常見(jiàn)錯(cuò)誤1：錯(cuò)誤地將表達(dá)式作為函數(shù)的默認(rèn)參數(shù)
在Python中姆坚，我們可以為函數(shù)的某個(gè)參數(shù)設(shè)置默認(rèn)值译断，使該參數(shù)成為可選參數(shù)萧恕。雖然這是一個(gè)很好的語(yǔ)言特性漾狼，但是當(dāng)默認(rèn)值是可變類(lèi)型時(shí)鸠蚪，也會(huì)導(dǎo)致一些令人困惑的情況今阳。我們來(lái)看看下面這個(gè)Python函數(shù)定義：
>>> def foo(bar=[]):? ? ? ? # bar是可選參數(shù)，如果沒(méi)有提供bar的值茅信，則默認(rèn)為[]盾舌，
...? ? bar.append("baz")? ? # 但是稍后我們會(huì)看到這行代碼會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。
...? ? return bar
Python程序員常犯的一個(gè)錯(cuò)誤蘸鲸，就是想當(dāng)然地認(rèn)為：在每次調(diào)用函數(shù)時(shí)妖谴，如果沒(méi)有為可選參數(shù)傳入值，那么這個(gè)可選參數(shù)就會(huì)被設(shè)置為指定的默認(rèn)值酌摇。在上面的代碼中窖维，你們可能覺(jué)得重復(fù)調(diào)用foo()函數(shù)應(yīng)該會(huì)一直返回’baz’，因?yàn)槟銈兡J(rèn)每次foo()函數(shù)執(zhí)行時(shí)（沒(méi)有指定bar變量的值）妙痹，bar變量都被設(shè)置為[]（也就是，一個(gè)新的空列表）鼻疮。
?
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但是怯伊，實(shí)際運(yùn)行結(jié)果卻是這樣的：
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz", "baz"]
>>> foo()
["baz", "baz", "baz"]
很奇怪吧？為什么每次調(diào)用foo()函數(shù)時(shí)判沟，都會(huì)把”baz”這個(gè)默認(rèn)值添加到已有的列表中耿芹，而不是重新創(chuàng)建一個(gè)新的空列表呢？
答案就是挪哄，可選參數(shù)默認(rèn)值的設(shè)置在Python中只會(huì)被執(zhí)行一次吧秕，也就是定義該函數(shù)的時(shí)候。因此迹炼，只有當(dāng)foo()函數(shù)被定義時(shí)砸彬，bar參數(shù)才會(huì)被初始化為默認(rèn)值（也就是，一個(gè)空列表）斯入，但是之后每次foo()函數(shù)被調(diào)用時(shí)砂碉，都會(huì)繼續(xù)使用bar參數(shù)原先初始化生成的那個(gè)列表。
當(dāng)然刻两，一個(gè)常見(jiàn)的解決辦法就是：
>>> def foo(bar=None):
...? ? if bar is None:? ? # or if not bar:
...? ? ? ? bar = []
...? ? bar.append("baz")
...? ? return bar
...
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz"]
常見(jiàn)問(wèn)題2：錯(cuò)誤地使用類(lèi)變量
我們來(lái)看下面這個(gè)例子：
>>> class A(object):
...? ? x = 1
...
>>> class B(A):
...? ? pass
...
>>> class C(A):
...? ? pass
...
>>> print A.x, B.x, C.x
1 1 1
這個(gè)結(jié)果很正常增蹭。
>>> B.x = 2
>>> print A.x, B.x, C.x
1 2 1
嗯，結(jié)果和預(yù)計(jì)的一樣磅摹。
>>> A.x = 3
>>> print A.x, B.x, C.x
3 2 3
在Python語(yǔ)言中滋迈，類(lèi)變量是以字典的形式進(jìn)行處理的霎奢，并且遵循方法解析順序（Method Resolution Order，MRO）饼灿。因此幕侠，在上面的代碼中，由于類(lèi)C中并沒(méi)有x這個(gè)屬性赔退，解釋器將會(huì)查找它的基類(lèi)（base class橙依，盡管Python支持多重繼承，但是在這個(gè)例子中硕旗，C的基類(lèi)只有A）窗骑。換句話說(shuō)，C并不沒(méi)有獨(dú)立于A漆枚、真正屬于自己的x屬性创译。所以，引用C.x實(shí)際上就是引用了A.x墙基。如果沒(méi)有處理好這里的關(guān)系软族，就會(huì)導(dǎo)致示例中出現(xiàn)的這個(gè)問(wèn)題。
常見(jiàn)錯(cuò)誤3：錯(cuò)誤地指定異常代碼塊（exception block）的參數(shù)
請(qǐng)看下面這段代碼：
>>> try:
...? ? l = ["a", "b"]
...? ? int(l[2])
... except ValueError, IndexError:? # To catch both exceptions, right?
...? ? pass
...
Traceback (most recent call last):
? File "<stdin>", line 3, in <module>
IndexError: list index out of range
這段代碼的問(wèn)題在于残制，except語(yǔ)句并不支持以這種方式指定異常立砸。在Python 2.x中，需要使用變量e將異常綁定至可選的第二個(gè)參數(shù)中初茶，才能進(jìn)一步查看異常的情況颗祝。因此，在上述代碼中恼布，except語(yǔ)句并沒(méi)有捕獲IndexError異常螺戳；而是將出現(xiàn)的異常綁定到了一個(gè)名為IndexError的參數(shù)中。
要想在except語(yǔ)句中正確地捕獲多個(gè)異常折汞，則應(yīng)將第一個(gè)參數(shù)指定為元組倔幼，然后在元組中寫(xiě)下希望捕獲的異常類(lèi)型。另外爽待，為了提高可移植性损同，請(qǐng)使用as關(guān)鍵詞，Python 2和Python 3均支持這種用法堕伪。
>>> try:
...? ? l = ["a", "b"]
...? ? int(l[2])
... except (ValueError, IndexError) as e:?
...? ? pass
...
>>>
常見(jiàn)錯(cuò)誤4：錯(cuò)誤理解Python中的變量名解析
Python中的變量名解析遵循所謂的LEGB原則揖庄，也就是“L：本地作用域；E：上一層結(jié)構(gòu)中def或lambda的本地作用域欠雌；G：全局作用域蹄梢；B：內(nèi)置作用域”（Local，Enclosing，Global禁炒，Builtin）而咆，按順序查找∧桓ぃ看上去是不是很簡(jiǎn)單暴备？不過(guò)，事實(shí)上這個(gè)原則的生效方式還是有著一些特殊之處们豌。說(shuō)到這點(diǎn)涯捻，我們就不得不提下面這個(gè)常見(jiàn)的Python編程錯(cuò)誤。請(qǐng)看下面的代碼：
>>> x = 10
>>> def foo():
...? ? x += 1
...? ? print x
...
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
? File "<stdin>", line 1, in <module>
? File "<stdin>", line 2, in foo
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
出了什么問(wèn)題望迎？
上述錯(cuò)誤的出現(xiàn)障癌，是因?yàn)楫?dāng)你在某個(gè)作用域內(nèi)為變量賦值時(shí)，該變量被Python解釋器自動(dòng)視作該作用域的本地變量辩尊，并會(huì)取代任何上一層作用域中相同名稱(chēng)的變量涛浙。
正是因?yàn)檫@樣，才會(huì)出現(xiàn)一開(kāi)始好好的代碼摄欲，在某個(gè)函數(shù)內(nèi)部添加了一個(gè)賦值語(yǔ)句之后卻出現(xiàn)了UnboundLocalError轿亮，難怪會(huì)讓許多人吃驚。
在使用列表時(shí)胸墙，Python程序員尤其容易陷入這個(gè)圈套我注。
請(qǐng)看下面這個(gè)代碼示例：
>>> lst = [1, 2, 3]
>>> def foo1():
...? ? lst.append(5)? # 這里沒(méi)問(wèn)題
...
>>> foo1()
>>> lst
[1, 2, 3, 5]
>>> lst = [1, 2, 3]
>>> def foo2():
...? ? lst += [5]? ? ? # ... 但這里就不對(duì)了!
...
>>> foo2()
Traceback (most recent call last):
? File "<stdin>", line 1, in <module>
? File "<stdin>", line 2, in foo
UnboundLocalError: local variable 'lst' referenced before assignment
呃？為什么函數(shù)foo1運(yùn)行正常迟隅，foo2卻出現(xiàn)了錯(cuò)誤仓手？
答案與上一個(gè)示例相同，但是卻更難捉摸清楚玻淑。foo1函數(shù)并沒(méi)有為lst變量進(jìn)行賦值，但是foo2卻有賦值呀伙。我們知道补履，lst += [5]只是lst = lst + [5]的簡(jiǎn)寫(xiě)，從中我們就可以看出剿另，foo2函數(shù)在嘗試為lst賦值（因此箫锤，被Python解釋器認(rèn)為是函數(shù)本地作用域的變量）。但是雨女，我們希望為lst賦的值卻又是基于lst變量本身（這時(shí)谚攒，也被認(rèn)為是函數(shù)本地作用域內(nèi)的變量），也就是說(shuō)該變量還沒(méi)有被定義氛堕。這才出現(xiàn)了錯(cuò)誤馏臭。
常見(jiàn)錯(cuò)誤5：在遍歷列表時(shí)更改列表
下面這段代碼的問(wèn)題應(yīng)該算是十分明顯：
>>> odd = lambda x : bool(x % 2)
>>> numbers = [n for n in range(10)]
>>> for i in range(len(numbers)):
...? ? if odd(numbers[i]):
...? ? ? ? del numbers[i]? # BAD: Deleting item from a list while iterating over it
...
Traceback (most recent call last):
? ? ? File "<stdin>", line 2, in <module>
IndexError: list index out of range
在遍歷列表或數(shù)組的同時(shí)從中刪除元素，是任何經(jīng)驗(yàn)豐富的Python開(kāi)發(fā)人員都會(huì)注意的問(wèn)題讼稚。但是盡管上面的示例十分明顯括儒，資深開(kāi)發(fā)人員在編寫(xiě)更為復(fù)雜代碼的時(shí)候绕沈，也很可能會(huì)無(wú)意之下犯同樣的錯(cuò)誤。
幸運(yùn)的是帮寻，Python語(yǔ)言融合了許多優(yōu)雅的編程范式乍狐，如果使用得當(dāng)，可以極大地簡(jiǎn)化代碼固逗。簡(jiǎn)化代碼還有一個(gè)好處浅蚪，就是不容易出現(xiàn)在遍歷列表時(shí)刪除元素這個(gè)錯(cuò)誤。能夠做到這點(diǎn)的一個(gè)編程范式就是列表解析式烫罩。而且惜傲，列表解析式在避免這個(gè)問(wèn)題方面尤其有用，下面用列表解析式重新實(shí)現(xiàn)上面代碼的功能：
>>> odd = lambda x : bool(x % 2)
>>> numbers = [n for n in range(10)]
>>> numbers[:] = [n for n in numbers if not odd(n)]? # ahh, the beauty of it all
>>> numbers
[0, 2, 4, 6, 8]
常見(jiàn)錯(cuò)誤6：不理解Python在閉包中如何綁定變量
請(qǐng)看下面這段代碼：
>>> def create_multipliers():
...? ? return [lambda x : i * x for i in range(5)]
>>> for multiplier in create_multipliers():
...? ? print multiplier(2)
...
你可能覺(jué)得輸出結(jié)果應(yīng)該是這樣的：
0
2
4
6
8
但是嗡髓，實(shí)際的輸出結(jié)果卻是：
8
8
8
8
8
嚇了一跳吧操漠！
這個(gè)結(jié)果的出現(xiàn)，主要是因?yàn)镻ython中的遲綁定（late binding）機(jī)制饿这，即閉包中變量的值只有在內(nèi)部函數(shù)被調(diào)用時(shí)才會(huì)進(jìn)行查詢浊伙。因此，在上面的代碼中长捧，每次create_multipliers()所返回的函數(shù)被調(diào)用時(shí)嚣鄙，都會(huì)在附近的作用域中查詢變量i的值（而到那時(shí)，循環(huán)已經(jīng)結(jié)束串结，所以變量i最后被賦予的值為4）哑子。
要解決這個(gè)常見(jiàn)Python問(wèn)題的方法中，需要使用一些hack技巧：
>>> def create_multipliers():
...? ? return [lambda x, i=i : i * x for i in range(5)]
...
>>> for multiplier in create_multipliers():
...? ? print multiplier(2)
...
0
2
4
6
8
請(qǐng)注意肌割！我們?cè)谶@里利用了默認(rèn)參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)lambda匿名函數(shù)卧蜓。有人可能認(rèn)為這樣做很優(yōu)雅，有人會(huì)覺(jué)得很巧妙把敞，還有人會(huì)嗤之以鼻弥奸。但是，如果你是一名Python程序員奋早，不管怎樣你都應(yīng)該要了解這種解決方法盛霎。
常見(jiàn)錯(cuò)誤7：模塊之間出現(xiàn)循環(huán)依賴（circular dependencies）
假設(shè)你有兩個(gè)文件，分別是a.py和b.py耽装，二者相互引用愤炸，如下所示：
a.py文件中的代碼:
import b
def f():
? ? return b.x
print f()
b.py文件中的代碼：
import a
x = 1
def g():
? ? print a.f()
首先，我們嘗試導(dǎo)入a.py模塊：
>>> import a
1
代碼運(yùn)行正常掉奄。也許這出乎了你的意料规个。畢竟，我們這里存在循環(huán)引用這個(gè)問(wèn)題，想必應(yīng)該是會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題的绰姻，難道不是嗎枉侧？
答案是，僅僅存在循環(huán)引用的情況本身并不會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題狂芋。如果一個(gè)模塊已經(jīng)被引用了榨馁，Python可以做到不再次進(jìn)行引用。但是如果每個(gè)模塊試圖訪問(wèn)其他模塊定義的函數(shù)或變量的時(shí)機(jī)不對(duì)帜矾，那么你就很可能陷入困境翼虫。
那么回到我們的示例，當(dāng)我們導(dǎo)入a.py模塊時(shí)屡萤，它在引用b.py模塊時(shí)是不會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題的珍剑，因?yàn)閎.py模塊在被引用時(shí)，并不需要訪問(wèn)在a.py模塊中定義的任何變量或函數(shù)死陆。b.py模塊中對(duì)a模塊唯一的引用招拙，就是調(diào)用了a模塊的foo()函數(shù)。但是那個(gè)函數(shù)調(diào)用發(fā)生在g()函數(shù)當(dāng)中措译，而a.py或b.py模塊中都沒(méi)有調(diào)用g()函數(shù)别凤。所以，不會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題领虹。
但是规哪，如果我們?cè)囍鴮?dǎo)入b.py模塊呢（即之前沒(méi)有引用a.py模塊的前提下）：
>>> import b
Traceback (most recent call last):
? ? ? File "<stdin>", line 1, in <module>
? ? ? File "b.py", line 1, in <module>
? ? import a
? ? ? File "a.py", line 6, in <module>
? print f()
? ? ? File "a.py", line 4, in f
? return b.x
AttributeError: 'module' object has no attribute 'x'
糟糕。情況不太妙塌衰！這里的問(wèn)題是诉稍，在導(dǎo)入b.py的過(guò)程中，它試圖引用a.py模塊最疆，而a.py模塊接著又要調(diào)用foo()函數(shù)杯巨，這個(gè)foo()函數(shù)接著又試圖去訪問(wèn)b.x變量。但是這個(gè)時(shí)候努酸，b.x變量還沒(méi)有被定義舔箭，所以才出現(xiàn)了AttributeError異常。
解決這個(gè)問(wèn)題有一種非常簡(jiǎn)單的方法蚊逢，就是簡(jiǎn)單地修改下b.py模塊，在g()函數(shù)內(nèi)部才引用a.py：
x = 1
def g():
? ? import a? # This will be evaluated only when g() is called
? ? print a.f()
現(xiàn)在我們?cè)賹?dǎo)入b.py模塊的話箫章，就不會(huì)出現(xiàn)任何問(wèn)題了：
>>> import b
>>> b.g()
1 # Printed a first time since module 'a' calls 'print f()' at the end
1 # Printed a second time, this one is our call to 'g'
常見(jiàn)錯(cuò)誤8：模塊命名與Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)模塊名沖突
Python語(yǔ)言的一大優(yōu)勢(shì)烙荷，就是其本身自帶的強(qiáng)大標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。但是檬寂，正因?yàn)槿绱酥粘椋绻悴蝗タ桃庾⒁獾脑挘阋彩怯锌赡転樽约旱哪K取一個(gè)和Python自帶標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)模塊相同的名字（例如，如果你的代碼中有一個(gè)模塊叫email.py昼伴，那么這就會(huì)與Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中同名的模塊相沖突匾旭。）
這很可能會(huì)給你帶來(lái)難纏的問(wèn)題。舉個(gè)例子圃郊，在導(dǎo)入模塊A的時(shí)候价涝，假如該模塊A試圖引用Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的模塊B，但卻因?yàn)槟阋呀?jīng)有了一個(gè)同名模塊B持舆，模塊A會(huì)錯(cuò)誤地引用你自己代碼中的模塊B色瘩，而不是Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的模塊B。這也是導(dǎo)致一些嚴(yán)重錯(cuò)誤的原因逸寓。
因此居兆，Python程序員要格外注意，避免使用與Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)模塊相同的名稱(chēng)竹伸。畢竟泥栖，修改自己模塊的名稱(chēng)比提出PEP提議修改上游模塊名稱(chēng)且讓提議通過(guò)，要來(lái)得容易的多勋篓。
常見(jiàn)錯(cuò)誤9：未能解決Python 2與Python 3之間的差異
假設(shè)有下面這段代碼：
import sys
def bar(i):
? ? if i == 1:
? ? ? ? raise KeyError(1)
? ? if i == 2:
? ? ? ? raise ValueError(2)
def bad():
? ? e = None
? ? try:
? ? ? ? bar(int(sys.argv[1]))
? ? except KeyError as e:
? ? ? ? print('key error')
? ? except ValueError as e:
? ? ? ? print('value error')
? ? print(e)
bad()
如果是Python 2吧享，那么代碼運(yùn)行正常：
$ python foo.py 1
key error
1
$ python foo.py 2
value error
2
但是現(xiàn)在，我們換成Python 3再運(yùn)行一遍：
$ python3 foo.py 1
key error
Traceback (most recent call last):
? File "foo.py", line 19, in <module>
? ? bad()
? File "foo.py", line 17, in bad
? ? print(e)
UnboundLocalError: local variable 'e' referenced before assignment
這到底是怎么回事生巡？這里的“問(wèn)題”是耙蔑，在Python 3中，異常對(duì)象在except代碼塊作用域之外是無(wú)法訪問(wèn)的孤荣。（這么設(shè)計(jì)的原因在于甸陌，如果不這樣的話，堆棧幀中就會(huì)一直保留它的引用循環(huán)盐股，直到垃圾回收器運(yùn)行钱豁，將引用從內(nèi)存中清除。）
避免這個(gè)問(wèn)題的一種方法疯汁，就是在except代碼塊的作用域之外牲尺，維持一個(gè)對(duì)異常對(duì)象的引用（reference），這樣異常對(duì)象就可以訪問(wèn)了幌蚊。下面這段代碼就使用了這種方法谤碳，因此在Python 2和Python 3中的輸出結(jié)果是一致的：
import sys
def bar(i):
? ? if i == 1:
? ? ? ? raise KeyError(1)
? ? if i == 2:
? ? ? ? raise ValueError(2)
def good():
? ? exception = None
? ? try:
? ? ? ? bar(int(sys.argv[1]))
? ? except KeyError as e:
? ? ? ? exception = e
? ? ? ? print('key error')
? ? except ValueError as e:
? ? ? ? exception = e
? ? ? ? print('value error')
? ? print(exception)
good()
在Python 3下運(yùn)行代碼：
$ python3 foo.py 1
key error
1
$ python3 foo.py 2
value error
2
太棒了！
常見(jiàn)錯(cuò)誤10：錯(cuò)誤使用del方法
假設(shè)你在mod.py的文件中編寫(xiě)了下面的代碼：
import foo
class Bar(object):
? ? ? ? ...
? ? def __del__(self):
? ? ? ? foo.cleanup(self.myhandle)
之后溢豆，你在another_mod.py文件中進(jìn)行如下操作：
import mod
mybar = mod.Bar()
如果你運(yùn)行another_mod.py模塊的話蜒简，將會(huì)出現(xiàn)AttributeError異常。
為什么漩仙？因?yàn)楫?dāng)解釋器結(jié)束運(yùn)行的時(shí)候搓茬，該模塊的全局變量都會(huì)被設(shè)置為None犹赖。因此，在上述示例中卷仑，當(dāng)__del__方法被調(diào)用之前峻村，foo已經(jīng)被設(shè)置成了None。
要想解決這個(gè)有點(diǎn)棘手的Python編程問(wèn)題锡凝，其中一個(gè)辦法就是使用atexit.register()方法粘昨。這樣的話，當(dāng)你的程序執(zhí)行完成之后（即正常退出程序的情況下）私爷，你所指定的處理程序就會(huì)在解釋器關(guān)閉之前運(yùn)行雾棺。
應(yīng)用了上面這種方法，修改后的mod.py文件可能會(huì)是這樣子的：
import foo
import atexit
def cleanup(handle):
? ? foo.cleanup(handle)
class Bar(object):
? ? def __init__(self):
? ? ? ? ...
? ? ? ? atexit.register(cleanup, self.myhandle)
這種實(shí)現(xiàn)支持在程序正常終止時(shí)干凈利落地調(diào)用任何必要的清理功能衬浑。很明顯捌浩，上述示例中將會(huì)由foo.cleanup函數(shù)來(lái)決定如何處理self.myhandle所綁定的對(duì)象。
綜述
Python是一門(mén)強(qiáng)大而又靈活的編程語(yǔ)言工秩，提供的許多編程機(jī)制和范式可以極大地提高工作效率尸饺。但是與任何軟件工具或語(yǔ)言一樣，如果對(duì)該語(yǔ)言的能力理解有限或無(wú)法欣賞助币，那么有時(shí)候自己反而會(huì)被阻礙浪听，而不是受益了。正如一句諺語(yǔ)所說(shuō)眉菱，“自以為知道夠多迹栓，但實(shí)則會(huì)給自己或別人帶來(lái)危險(xiǎn)”（knowing enough to be dangerous）。(譯者注:這句諺語(yǔ)的意思是俭缓，自以為已經(jīng)對(duì)某件事情了解足夠克伊，但在實(shí)際去執(zhí)行或?qū)嵤r(shí)，卻會(huì)給自己和別人帶來(lái)危險(xiǎn)华坦。)
不斷地熟悉Python語(yǔ)言的一些細(xì)微之處愿吹，尤其是本文中提到的10大常見(jiàn)錯(cuò)誤，將會(huì)幫助你有效地使用這門(mén)語(yǔ)言惜姐，同時(shí)也能避免犯一些比較常見(jiàn)的錯(cuò)誤犁跪。
