五大代码异味：你需要提高警惕了！

 本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。大代

作为广泛应用的码异警告标志，与字面意思不同，味需代码异味并不是提高指代码中需要立即注意的漏洞。相反，警惕它反映出代码中更深层次的大代问题，更确切地说是码异代码中的裂缝，如果不加以纠正，味需这些问题可能会在未来导致更严重的提高后果。

代码异味是警惕弱点或设计缺陷的标志，可能会在可读性、大代可维护性和可拓展性上导致问题，码异通常是味需由不当做法和未使用正确的工具导致的。

Python是提高最流行的语言之一，这在很大程度上与其相当容易的警惕学习曲线和高度伪英语句法有关，而这却容易令人陷入单一的做事方法。本文中，我们将了解一些典型的源码库Python代码异味案例以及如何避免它们。

可变默认参数

在Python中，使用默认参数是一个很常见的操作，你可以设置一个预定值，并在调用时选择更改。这在设置文字、数字或布尔值时很有用，因为有助于避免出现较长的有冗余值的参数列表。

但是将可变的值设置为默认参数可能是危险的，并且会导致bug。来看以下示例：

def addElements(a=[]):     a.append(5)     return aaddElements() # [5] addElements() # [5, 5] 

相同的函数在每次调用时给出不同的结果。Python中可变默认值的问题是它们只在定义函数时计算一次。每次调用函数时，使用变异值，可能会导致意外的问题，因为跟踪函数调用真的很麻烦。

因此，使用None作为默认值，并在函数中分配可变变量是b2b信息网更安全的，因为你不会以可维护性问题结束，只有在确定需要时才使用可变的默认参数。

选择 `range` 而不是`enumerate`

Python的for循环不是最常用的代码编写方式，但有时也会需要到。现在，Python中的for 循环的运行与其他语言不同，你可能会本能地以非惯用的方式编写传统风格的range(len())，如下所示：

names =["a", "b", "c"]for i in range(len(names)):     print(i, names[i]) 

重复基于C-style索引的循环是相当常见的，但这是一种不当做法。其迫使你通过显式索引变量访问元素，所以它不仅Python特性不明显，而且还存在可读性问题。

使用enumerator能提供一个元组的优势，该元组负责同时跟踪索引值和元素。除了更简便，优化程度还更高，它还提供了可选的源码下载第二个参数来设置数值。

for i, name in enumerate(names):    print(i, name) 

忽略内置函数和过度循环

循环不是不能用，但在其中应用转换操作时，它可能会导致冗长的条件代码。在这种情况下，不要忽略已经可以使用的内置函数，如map()filter()和reduce()，这是非常重要的。更重要的是，Python提供了列表解析，这显然是最具Python特性的替换循环方法。

嵌套for循环是代码异味的另一个典型例子。Python程序员在进行模式匹配或一起运行多个迭代时很容易中枪。下列代码一旦再加几行就会看起来不美观：

for x in listA:     for y in listB:         r.append((x, y)) 

使用itertools不仅可以提高性能，还更简洁明了。看看上面的代码在itertools.product()中有多整洁：

for x, y in itertools.product(listA,listB):         r.append((x, y)) 

通过使用上面的product，也可以很容易地将其传递到其他高阶函数中。同时在多个列表上同时迭代时，使用zip()函数也不错(如需索引，还可以使用enumerator)。

滥用列表解析

列表解析能灵活创建列表，功能强大，但很容易被误用或滥用，来看一些案例。

(1) 在不需要时过度进行列表解析

通常，我们开始沉迷于使用列表解析是为了尝试花哨的东西，而不是真需要它。比如在简单的情况下可以使用列表构造函数：

names =["A","B","C"][x.lower() for x in names]#use this list(map(str.lower, names)) 

(2) 在实际不存储时使用列表解析

列表解析有助于轻松定义和创建列表，但它们始终存储于内存中。如果不使用系统进程，将有可能损害大数量的数据。因此，使用生成器表达式是更好的选择，因为它按需一次加载一个值。

嵌套分析也需要关注，因为这可能导致可读性问题，知道什么时候使用它，什么时候回退到for循环上是很重要的。

喜欢布尔标志参数和全局变量

布尔是最容易学习的数据类型。在Python中，提供命名参数使工作轻松得多。但是，它们很容易产生嵌套if else块的复杂代码并导致可读性问题。多个布尔存在隐藏的依赖关系，会产生一些问题。因而最好使用枚举，而不是多布尔逻辑。Enum数据类型是可扩展的，可以确保更好的代码结构。

全局变量在所有语言中都是麻烦的，Python也是如此。虽然有时我们确实需要使用它们，但将其误用作传递或访问数据的快捷方式可能很危险，因为它可变。

跟踪它的状态会很棘手，因为你永远不知道谁可能会改变它。如果开始到处使用全局变量，命名冲突则会导致命名空间受到不好的影响。

图源：unsplash

我们都见过代码异味，神秘的注释、多余的字符串文字和神奇的数字也算代码异味。在编写注释时，重要的是要说明“为什么”部分，因为“什么”部分应该从代码本身得到解释。

你得学会快速定位到代码异味并将其去除。

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