > 10]

return ((x, y, z)
        for x in range(5)
        for y in range(5)
        if x != y
        for z in range(5)
        if y != z)

2.8 默认迭代器和运算符

对支持默认迭代器和云算法的类型例如列表,字典和文件等使用它们

2.8.1 定义

容器类型(例如字典,列表等)定义了的默认的迭代器和成员检查运算符.

Pros

默认迭代器和操作符是简单有效的,能够直接不需额外调用方法地表达操作.使用默认操作符的函数是通用的.能被用于任何支持这些操作的类型.

Cons

不能通过方法名来分辨类型,例如 has_key()意味着字典,当然这也是一种优势.

建议

对于支持的类型诸如列表,字典和文件,使用默认迭代器和操作符.内置类型同样定义了迭代器方法.优先使用这些方法而非那些返回列表的方法.除非能够确定在遍历容器的过程中不会改变容器.不要使用 Python 2 专有迭代方法除非必要.

Yes:

for key in adict: ...
if key not in adict: ...
if obj in alist: ...
for line in afile: ...
for k, v in adict.items(): ...
for k, v in six.iteritems(adict): ...

No:

for key in adict.keys(): ...
if not adict.has_key(key): ...
for line in afile.readlines(): ...
for k, v in dict.iteritems(): ...

2.9 生成器

需要时使用生成器

2.9.1 定义

生成器函数返回一个迭代器,每次执行 yield 语句的时候生成一个值.在生成一个值之后,生成器函数的运行被挂起直到需要下一个值.

2.9.2 Pros

简化代码,因为局部变量和控制流在每次调用时被保留,生成器相比于一次性生成整个一个列表值要更节省内存.

2.9.3 Cons

无

2.9.4 建议

建议使用.在生成器函数的文档字符串中使用"Yields:"而非"Returns:"

2.10 Lambda表达式

单行代码时是可以的

2.10.1 定义

lambda 在一个表达式内定义了匿名函数,而不在语句里.lambda 表达式常被用于定义高阶函数(例如 map()和 filter())使用的回调函数或者操作符.

2.10.2 Pros

方便

2.10.3 Cons

比局部函数更难读懂和 debug,匿名意味着堆栈跟踪更难懂.表达性受限因为 lambda 函数只包含一个表达式

2.10.4 建议

对于单行代码而言,可以使用 lambda 表达式.如果 lambda 表达式内的代码超过60-80个字符,最好定义成为常规的内嵌函数.

对于一般的操作诸如乘法,使用 operator 模块内置函数而非重新定义匿名函数,例如使用 operator.mul而非lambda x,y: x * y

2.11 条件表达式

简单情况下可以使用.

2.11.1 定义

条件表达式(也称为三元运算符)是一种更短替代 if 语句的机制.例如x = 1 if cond else 2

2.11.2 Pros

相对于 if 语句更短也更方便

2.11.3 Cons

比if语句可能更难读懂,当表达式很长的时候条件部分可能很难定位.

2.11.4 建议

简单情况可以使用.每个部分(真值表达式,if表达式,else表达式)必须在一行内完成.如果使用条件表达式很富的时候使用完整的if语句.

Yes:

one_line = 'yes' if predicate(value) else 'no'
slightly_split = ('yes' if predicate(value)
                  else 'no, nein, nyet')
the_longest_ternary_style_that_can_be_done = (
    'yes, true, affirmative, confirmed, correct'
    if predicate(value)
    else 'no, false, negative, nay')

No:

bad_line_breaking = ('yes' if predicate(value) else
                     'no')portion_too_long = ('yes'
                    if some_long_module.some_long_predicate_function(
                        really_long_variable_name)
                    else 'no, false, negative, nay')

2.12 默认参数值

大多数情况下都OK

2.12.1 定义

在函数参数列表的最后可以为变量设定值,例如 def foo(a, b=0):.如果 foo 在调用时只传入一个参数,那么b变量就被设定为0,如果调用时传入两个参数,那么b就被赋予第二个参数值.

2.12.2 Pros

通常一个函数可能会有大量默认值,但是很少会有需要修改这些默认值的时候.默认值就提供了一个很简单满足上述情况的方式,而不需要为这些少见的情况重新定义很多函数.因为 Python 不支持重载方法或函数,默认参数是一个很简单的方式来"假重载"行为.

2.12.3 Cons

默认参数在模块加载时就被复制.这在参数是可变对象(例如列表或字典)时引发问题.如果函数修改了这些可变对象(例如向列表尾添加元素).默认值就被改变了.

2.12.4 建议

使用时请注意以下警告----在函数或方法定义时不要将可变对象作为默认值.

Yes:

def foo(a, b=None):
    if b is None:
        b = []
def foo(a, b: Optional[Sequence] = None):
    if b is None:
        b = []
def foo(a, b: Sequence = ()):  # Empty tuple OK since tuples are immutable 空元组是也不可变的
    ...

No:

def foo(a, b=[]):
    ...
def foo(a, b=time.time()):  # The time the module was loaded??? 模块被加载的时间???
    ...
def foo(a, b=FLAGS.my_thing):  # sys.argv has not yet been parsed... sys.argv还未被解析
    ...
def foo(a, b: Mapping = {}):  # Could still get passed to unchecked code 仍可传入未检查的代码(此处翻译可能有误)
    ...

2.13 属性

使用属性可以通过简单而轻量级的访问器和设定器方法来访问或设定数据.

2.13.1 定义

一种装饰器调用来在计算比较轻量级时作为标准的属性访问来获取和设定一个属性的方式

2.13.2 Pros

对于简单的属性访问,减少显式的 get 和 set 方法能够提升可读性.允许惰性计算.被认为是一种 Python 化的方式来维护类接口.在表现上,当直接对变量的访问更合理时,允许属性绕过所需的琐碎的访问方法.

2.13.3 Cons

在 Python2中必须继承于 object,可能会隐藏像是操作符重载之类的副作用.对于子类而言,属性可能有些迷惑性.

2.13.4 建议

在通常会有简单而且轻量级的访问和设定方法的新代码里使用属性来访问或设定数据.属性在创建时被@property 装饰,参加装饰器

如果属性本身未被重写,带有属性的继承可能不够明晰,因而必须确保访问方法是被间接访问的,来确保子类的方法重载是被属性调用的(使用 Template Method DP,译者:应是模板方法设计模式).

Yes:

class Square(object):
    """A square with two properties: a writable area and a read-only perimeter.

    To use:
    >>> sq = Square(3)
    >>> sq.area
    9
    >>> sq.perimeter
    12
    >>> sq.area = 16
    >>> sq.side
    4
    >>> sq.perimeter
    16
    """

    def __init__(self, side):
        self.side = side

    @property
    def area(self):
        """Area of the square."""
        return self._get_area()

    @area.setter
    def area(self, area):
        return self._set_area(area)

    def _get_area(self):
        """Indirect accessor to calculate the 'area' property."""
        return self.side ** 2

    def _set_area(self, area):
        """Indirect setter to set the 'area' property."""
        self.side = math.sqrt(area)

    @property
    def perimeter(self):
        return self.side * 4

2.14 True/False表达式

只要可能,就使用隐式False的if语句

2.14.1 定义

在布尔环境下,Python 对某些值判定为False,一个快速的经验规律是所有"空"值都被认为是 False,所以0, None, [], {}, ''的布尔值都是 False

2.14.2 Pros

使用 Python 布尔类型的条件语句可读性更好而且更难出错,大多数情况下,这种方式也更快.

2.14.3 Cons

对于 C/C++开发者而言可能有些奇怪

建议

如果可能的话,使用隐式 False.例如使用 if foo:而非 if foo != []:下面列举了一些你应该牢记的警告:

使用 if foo is None(或者 if foo is not None)来检查None.例如在检查一个默认值是 None 的变量或者参数是否被赋予了其他值的时候,被赋予的其他值的布尔值可能为False.
不要用==来和布尔值为 False 的变量比较,使用 if not x,如果需要区别 False 和 None,那么使用链式的表达式如if not x and x is not None
对于序列(如字符串,列表,元组),利用空序列为 False 的事实,故而相应地使用 if seq:和 if not seq:而非 if len(seq)或 if not len(seq):.
在处理整数时,隐式的 False 可能会引入更多风险(例如意外地将 None 和 0进行了相同的处理)你可以用一个已知是整形(并且不是len()的结果)的值和整数0比较.

Yes:

if not users:
    print('no users')

if foo == 0:
    self.handle_zero()

if i % 10 == 0:
    self.handle_multiple_of_ten()

def f(x=None):
    if x is None:
        x = []

No:

if len(users) == 0:
    print('no users')

if foo is not None and not foo:
    self.handle_zero()

if not i % 10:
    self.handle_multiple_of_ten()

def f(x=None):
    x = x or []

2.15 弃用的语言特性

尽可能利用字符串方法而非 string 模块.使用函数调用语法而非 apply.在函数参数本就是一个行内匿名函数的时候,使用列表推导表达式和 for 循环而非 filter 和 map

2.15.1 定义

当前 Python 版本提供了人们普遍更倾向的构建方式.

2.15.2 建议

我们不使用任何不支持这些特性的 Python 版本,因而没有理由不使用新方式.

Yes:

words = foo.split(':')

[x[1] for x in my_list if x[2] == 5]

map(math.sqrt, data)    # Ok. No inlined lambda expression. 可以,没有行内的lambda表达式

fn(*args, **kwargs)

No:

words = string.split(foo, ':')

map(lambda x: x[1], filter(lambda x: x[2] == 5, my_list))

apply(fn, args, kwargs)

2.16 词法作用域

可以使用

2.16.1 定义

一个内嵌 Python 函数可以引用在闭包命名空间内定义的变量,但是不能对其复制.变量绑定是解析到使用词法作用域的,即基于静态程序文本.任何对块内命名的赋值都会让 Python 将对于这个命名的引用都作为局部变量,即使在使用先于赋值的情况下也是.如果有全局声明,这个命名就会被认为是全局变量.

一个使用这个特性的例子是:

def get_adder(summand1):
    """Returns a function that adds numbers to a given number."""
    def adder(summand2):
        return summand1 + summand2

    return adder

2.16.2 Pros

经常可以让代码更简明优雅,尤其会让有经验的 Lisp 和 Scheme(以及 Haskell 和 ML 还有其他)的程序要很舒服.

2.16.3 Cons

可能会导致令人迷惑的 bug 例如这个基于PEP-0227的例子.

i = 4
def foo(x):
    def bar():
        print(i, end='')
    # ...
    # A bunch of code here
    # ...
    for i in x:  # Ah, i *is* local to foo, so this is what bar sees i对于foo来说是局部变量,所以在这里就是bar函数所获取的值
        print(i, end='')
    bar()

所以foo([1, 2, 3])会打印1 2 3 3而非1 2 3 4.

2.16.4 建议

可以使用

2.17 函数和方法装饰器

在明显有好处时,谨慎明智的使用，避免@staticmethod，控制使用@classmethod

2.17.1 定义

函数和方法装饰器(也就是@记号).一个常见的装饰器是@property,用于将普通方法转换成动态计算属性.然而装饰器语法也允许用户定义装饰器,尤其对于一些函数 my_decorator 如下:

class C(object):
    @my_decorator
    def method(self):
        # method body ...

是等效于

class C(object):
    def method(self):
        # method body ...
    method = my_decorator(method)

2.17.2 Pros

能够优雅的对方法进行某种转换,而该转换可能减少一些重复代码并保持不变性等等.

2.17.3 Cons

装饰器可以对函数的参数和返回值任意操作,导致非常隐形的操作行为.此外,装饰器在 import 的时候就被执行,装饰器代码的实效可能非常难恢复.

2.17.4 建议

在有明显好处的地方谨慎地使用装饰器.装饰器应该和函数遵守相同的 import 和命名指导规则.装饰器的文档应该清晰地声明该函数为装饰器函数.并且要为装饰器函数编写单元测试.

避免装饰器自身对外部的依赖,(如不要依赖于文件,socket,数据库连接等等),这是由于在装饰器运行的时候(在 import 时,可能从 pydoc 或其他工具中)这些外部依赖可能不可用.一个被传入有效参数并调用的装饰器应该(尽可能)保证在任何情况下都可用.

装饰器是一种特殊的"顶级代码",参见main

永远不要使用@staticmethod,除非不得不整合一个 API 到一个已有的库,应该写一个模块等级的函数.

只在写一个命名的构造器或者一个类特定的,修改必要的全局状态(例如进程缓存等)的流程时使用@classmethod.

2.18 线程

不要依赖于内建类型的原子性

尽管 Python 内置数据类型例如字典等似乎有原子性操作,仍有一些罕见情况下,他们是非原子的(比如,如果__hash__或者__eq__被实现为Python方法),就不应该依赖于这些类型的原子性.也不应该依赖于原子变量赋值(因为这依赖于字典)

优先使用 Queue 模块的 Queue 类来作为线程之间通讯数据的方式.此外,要是用 threading 模块和其 locking primitives(锁原语).了解条件变量的合理用法以便于使用 threading.Condition 而非使用更低级的锁.

2.19 过于强大的特性

尽量避免使用

2.19.1 定义

Python 是一种非常灵活的语言并且提供了很多新奇的特性,诸如定制元类,访问字节码,动态编译,动态继承,对象父类重定义,import hacks,反射(例如一些对于getattr()的应用),系统内置的修改等等.

2.19.2 Pros

这些是非常强大的语言特性,可以让程序更紧凑

2.19.3 Cons

使用这些新特性是很诱人的.但是并不绝对必要,它们很难读很难理解.也很难 debug 那些在底层使用了不常见的特性的代码.对于原作者而言可能不是这样,但是再次看代码的时候,可能比更长但是更直接的代码要难.

2.19.4 定义

避免在代码中使用这些特性.

内部使用这些特性的标准库和类是可以使用的(例如 abc.ABCMeta,collections.namedtuple,和enum)

2.20 新版本Python: Python3 和从futureimport

Python3已经可用了(译者:目前 Python2已经不受支持了),尽管不是每个项目都准备好使用 Python3,所有的代码应该兼容 Python3并且在可能的情况下在 Python3的环境下测试.

2.20.1 定义

Python3是 Python的重大改变,尽管现有代码通常是 Python2.7写成的,但可以做一些简单的事情来让代码更加明确地表达其意图,从而可以让代码更好地在 Python3下运行而不用调整.

2.20.2 Pros

在考虑 Python3编写的代码更清晰明确，一旦所有依赖已就绪，就可以更容易在 Python3环境下运行.

2.20.3 Cons

一些人会认为默认样板有些丑,import实际不需要的特性到模块中是不常见的.

2.20.4 建议

from future imports

鼓励使用from __future__ import语句.所有新代码都应该包含下述代码,而现有代码应该被更新以尽可能兼容:

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

如果你不太熟悉这些,详细阅读这些:绝对import,新的/除法行为,和print函数

请勿省略或移除这些import,即使在模块中他们没有在使用,除非代码只用于Python3.最好总是在所有的文档中都有从future的import,来保证不会在有人使用在后续编辑时遗忘.

有其他的from __future__import语句,看喜好使用.我们的建议中不包含unicode_literals因为其并无明显优势,这是由于隐式默认的编码转换导致其在Python2.7内很多地方被引入了,必要时,大多数代码最好显式的使用b''和u''btyes和unicode字符串表示.(译者:这段翻译可能不准确)

The six, future, or past libraries

当项目需要支持Python2和3时,根据需求使用six,future和past.

2.21 带有类型注释的代码

可以根据PEP-484对Python3代码进行类型注释,并且在build时用类型检查工具例如pytype进行类型检查.

类型注释可以在源码中或stub pyi file中.只要可能,注释就应写在源代码中.对于第三方或拓展模块使用pyi文件.

2.21.1 定义

类型注释(也称为"类型提示")是用于函数或方法参数和返回值的:

def func(a: int) -> List[int]:

你也可以声明用一个单独的注释来声明变量的类型:

a = SomeFunc()  # type: SomeType

2.21.2 Pros

类型注释提升代码的可读性和可维护性,类型检查会将很多运行错误转化为构建错误,也减少了使用过于强力特性的能力.

2.21.3 Cons

需要不断更新类型声明,对于认为有效的代码可能会报类型错误,使用类型检查可能减少使用过于强力特性的能力.

2.21.4 建议

强烈鼓励在更新代码的时候进行Python类型分析.在对公共API进行补充和修改时,包括python类型声明并通过构建系统中的pytype进行检查.对Python来说静态类型检查比较新,我们承认,一些意料外的副作用(例如错误推断的类型)可能拒绝一些项目的使用.这种情况下,鼓励作者适当地增加一个带有TODO或到bug描述当前不接搜的类型注释的链接到BUILD文件或者在代码内.

3 Python代码风格规范

3.1 分号

不要在行尾加分号，也不要用分号把两行语句合并到一行

3.2 行长度

最大行长度是80个字符

超出80字符的明确例外:

长import
注释中的：URL,路径,flags等
不包含空格不方便分行的模块级别的长字符串常量
pylint的diable注释使用(如# pylint: disable=invalid-name)

不要使用反斜杠连接,除非对于需要三层或以上的上下文管理器with语句

利用Python的implicit line joining inside parentheses, brackets and braces(隐式行连接方法--括号连接,包括(), [], {}).如果必要的话,也可在表达式外面额外添加一对括号.

Yes:

foo_bar(self, width, height, color='black', design=None, x='foo',
        emphasis=None, highlight=0)

if (width == 0 and height == 0 and
    color == 'red' and emphasis == 'strong'):

当字符串不能在一行内完成时,使用括号来隐式连接行:

x = ('This will build a very long long '
     'long long long long long long string')

在注释内,如有必要,将长URL放在其本行内:

Yes:

# See details at
# http://www.example.com/us/developer/documentation/api/content/v2.0/csv_file_name_extension_full_specification.html

No:

# See details at
# http://www.example.com/us/developer/documentation/api/content/\
# v2.0/csv_file_name_extension_full_specification.html

在定义一个表达式超过三行或更多的with语句时,可以使用反斜杠来分行.对于两行表达式,使用嵌套with语句:

Yes:

with very_long_first_expression_function() as spam, \
     very_long_second_expression_function() as beans, \
     third_thing() as eggs:
    place_order(eggs, beans, spam, beans)

with very_long_first_expression_function() as spam:
    with very_long_second_expression_function() as beans:
        place_order(beans, spam)

No:

with VeryLongFirstExpressionFunction() as spam, \
     VeryLongSecondExpressionFunction() as beans:
    PlaceOrder(eggs, beans, spam, beans)

注意上述例子中的缩进,具体参看缩进

在其他一行超过80字符的情况下,而且yapf自动格式工具也不能使分行符合要求时,允许超过80字符限制.

3.3 括号

括号合理使用

尽管不必要,但是可以在元组外加括号.再返回语句或者条件语句中不要使用括号,除非是用于隐式的连接行或者指示元组.

Yes:

if foo:
    bar()
while x:
    x = bar()
if x and y:
    bar()
if not x:
    bar()
# For a 1 item tuple the ()s are more visually obvious than the comma.
onesie = (foo,)
return foo
return spam, beans
return (spam, beans)
for (x, y) in dict.items(): ...

No:

if (x):
    bar()
if not(x):
    bar()
return (foo)

3.4 缩进

缩进用4个空格

缩进代码段不要使用制表符,或者混用制表符和空格.如果连接多行,多行应垂直对齐,或者再次4空格缩进(这个情况下首行括号后应该不包含代码).

Yes:

# Aligned with opening delimiter
# 和opening delimiter对齐(译者理解是分隔符的入口,例如三种括号,字符串引号等)
foo = long_function_name(var_one, var_two,
                         var_three, var_four)
meal = (spam,
        beans)

# Aligned with opening delimiter in a dictionary
foo = {
    long_dictionary_key: value1 +
                         value2,
    ...
}

# 4-space hanging indent; nothing on first line
# 缩进4个空格,首行括号后无内容
foo = long_function_name(
    var_one, var_two, var_three,
    var_four)
meal = (
    spam,
    beans)

# 4-space hanging indent in a dictionary
foo = {
    long_dictionary_key:
        long_dictionary_value,
    ...
}

No:

# Stuff on first line forbidden
# 首行不允许有内容
foo = long_function_name(var_one, var_two,
    var_three, var_four)
meal = (spam,
    beans)

# 2-space hanging indent forbidden
foo = long_function_name(
  var_one, var_two, var_three,
  var_four)

# No hanging indent in a dictionary
foo = {
    long_dictionary_key:
    long_dictionary_value,
    ...
}

3.4.1 关于尾后逗号

关于在一序列元素中的尾号逗号,只推荐在容器结束符号],)或者}和最后元素不在同一行时使用.尾后逗号的存在也被用作我们Python代码自动格式化工具yapf的提示,在,最后元素之后出现的时候来自动调整容器元素到每行一个元素.

Yes:

golomb3 = [0, 1, 3]
golomb4 = [
    0,
    1,
    4,
    6,
]

No:

golomb4 = [
    0,
    1,
    4,
    6
]

3.5 空行

在顶级定义(函数或类)之间要间隔两行.在方法定义之间以及class所在行与第一个方法之间要空一行,def行后无空行,在函数或方法内你认为合适地方可以使用单空行.

3.6 空格

遵守标准的空格和标点排版规则.

括号(),[],{}内部不要多余的空格.

Yes:

spam(ham[1], {eggs: 2}, [])

No:

spam( ham[ 1 ], { eggs: 2 }, [ ] )

逗号、分号、冒号前不要空格,但是在后面要加空格,除非是在行尾.

Yes:

if x == 4:
    print(x, y)
x, y = y, x

No:

if x == 4 :
    print(x , y)
x , y = y , x

在函数调用括号的前,索引切片括号前都不加空格.

Yes:

spam(1)
dict['key'] = list[index]

No:

spam (1)
dict ['key'] = list [index]

行尾不要加空格.

在赋值(=),比较(==,<,>,!=,<>,<=,>=,in,not in,is,is not),布尔符号(and,or,not)前后都加空格.视情况在算术运算符(+,-,*,/,//,%,**,@),前后加空格

Yes:

x == 1

No:

x<1

在关键字名参数传递或定义默认参数值的时候不要在=前后加空格,只有一个例外:当类型注释存在时在定义默认参数值时=前后加空格

Yes:

def complex(real, imag=0.0): return Magic(r=real, i=imag)
def complex(real, imag: float = 0.0): return Magic(r=real, i=imag)

No:

def complex(real, imag = 0.0): return Magic(r = real, i = imag)
def complex(real, imag: float=0.0): return Magic(r = real, i = imag)

不要用空格来做无必要的对齐,因为这会在维护时带来不必要的负担(对于:.#,=等等).

Yes:

foo = 1000  # comment
long_name = 2  # comment that should not be aligned
dictionary = {
    'foo': 1,
    'long_name': 2,
}

No:

foo       = 1000  # comment
long_name = 2     # comment that should not be aligned

dictionary = {
    'foo'      : 1,
    'long_name': 2,
}

3.7 Shebang

大部分.py文件不需要从#!行来开始.根据PEP-394,程序的主文件应该以#!/usr/bin/python2或#!/usr/bin/python3起始

这行被用于帮助内核找到Python解释器,但是在导入模块时会被Python忽略/只在会被直接运行的文件里有必要写.

3.8 注释和文档字符串

确保使用正确的模块,函数,方法的文档字符串和行内注释.

3.8.1 文档字符串

Python使用文档字符串来为代码生成文档.文档字符串是包,模块,类或函数的首个语句.这些字符串能够自动被__doc__成员方法提取并且被pydoc使用.(尝试在你的模块上运行pydoc来看看具体是什么).文档字符串使用三重双引号"""(根据PEP-257).文档字符串应该这样组织:一行总结(或整个文档字符串只有一行)并以句号,问好或感叹号结尾.随后是一行空行,随后是文档字符串,并与第一行的首个引号位置相对齐.更多具体格式规范如下.

3.8.2 模块

每个文件都应包含许可模板.选择合适的许可模板用于项目(例如Apache 2.0,BSD,LGPL,GPL)

文档应该以文档字符串开头,并描述模块的内容和使用方法.

"""A one line summary of the module or program, terminated by a period.

Leave one blank line.  The rest of this docstring should contain an
overall description of the module or program.  Optionally, it may also
contain a brief description of exported classes and functions and/or usage
examples.

  Typical usage example:

  foo = ClassFoo()
  bar = foo.FunctionBar()
"""

3.8.3 函数和方法

在本节,"函数"所指包括方法,函数或者生成器.

函数应有文档字符串,除非符合以下所有条件:

外部不可见
非常短
简明

文档字符串应该包含足够的信息以在无需阅读函数代码的情况下调用函数.文档字符串应该是叙事体("""Fetches rows from a Bigtable.""")的而非命令式的("""Fetch rows from a Bigtable."""),除了@property(应与attribute使用同样的风格).文档字符串应描述函数的调用语法和其意义,而非实现.对比较有技巧的地方,在代码中使用注释更合适.

覆写了基类的方法可有简单的文档字符串向读者指示被覆写方法的文档字符串例如"""See base class.""".这是因为没必要在很多地方重复已经在基类的文档字符串中存在的文档.不过如果覆写的方法行为实际上与被覆写方法不一致,或者需要提供细节(例如文档中表明额外的副作用),覆写方法的文档字符串至少要提供这些差别.

一个函数的不同方面应该在特定对应的分节里写入文档,这些分节如下.每一节都由以冒号结尾的一行开始, 每一节除了首行外,都应该以2或4个空格缩进并在整个文档内保持一致(译者建议4个空格以维持整体一致).如果函数名和签名足够给出足够信息并且能够刚好被一行文档字符串所描述,那么可以忽略这些节.

Args:

列出每个参数的名字.名字后应有为冒号和空格,后跟描述.如果描述太长不能够在80字符的单行内完成.那么分行并缩进2或4个空格且与全文档一致(译者同样建议4个空格)

描述应该包含参数所要求的类型,如果代码不包含类型注释的话.如果函数容许*foo(不定长度参数列表)或**bar(任意关键字参数).那么就应该在文档字符串中列举为*foo和**bar.

Returns:(或对于生成器是Yields:)

描述返回值的类型和含义.如果函数至少返回None,这一小节不需要.如果文档字符串以Returns或者Yields开头(例如"""Returns row from Bigtable as a tuple of strings.""")或首句足够描述返回值的情况下这一节可忽略.

Raises:

列出所有和接口相关的异常.对于违反文档要求而抛出的异常不应列出.(因为这会矛盾地使得违反接口要求的行为成为接口的一部分)

def fetch_bigtable_rows(big_table, keys, other_silly_variable=None):
    """Fetches rows from a Bigtable.

    Retrieves rows pertaining to the given keys from the Table instance
    represented by big_table.  Silly things may happen if
    other_silly_variable is not None.

    Args:
        big_table: An open Bigtable Table instance.
        keys: A sequence of strings representing the key of each table row
            to fetch.
        other_silly_variable: Another optional variable, that has a much
            longer name than the other args, and which does nothing.

    Returns:
        A dict mapping keys to the corresponding table row data
        fetched. Each row is represented as a tuple of strings. For
        example:

        {'Serak': ('Rigel VII', 'Preparer'),
         'Zim': ('Irk', 'Invader'),
         'Lrrr': ('Omicron Persei 8', 'Emperor')}

        If a key from the keys argument is missing from the dictionary,
        then that row was not found in the table.

    Raises:
        IOError: An error occurred accessing the bigtable.Table object.
    """

3.8.4 类

类定义下一行应为描述这个类的文档字符串.如果类有公共属性,应该在文档字符串中的Attributes节中注明,并且和函数的Args一节风格统一.

class SampleClass(object):
    """Summary of class here.

    Longer class information....
    Longer class information....

    Attributes:
        likes_spam: A boolean indicating if we like SPAM or not.
        eggs: An integer count of the eggs we have laid.
    """

    def __init__(self, likes_spam=False):
        """Inits SampleClass with blah."""
        self.likes_spam = likes_spam
        self.eggs = 0

    def public_method(self):
        """Performs operation blah."""

3.8.5 块注释和行注释

最后要在代码中注释的地方是代码技巧性的部分.如果你将要在下次code review中揭示代码.应该现在就添加注释.在复杂操作开始前,注释几行.对于不够明晰的代码在行尾注释.

# We use a weighted dictionary search to find out where i is in
# the array.  We extrapolate position based on the largest num
# in the array and the array size and then do binary search to
# get the exact number.
if i & (i-1) == 0:  # True if i is 0 or a power of 2.

为了提升易读性,行注释应该至少在代码2个空格后,并以#后接至少1个空格开始注释部分.

另外,不要描述代码,假定阅读代码的人比你更精通Python(他只是不知道你试图做什么).

3.8.6 标点,拼写和语法

注意标点,拼写和语法,写得好的注释要比写得差的好读.

注释应当是和叙事性文本一样可读,并具有合适的大小写和标点.在许多情况下,完整的句子要比破碎的句子更可读.更简短的注释如行尾的注释有时会不太正式,但是应该全篇保持风格一致.

尽管被代码审核人员指出在应该使用分号的地方使用了逗号是很令人沮丧的,将源代码维护在高度清楚可读的程度是很重要的.合适的标点,拼写和语法能够帮助达到这个目标.

3.9 类

如果类并非从其他基类继承而来,那么就要明确是从object继承而来,即便内嵌类也是如此.

Yes:

class SampleClass(object):
    pass

class OuterClass(object):
    class InnerClass(object):
        pass

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

No:

class SampleClass:
    pass

class OuterClass:
    class InnerClass:
        pass

从object类继承保证了属性能够在Python2正确运行并且保护代码在Python3下出现潜在的不兼容.这样也定义了object包括__new__,__init__,__delattr__,__getattribute__,__setattr__,__hash__,__repr__,和__str__等默认特殊方法的实现.

3.10 字符串

使用format或%来格式化字符串,即使参数都是字符串对象,也要考虑使用+还是%及format.

Yes:

x = a + b
x = '%s, %s!' % (imperative, expletive)
x = '{}, {}'.format(first, second)
x = 'name: %s; score: %d' % (name, n)
x = 'name: {}; score: {}'.format(name, n)
x = f'name: {name}; score: {n}'  # Python 3.6+

No:

employee_table = ''
for last_name, first_name in employee_list:
    employee_table += '' % (last_name, first_name)
employee_table += '%s, %s
'

避免使用+和+=操作符来在循环内累加字符串,因为字符串是不可变对象.这会造成不必要的临时变量导致运行时间以四次方增长而非线性增长.应将每个字符串都记入一个列表并使用''.join来将列表在循环结束后连接(或将每个子字符串写入io.BytesIO缓存)

Yes:

items = ['']
for last_name, first_name in employee_list:
    items.append('' % (last_name, first_name))
items.append('%s, %s
')
employee_table = ''.join(items)

No:

employee_table = ''
for last_name, first_name in employee_list:
    employee_table += '' % (last_name, first_name)
employee_table += '%s, %s
'

在同一个文件内,字符串引号要一致,选择''或者""并且不要改变.对于需要避免\\转义的时候,可以更改.

Yes:

Python('Why are you hiding your eyes?')
Gollum("I'm scared of lint errors.")
Narrator('"Good!" thought a happy Python reviewer.')

No:

Python("Why are you hiding your eyes?")
Gollum('The lint. It burns. It burns us.')
Gollum("Always the great lint. Watching. Watching.")

多行字符串多行字符串优先使用"""而非''',当且只当对所有非文档字符串的多行字符串都是用'''而且对正常字符串都使用'时才可使用三单引号.docstring不论如何必须使用"""

多行字符串和其余代码的缩进方式不一致.如果需要避免在字符串中插入额外的空格,要么使用单行字符串连接或者带有textwarp.dedent()的多行字符串来移除每行的起始空格.

No:

long_string = """This is pretty ugly.
Don't do this.
"""

Yes:

long_string = """This is fine if your use case can accept
    extraneous leading spaces."""

long_string = ("And this is fine if you can not accept\n" +
               "extraneous leading spaces.")

long_string = ("And this too is fine if you can not accept\n"
               "extraneous leading spaces.")

import textwrap

long_string = textwrap.dedent("""\
    This is also fine, because textwrap.dedent()
    will collapse common leading spaces in each line.""")

"Python代码的使用风格有哪些"的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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