PEP8 -- Python代码样式指南(中文版)翻译自 Python官网
目录
1. Introduction
2. Code Lay-out
2.1 Indentation
2.2 Tabs or Spaces?
2.3 Maximum Line Length
2.4 Should a Line Break Before or After a Binary Operator?
2.5 Blank Lines
2.6 Source File Encoding
2.7 Imports
2.8 Module level dunder names
3. String Quotes
4. Whitespace in Expressions and Statements
4.1 Pet Peeves
4.2 Other Recommendations
5. When to Use Trailing Commas
6. Comments
6.1 Block Comments
6.2 Inline Comments
6.3 Documentation Strings
7. Naming Conventions
7.1 Overriding Principle
7.2 Descriptive: Naming Styles
8. Prescriptive: Naming Conventions
8.1 Names to Avoid
8.2 ASCII Compatibility
8.3 Package and Module Names
8.4 Class Names
8.5 Type Variable Names
8.6 Exception Names
8.7 Global Variable Names
8.8 Function and Variable Names
8.9 Function and Method Arguments
8.10 Method Names and Instance Variables
8.11 Constants
8.12 Designing for Inheritance
8.13 Public and Internal Interfaces
9. Programming Recommendations
9.1 Function Annotations
9.2 Variable Annotations
本文档给出了包含主要Python发行版中的标准库的Python代码的编码约定。请参阅Python[1]的C实现中C代码的伴随信息PEP描述样式指南。
本文和PEP 257 (Docstring约定)是从Guido的原始Python风格指南文章改编而来的,还有一些来自Barry的风格指南[2]。
随着时间的推移,随着更多的约定被识别,过去的约定被语言本身的变化所淘汰,这种风格指南也在不断发展。
每个缩进需要使用4个空格。
延续行应该使用Python的隐式行在括号、括号和大括号内进行垂直对齐,或者使用悬挂缩进[7]。使用悬挂缩进时,应考虑以下因素:第一行不应该有任何参数,进一步的缩进应该被用来清楚地区分自己作为一个延续行。
Yes:
# Aligned with opening delimiter.
foo = long_function_name(var_one, var_two,
var_three, var_four)
# More indentation included to distinguish this from the rest.
def long_function_name(
var_one, var_two, var_three,
var_four):
print(var_one)
# Hanging indents should add a level.
foo = long_function_name(
var_one, var_two,
var_three, var_four)
No:
# Arguments on first line forbidden when not using vertical alignment.
foo = long_function_name(var_one, var_two,
var_three, var_four)
# Further indentation required as indentation is not distinguishable.
def long_function_name(
var_one, var_two, var_three,
var_four):
print(var_one)
对于延续行,4个空格的规则是可选使用的。
Optional:
# Hanging indents *may* be indented to other than 4 spaces.
foo = long_function_name(
var_one, var_two,
var_three, var_four
当条件一个if语句的一部分足够长要求编写跨多个行,值得注意的是,两个字符的组合关键字(即如果),加上一个空格,加上开括号创建一个自然4空间缩进的后续行多行条件。这可能会与嵌套在if-语句中的缩进代码集产生视觉冲突,后者也会自然缩进到4个空格中。对于如何(或是否)进一步在视觉上区分这些条件行和ne没有明确的立场。
# No extra indentation.
if (this_is_one_thing and
that_is_another_thing):
do_something()
# Add a comment, which will provide some distinction in editors
# supporting syntax highlighting.
if (this_is_one_thing and
that_is_another_thing):
# Since both conditions are true, we can frobnicate.
do_something()
# Add some extra indentation on the conditional continuation line.
if (this_is_one_thing
and that_is_another_thing):
do_something()
(也请参阅下面关于在二进制运算符之前或之后中断的讨论。)
多行结构上的右括号/括号/括号可以排列在列表最后一行的第一个非空格字符下,如:
my_list = [
1, 2, 3,
4, 5, 6,
]
result = some_function_that_takes_arguments(
'a', 'b', 'c',
'd', 'e', 'f',
)
或者,它可能排在开始多行构造的第一行的第一个字符下面,如:
my_list = [
1, 2, 3,
4, 5, 6,
]
result = some_function_that_takes_arguments(
'a', 'b', 'c',
'd', 'e', 'f',
)
空格是首选的缩进方法。
Tabs应该仅用于与已经用tabs缩进的代码保持一致。
Python 3不允许混合使用制表符和空格来缩进。
python 2使用tabs和空格的组合缩进方式应该转换为专门使用空格缩进。
将所有行限制为最多79个字符。
对于具有较少结构限制的长文本块(文档字符串或注释),行长度应该限制为72个字符。
限制所需的编辑器窗口宽度可以让多个文件并排打开,并且在使用在相邻列中显示两个版本的代码审查工具时工作得很好。
大多数工具中的默认包装破坏了代码的视觉结构,使其更难理解。选择这些限制是为了避免在窗口宽度设置为80的编辑器中换行,即使工具在换行时在最后一列中放置了标记符号。一些基于web的工具可能根本不提供动态换行。
有些队强烈喜欢较长的线路长度。对于专门或主要由一个团队维护的、能够就这个问题达成一致的代码,可以将标称行长度从80个字符增加到100个字符(有效地将最大长度增加到99个字符),只要注释和文档字符串仍然包装在72个字符。
Python标准库是保守的,要求限制行为79个字符(文档字符串/注释为72个)。
最好的换行方式是在括号、括号和大括号中使用Python的隐含的行延续。通过在括号中包装表达式,可以在多行中打断长行。与使用反斜杠进行行延续相比,应该优先使用它们。
反斜杠有时仍然是合适的。例如,长而多的with-statement不能使用隐式延续,因此可以接受反斜杠
with open('/path/to/some/file/you/want/to/read') as file_1, \
open('/path/to/some/file/being/written', 'w') as file_2:
file_2.write(file_1.read())
(请参阅前面关于多行if-statements的讨论,以进一步了解此类多行if-statements的缩进。)
另一种情况是断言语句。
确保适当缩进连续行。
几十年来,推荐的样式是在二进制运算符之后换行。但这可能在两方面破坏代码的可读性:操作符往往分散在屏幕上的不同列上,每个操作符都在其操作数的上一行。因此,眼睛必须分辨哪些操作数被加,哪些被减:
# No: operators sit far away from their operands
income = (gross_wages +
taxable_interest +
(dividends - qualified_dividends) -
ira_deduction -
student_loan_interest)
为了解决这个可读性问题,数学家和他们的出版商遵循了相反的惯例。Donald Knuth解释了他的计算机和排版系列中的传统规则:“虽然一个段落中的公式总是在二进制操作和关系之后换行,但是显示的公式总是在二进制操作之前进行换行”[3]
遵循数学的传统,通常会产生更易读的代码:
# Yes: easy to match operators with operands
income = (gross_wages
+ taxable_interest
+ (dividends - qualified_dividends)
- ira_deduction
- student_loan_interest)
在Python代码中,允许在二进制操作符之前或之后换行,只要约定在本地是一致的。
用两个空行包围顶级函数和类定义。
类中定义的方法(函数)通过一个空行隔开。
可以(少量地)使用额外的空行来隔开相关函数组。在一组相关的一行程序(例如一组虚拟实现)之间可以省略空行。
在函数中尽量使用空行来指明逻辑部分。
Python接受control-L(例如^ L)换页空白字符;许多工具将这些字符视为页面分隔符,因此您可以使用它们来分隔文件中相关部分的页面。注意,一些编辑器和基于web的代码查看器可能不会将control-L识别为表单提要,而会在其位置显示另一个符号。
核心Python发行版中的代码应该始终使用UTF-8(或Python 2中的ASCII)格式。
使用ASCII(在Python 2中)或UTF-8(在Python 3中)的文件不应该有编码声明。
在标准库中,非默认编码只能用于测试目的,或者当注释或文档字符串需要提到包含非ascii字符的作者名时。否则,使用\x、\u、\u或\N转义是在字符串文本中包含非ascii数据的首选方法。
对于Python 3.0及以上版本,标准库规定了以下策略(请参阅PEP 3131): Python标准库中的所有标识符必须仅使用ascii标识符,并且应该在可行的情况下使用英语单词(在许多情况下,使用的是非英语的缩写词和技术术语)。此外,字符串文字和注释也必须是ASCII格式的。唯一的例外是:(a) 测试用例测试非ascii特性,(b) 作者的名字。不以拉丁字母(Latin alphabet -1, ISO/IEC 8859-1字符集)为基础的作者必须在这个字符集中提供他们名字的音译。
鼓励具有全球受众的开源项目采用类似的策略。
导入操作通常按行分开,例:
Yes: import os
import sys
No: import sys, os
不过也可以这样操作:
from subprocess import Popen, PIPE
import 操作总是放在文件的顶部,在任何模块注释文档之后,在模块全局和常量之前进行。
import 操作应按以下顺序进行:
1. import 标准库
2. import 相关第三方库
3. import 本地自建库
且不同类型的库以空行分割。
建议绝对导入,因为它们通常更易于阅读,并且在导入路径错误时,表现的更友好(至少能给出更友好的错误消息):
import mypkg.sibling
from mypkg import sibling
from mypkg.sibling import example
但是,相对于绝对导入,显式的相对导入也是一种可接受的替代方法,特别是在处理复杂的包布局时,使用绝对导入会不不可避免的冗长,例如:
from . import sibling
from .sibling import example
一个标准的库代码应该避免复杂的包布局,并始终使用绝对导入。
在python3中,隐式的相对导入操作不能被使用并且已被删除。
从类包模块中import 一个类时,通常可以这样操作:
from myclass import MyClass
from foo.bar.yourclass import YourClass
:如果这个 import 方法与本地名有冲突,那么就用下面显示的 import 方法:
import myclass
import foo.bar.yourclass
并使用 "myclass.MyClass" 和 "foo.bar.yourclass.YourClass" 操作需要的类。
应该避免通配符导入操作(from
有一个站得住脚的通配符导入用例,这是重新发布的公共API的一个内部接口(例如,使用可选的accelerator模块中的定义重写接口的纯Python实现,以及哪些定义将被重写,这些都是事先不知道的)。当以这种方式重新发布名称时,关于公共和内部接口的准则仍然适用。
模块级"dunders"(即名称前后各有两个下划线),如__all__、__author__、__version__等,应在模块注释之后且任何导模块语句之前写入,除了 from __future__ 。
Python要求__future__ 的 import 操作必须优先于除了模块注释之外的其他任何操作。例如:
"""This is the example module.
This module does stuff.
"""
from __future__ import barry_as_FLUFL
__all__ = ['a', 'b', 'c']
__version__ = '0.1'
__author__ = 'Cardinal Biggles'
import os
import sys
在Python中,单引号字符串和双引号字符串是相同的。PEP8不会对此提出建议。选择一个规则并坚持它。然而,当字符串里包含单引号或双引号字符时,使用另一个字符来避免字符串中的反斜杠。它提高了可读性(不太理解)。
对于三引号字符串,始终使用双引号字符以符合PEP 257中的docstring约定。
在以下情况下避免使用多余的空格:
在括号,括号或大括号内
Yes: spam(ham[1], {eggs: 2})
No: spam( ham[ 1 ], { eggs: 2 } )
在括号内的逗号后面和逗号后面的右括号之间
Yes: foo = (0,)
No: bar = (0, )
紧跟在逗号、分号或冒号之前:
Yes: if x == 4: print x, y; x, y = y, x
No: if x == 4 : print x , y ; x , y = y , x
然而,在一个切片中,冒号就像一个二进制操作符,并且两边的数量应该相等(把它当作优先级最低的操作符对待)。在扩展切片中,两个冒号必须具有相同的间距。例外:当切片参数被省略时,空格空间被省略。
Yes:
ham[1:9], ham[1:9:3], ham[:9:3], ham[1::3], ham[1:9:]
ham[lower:upper], ham[lower:upper:], ham[lower::step]
ham[lower+offset : upper+offset]
ham[: upper_fn(x) : step_fn(x)], ham[:: step_fn(x)]
ham[lower + offset : upper + offset]
No:
ham[lower + offset:upper + offset]
ham[1: 9], ham[1 :9], ham[1:9 :3]
ham[lower : : upper]
ham[ : upper]
在启动函数调用的参数列表的左括号之前:
Yes: spam(1)
No: spam (1)
在开始索引或切片的开括号之前:
Yes: dct['key'] = lst[index]
No: dct ['key'] = lst [index]
一个赋值(或其他)操作符周围的多个空格,以便与另一个操作符对齐。
Yes:
x = 1
y = 2
long_variable = 3
No:
x = 1
y = 2
long_variable = 3
避免尾随空格。因为它通常是不可见的,所以它可能会令人困惑:例如,反斜杠后跟空格和换行符不算作行延续标记。有些编辑器不保存它,许多项目(比如CPython本身)都有拒绝它的pre-commit hooks
这些二进制操作符两边通常都会用一个空格:赋值(=),增广赋值(+=,-=等),比较(==,<,>,!=,<>,<=,>=,in, not in, is, not),布尔值(and, or, not)。
如果使用不同优先级的操作符,请考虑在优先级最低的操作符周围添加空格。但是,永远不要使用超过一个空格,并且总是在二进制运算符的两边有相同数量的空格。
Yes:
i = i + 1
submitted += 1
x = x*2 - 1
hypot2 = x*x + y*y
c = (a+b) * (a-b)
No:
i=i+1
submitted +=1
x = x * 2 - 1
hypot2 = x * x + y * y
c = (a + b) * (a - b)
不要在 = 符号周围使用空格来表示关键字参数或默认参数值。
Yes:
def complex(real, imag=0.0):
return magic(r=real, i=imag)
No:
def complex(real, imag = 0.0):
return magic(r = real, i = imag)
函数注释应该使用冒号的常规规则,如果存在的话,在->箭头周围总是有空格。(有关函数注释的更多信息,请参阅下面的函数注释。)
Yes:
def munge(input: AnyStr): ...
def munge() -> AnyStr: ...
No:
def munge(input:AnyStr): ...
def munge()->PosInt: ...
将参数注释与默认值组合在一起时,在=符号周围使用空格(但仅限于那些同时具有注释和默认值的参数)。
Yes:
def munge(sep: AnyStr = None): ...
def munge(input: AnyStr, sep: AnyStr = None, limit=1000): ...
No:
def munge(input: AnyStr=None): ...
def munge(input: AnyStr, limit = 1000): ...
复合语句(同一行的多个语句)通常不鼓励使用。
Yes:
if foo == 'blah':
do_blah_thing()
do_one()
do_two()
do_three()
Rather not:
if foo == 'blah': do_blah_thing()
do_one(); do_two(); do_three()
虽然有时候在一行中加上if /for / While,但是对于多子句的语句永远不要这样做。也要避免折叠如此长的行:
Rather not:
if foo == 'blah': do_blah_thing()
for x in lst: total += x
while t < 10: t = delay()
Definitely not:
if foo == 'blah': do_blah_thing()
else: do_non_blah_thing()
try: something()
finally: cleanup()
do_one(); do_two(); do_three(long, argument,
list, like, this)
if foo == 'blah': one(); two(); three()
结尾的逗号通常是可选的,除了在构成一个元素的元组时是强制性需要的(在Python 2中,它们对print语句有语义)。为了清晰起见,建议将后者用括号括起来(在技术上是多余的)。
Yes:
FILES = ('setup.cfg',)
OK, but confusing:
FILES = 'setup.cfg',
当末尾逗号是冗余时,当使用版本控制系统时,当一列值、参数或导入项预期会随着时间的推移而增加时,逗号通常是有用的。模式是将每个值(等等)单独放在一行上,总是添加一个逗号,并在下一行添加右括号/括号/括号。然而,在同一行中使用逗号作为结束分隔符是没有意义的(除了在上面的单例元组中)。
Yes:
FILES = [
'setup.cfg',
'tox.ini',
]
initialize(FILES,
error=True,
)
No:
FILES = ['setup.cfg', 'tox.ini',]
initialize(FILES, error=True,)
与代码功能相矛盾的注释比没有注释更糟糕。当代码发生变化时,一定要优先保证注释的更新!
注释应该是完整的句子。第一个单词应该大写,除非它是以小写字母开头的标识符(千万不要改变标识符的大小写!)
块注释通常由完整句子组成的一个或多个段落组成,每个句子以句号结尾。
在多句注释中,除了最后一句之外,在一个句子结束后应该使用两个空格。
来自非英语国家的Python程序员:请用英语写你的注释,除非你有120%的把握知道代码不会被不懂你语言的人读到。
块注释通常适用于跟随它们的一些(或所有)代码,并且缩进到与代码相同的级别。块注释的每一行都以#和单个空格开头(除非它是注释内部缩进的文本)。
块注释中的段落由包含单个#的行分隔。
有节制的使用内联注释。
内联注释是与语句同一行的注释。内联注释应该与语句至少分隔两个空格。它们应该从一个#和一个空格开始。
如果代码陈述了明显的内容,那么内联注释是不必要的,实际上内联注释还会分散注意力。不要这样做:
x = x + 1 # Increment x
# But sometimes, this is useful:
x = x + 1 # Compensate for border
对已经编写好的文档字符串的约定(a.k.a. “docstring”)在PEP 257中哟永久保留。
所有公共模块、函数、类和方法需要编写文档字符串。非公共方法不需要编写文档字符串,但是应该有一个注释来描述该方法的功能。这个注释应该出现在def行之后。
PEP 257描述了良好的文档字符串约定。最重要的是,结束多行文档字符串的""" 应该单独在一行上:。
"""Return a foobang
Optional plotz says to frobnicate the bizbaz first.
"""
对于一个行文档字符串,请保持结束注释时的 """ 在同一行。
Python库的命名约定有点混乱,因此我们永远不会得到完全一致的命名约定——不过,下面是当前推荐的命名标准。应该根据这些标准编写新的模块和包(包括第三方框架),但如果现有库具有不同的风格,则首选内部一致性。
作为API的公共部分,对用户可见的库命名应该遵循反映使用情况而不是实现的约定。
有很多不同的命名方式。它有助于识别正在使用的命名风格,独立于它们的用途。
以下命名风格通常是可以区分的:
b (单个小写字母)
B (单个大写字母)
lowercase
lower_case_with_underscores
UPPERCASE
UPPER_CASE_WITH_UNDERSCORES
CapitalizedWords (或 CapWords, 或 CamelCase -- 之所以这样命名是因为它的字母[4]看起来很凹凸不平)。这有时也被称为StudlyCaps
注意:当在CapWords中使用首字母缩略词时,需要将首字母缩略词大写。因此HTTPServerError比HttpServerError好。
mixedCase (与CapitalizedWords不同的是首字母小写!)
Capitalized_Words_With_Underscores (丑陋的!)
还有一种风格是使用一个简短的唯一前缀将相关名称组合在一起。这在Python中并不常用,但为了完整起见,本文提到了这一点。例如,os.stat()函数返回一个元组,其项通常具有st_mode、st_size、st_mtime等名称。(这样做是为了强调与POSIX系统调用struct的字段的对应关系,这有助于程序员熟悉这些字段。)
X11库的所有公共功能都使用一个前导X。在Python中,这种样式通常被认为是不必要的,因为属性和方法名的前缀是对象,函数名的前缀是模块名。(不理解)
此外,我们还了解到以下使用前导或后导下划线的特殊形式(这些通常可以与任何例子约定结合使用):
_single_leading_underscore: weak "internal use" indicator. E.g. from M import * 不会import 任何以下划线开头的对象
single_trailing_underscore_: 用于避免与Python关键字冲突的约定, e.g.
Tkinter.Toplevel(master, class_='ClassName')
__double_leading_underscore:在命名类属性时,调用名称管理(inside class FooBar, __boo becomes _FooBar__boo; see below).
__double_leading_and_trailing_underscore__: "magic" 对象或来自于用户控制的命名空间中的属性. E.g. __init__, __import__ or __file__. 从来没有发明这样的名字;只在文档中使用它们。
千万不要把“l”(小写字母el)、“O”(大写字母oh)或“I”(大写字母eye)作为单个字符变量名。
在某些字体中,这些字符与数字1和0没有区别。当你想用“l”的时候,用“L”代替。
标准库中使用的标识符必须与ASCII兼容,如PEP 3131的策略部分所述。
模块应该有简短的、全小写的名称。如果能提高可读性,可以在模块名中使用下划线。Python包也应该有简短的、全小写的名称,尽管不鼓励使用下划线。
当用C或c++编写的扩展模块有一个附带的Python模块,该模块提供更高级别的接口(例如,更面向对象的接口)时,C/ c++模块有一个前导下划线(例如_socket)。
类名通常应该使用CapWords约定。
The naming convention for functions may be used instead in cases where the interface is documented and used primarily as a callable.
注意,内建名称有一个单独的约定:大多数内建名称是单个单词(或两个单词一起运行),而CapWords约定仅用于异常名称和内建常量。
在PEP 484中引入的类型变量的名称通常更倾向于使用简短名称的标题:T, AnyStr, Num.建议在用于声明协变或逆变行为的变量中添加后缀_co或_contra:
from typing import TypeVar
VT_co = TypeVar('VT_co', covariant=True)
KT_contra = TypeVar('KT_contra', contravariant=True)
因为异常应该是类,所以这里使用类命名约定。但是,您应该在异常名称上使用后缀“Error”(如果异常实际上是一个错误)。
(我们希望这些变量只在一个模块中使用。)这些约定与函数的约定大致相同。
具有 from M import * 设计的模块应该使用__all__机制来防止导出全局变量,或者使用旧的将这些全局变量加上下划线作为前缀的惯例(您可能希望这样做以表明这些全局变量是“模块非公共的”)。
函数名应该是小写的,需要用下划,线分隔单词以提高可读性。
变量名与函数名遵循相同的约定。
mixedCase只能在已经流行的样式(例如thread .py)的上下文中使用,以保持向后兼容性。
使用self作为第一个参数来实例化方法。
使用cls作为类方法的第一个参数
如果函数参数的名称与保留关键字冲突,通常最好是附加一个单后置下划线,而不是使用缩写或拼写错误。因此class_比clss好。(最好是使用同义词来避免这种冲突。)
使用函数命名规则:必须用下划线分隔单词的小写字母来提高可读性。
仅对非公共方法和实例变量使用一个前导下划线。
为了避免与子类的名称冲突,使用两个前导下划线来调用Python的名称管理规则。
Python用类名来处理这些名称:如果类Foo有一个名为__a的属性,Foo.__a就不能访问它。(坚持不懈的用户仍然可以通过调用Foo._Foo__a获得访问权限。)通常,双前导下划线应该仅用于避免名称与设计为子类的类中的属性冲突。
注意:关于使用__name存在一些争议(见下文)。
常量通常在模块级别上定义,用所有大写字母和下划线分隔单词。示例包括MAX_OVERFLOW和TOTAL。
决定类的方法和实例变量(统称为“属性”)应该是公共的还是非公共的。如有疑问,选择非公开;晚些时候将其公开比将公共属性非公开要容易得多。
公共属性是您期望类中不相关的客户端使用的属性,并承诺避免向后不兼容的更改。非公共属性是指不打算由第三方使用的属性;您不能保证非公共属性不会更改,甚至不会被删除。
这里我们不使用术语“private”,因为Python中没有真正的私有属性(没有通常不必要的工作量)。
另一类属性属于“子类API”(在其他语言中通常称为“受保护”)。有些类的设计是为了继承,或者扩展或者修改类的行为。在设计这样的类时,要明确地决定哪些属性是公共的,哪些属性是子类API的一部分,哪些属性仅供基类使用。
考虑到这一点,下面是python的指导方法:
公共属性应该没有前导下划线。
如果公共属性名与保留关键字冲突,则在属性名后面附加一个下划线。这比缩写或错误的拼写更可取。(然而,尽管有这个规则,“cls”是任何已知为类的变量或参数的首选拼写,特别是类方法的第一个参数)。
注意1:关于类方法,请参阅上面的参数名建议。
对于简单的公共数据属性,最好只公开属性名,而不使用复杂的访问器/变量方法。请记住,如果您发现一个简单的数据属性需要增长功能行为,Python提供了一条通向未来增强的简单路径。在这种情况下,使用属性将函数实现隐藏在简单的数据属性访问语法后面。
注意1:属性只适用于新样式的类。
注意2:尽量避免函数行为的副作用,尽管缓存之类的副作用一般都很好。
注意3:避免将属性用于昂贵的计算操作;属性符号使调用者认为访问(相对)便宜。
如果您的类是要被子类化的,并且您有不希望子类使用的属性,请考虑使用双前导下划线和无尾随下划线来命名它们。这将调用Python的名称管理算法,其中类的名称将被划分为属性名。这有助于避免属性名冲突,因为子类可能无意中包含同名的属性。
注意1:请注意,在混乱的名称中只使用简单的类名,因此如果子类同时选择相同的类名和属性名,您仍然可以得到名称冲突。
注意2:名称管理可能会使某些用途(如调试和__getattr__())变得不方便。但是,名称管理算法有很好的文档记录,并且很容易手工执行。
注意3:不是每个人都喜欢拼名字。尽量在避免意外名称冲突与高级调用程序潜在使用之间保持平衡。
任何向后兼容保证只适用于公共接口。因此,重要的是用户能够清楚地区分公共接口和内部接口。
文档化的接口被认为是公共的,除非文档显式地声明它们是临时的或内部接口,而不受通常向后兼容保证的约束。所有未文档化的接口都应该假定为内部接口。
为了更好地支持内省,模块应该使用__all__属性显式地声明其公共API中的名称。将__all__设置为空列表表示该模块没有公共API。
即使正确设置了__all__,内部接口(包、模块、类、函数、属性或其他名称)仍然应该以一个前导下划线作为前缀。
如果任何包含名称空间(包、模块或类)被认为是内部的,那么接口也被认为是内部的。
导入的名称应该始终被视为实现细节。其他模块不能依赖对这些导入名称的间接访问,除非它们是包含模块API(如os)的显式文档部分。路径或包的__init__模块,该模块公开子模块的功能。
代码的编写方式应该不影响Python的其他实现(PyPy、Jython、IronPython、Cython、Psyco等等)。
例如,不依赖CPython的高效实现就地字符串连接的语句形式+ = b或a = a + b。这种优化即使在CPython中也是脆弱的(它只适用于某些类型),并且在不使用refcount的实现中根本不存在。在库的性能敏感部分,应该使用" .join()表单。这将确保连接在各个变量之间的线性时间内发生。
像None这样的单例比较操作应该使用is或not来做,永远不要用等式运算符。
另,要注意写if x ,当你真正的意思 if x is not None -- e.g测试一个默认为None的变量或参数是否被设置为其他值时。另一个值可能有一个类型(比如容器),在布尔上下文中可能为false !
使用is not 操作,而不是 not ... is是多少。虽然这两个表达式在功能上是相同的,但前者更易于阅读,更受青睐。
Yes:
if foo is not None:
No:
if not foo is None:
在实现具有丰富比较的排序操作时,最好实现所有的六个操作(__eq__、__ne__、__lt__、__le__、__gt__、__ge__),而不是依赖其他代码来执行特定的比较操作。
为了尽量减少工作,functools. total_ordered()装饰器提供了一个工具来生成缺少的比较方法。
PEP 207表示Python假定了自反性规则。因此,解释器可能交换 y > x 及x < y, y >= x 及 x <= y, 可能交换参数x == y和! = y。sort ()和min ()操作保证使用<操作符和max()函数使用>操作符。但是,最好实现所有六个操作,这样在其他上下文中就不会出现混淆。
始终使用def语句,而不是将lambda表达式直接绑定到标识符的赋值语句
Yes:
def f(x): return 2*x
No:
f = lambda x: 2*x
第一种形式表示生成的函数对象的名称是“f”,而不是通用的“
从异常而不是基异常中派生异常。来自BaseException的直接继承保留给异常,在这些异常中,捕获它们几乎总是错误的。
根据捕获异常的代码可能需要的区别来设计异常层次结构,而不是异常产生的位置。以编程的方式回答“哪里出错了?”,而不是仅仅说明“发生了问题”(请参阅PEP 3151,以获得关于内置异常层次结构的这一课的示例)
类命名约定适用于此,但如果异常是错误的,则应该将后缀“Error”添加到异常类中。用于非本地流控制或其他信令形式的非错误异常不需要特殊后缀。
适当地使用异常链接。在python3中,“raise X from Y”应该被用来表示显式的替换而不丢失原始回溯。
当故意更换内部异常(使用Python 2中“raise X”或在Python 3.3 +中使用“raise X from None“),确保相关信息转移到新异常(如保护属性名称转换KeyError AttributeError时,或嵌入的文本原始异常在新的异常消息)。
在Python 2中引发异常时,使用raise ValueError('message')而不是较老的表单raise ValueError('message')。
后一种形式不是合法的Python 3语法。
使用参数的形式还意味着,当异常参数很长或包含字符串格式时,由于包含括号,您不需要使用行延续字符。
当捕捉异常时,尽可能提及特定的异常,而不是使用一个简单的except:子句:
try:
import platform_specific_module
except ImportError:
platform_specific_module = None
一个简单的except:子句将捕获SystemExit和KeyboardInterrupt异常,使得用Control-C中断一个程序变得更加困难,并且可以掩盖其他问题。如果你想捕获所有的异常,那就使用except Exception::(除了等于 except BaseException:)。
一个好的经验法则是将“except”子句的使用限制在两种情况下:
如果异常处理程序将打印或记录回溯;至少用户会知道发生了错误。
如果代码需要做一些清理工作,请使用raise. try...finally 向上传播抛出异常。
当将捕获的异常绑定到名称时,最好使用Python 2.6中添加的显式名称绑定语法:
try:
process_data()
except Exception as exc:
raise DataProcessingFailedError(str(exc))
这是Python 3中唯一支持的语法,并避免了与旧的基于逗号的语法相关的歧义问题。
在捕获操作系统错误时,优先选择Python 3.3中引入的显式异常层次结构,而不是errno值的自省。
此外,对于所有try/except子句,将try子句限制为所需代码的绝对最小数量。同样,这可以避免掩盖bug。
Yes:
try:
value = collection[key]
except KeyError:
return key_not_found(key)
else:
return handle_value(value)
No:
try:
# Too broad!
return handle_value(collection[key])
except KeyError:
# Will also catch KeyError raised by handle_value()
return key_not_found(key)
当资源是特定代码段的本地资源时,使用with语句确保在使用后能够迅速、可靠地清理资源。try/finally语句也是可以接受的。
上下文管理器应该通过单独的函数或方法调用,只要它们做的不是获取和释放资源:
Yes:
with conn.begin_transaction():
do_stuff_in_transaction(conn)
No:
with conn:
do_stuff_in_transaction(conn)
后一个示例没有提供任何信息来表明__enter__和__exit__方法在执行事务后关闭连接之外的其他操作。在这种情况下,明确是很重要的。
在返回语句中保持一致。函数中的所有返回语句都应该返回表达式,或者它们都不应该返回表达式。如果任何return语句返回一个表达式,任何没有返回值的return语句都应该显式地将其声明为return None,并且在函数末尾应该显示显式的return语句(如果可达的话)。
Yes:
def foo(x):
if x >= 0:
return math.sqrt(x)
else:
return None
def bar(x):
if x < 0:
return None
return math.sqrt(x)
No:
def foo(x):
if x >= 0:
return math.sqrt(x)
def bar(x):
if x < 0:
return
return math.sqrt(x)
使用string方法而不是string模块。
字符串方法总是快得多,并且与unicode字符串共享相同的API。如果需要向后兼容大于2.0的python,则重写此规则。
使用" .startswith()和" .endswith()代替字符串切片检查前缀或后缀。
startswith()和endswith()更干净,更不容易出错:
Yes: if foo.startswith('bar'):
No: if foo[:3] == 'bar':
对象类型比较应该始终使用isinstance(),而不是直接比较类型。
Yes: if isinstance(obj, int):
No: if type(obj) is type(1):
当检查对象是否为字符串时,请记住它可能也是unicode字符串!在Python 2中,str和unicode有一个公共基类basestring,因此您可以这样做:
if isinstance(obj, basestring):
注意,在Python 3中,unicode和basestring不再存在(只有str), bytes对象不再是某种字符串(而是整数序列)。
对于序列(字符串、列表、元组),使用空序列为假的事实。
Yes: if not seq:
if seq:
No: if len(seq):
if not len(seq):
不要写依赖于重要的尾随空格的字符串文字。这样的结尾空格在视觉上难以区分,一些编辑器(或者最近的reindent.py)会对它们进行修剪。
不要使用==将布尔值与真值或假值进行比较。
Yes: if greeting:
No: if greeting == True:
Worse: if greeting is True:
随着PEP 484的验收,函数注释的样式规则正在发生变化。
为了向前兼容,Python 3代码中的函数注释最好使用PEP 484语法。(在前一节中有一些注释格式建议。)
以前在这个PEP中推荐的注释样式的实验不再被鼓励。
然而,在stdlib之外,现在鼓励使用PEP 484规则进行实验。例如,使用PEP 484样式类型注释标记大型第三方库或应用程序,检查添加这些注释有多么容易,并观察它们的存在是否增加了代码的可理解性。
Python标准库在采用这种注释时应该是保守的,但是对于新代码和大型重构,允许使用这些注释。
对于想要使用不同功能注释的代码,建议使用以下形式的注释:
# type: ignore
接近文件顶部;这告诉类型检查器忽略所有注释。(在PEP 484中可以找到更细粒度的方法来禁用类型检查程序的投诉。)
与linters一样,类型检查器也是可选的、独立的工具。Python解释器默认情况下不应该因为类型检查而发出任何消息,也不应该基于注释改变它们的行为。
不想使用类型检查器的用户可以随意忽略它们。但是,第三方库包的用户可能希望在这些包上运行类型检查程序。为此,PEP 484建议使用存根文件:.pyi文件,类型检查器优先读取相应的.py文件。存根文件可以通过一个库进行分发,也可以通过类型化的repo[5]单独(在库作者的允许下)进行分发。
对于需要向后兼容的代码,可以以注释的形式添加类型注释。请参阅PEP 484[6]的相关部分。
PEP 526引入了变量注释。它们的的书写风格建议参考上面描述的函数注释:
模块级变量、类和实例变量以及局部变量的注释应该在冒号后面有一个空格。
冒号前面应该没有空格。
如果一个任务有有右边,那么等号两边应该只有一个空格。
Yes:
code: int
class Point:
coords: Tuple[int, int]
label: str = ''
No:
code:int # No space after colon
code : int # Space before colon
class Test:
result: int=0 # No spaces around equality sign
虽然Python 3.6接受PEP 526约束,但是对于所有Python版本的存根文件,变量注释语法是首选语法(详细信息请参阅PEP 484)。
附注:
挂缩进是一种类型设置样式,其中除了第一行以外,段落中的所有行都缩进。在Python的上下文中,这个术语用于描述这样一种样式:圆括号语句的开头括号是行的最后一个非空格字符,后面的行缩进直到结束括号。