摘要：Python是一門簡單易學的編程語言，語法簡潔而清晰，并且擁有豐富和強大的類庫。在日常開發中，開發者很容犯一些低級的錯誤，本文總結了開發者最容易犯的10個錯誤。
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Python是一門簡單易學的編程語言，語法簡潔而清晰，并且擁有豐富和強大的類庫。與其它大多數程序設計語言使用大括號不一樣 ，它使用縮進來定義語句塊。
在平時的工作中，Python開發者很容易犯一些小錯誤，這些錯誤都很容易避免，本文總結了Python開發者最常犯的10個錯誤，一起來看下，不知你中槍了沒有。
1.濫用表達式作為函數參數默認值
Python允許開發者指定一個默認值給函數參數，雖然這是該語言的一個特征，但當參數可變時，很容易導致混亂，例如，下面這段函數定義：
>>> def foo(bar=[]): # bar is optional and defaults to [] if not specified
... bar.append("baz") # but this line could be problematic, as we'll see...
... return bar
在上面這段代碼里，一旦重復調用foo()函數（沒有指定一個bar參數），那么將一直返回'bar'，因為沒有指定參數，那么foo()每次被調用的時候，都會賦予[]。下面來看看，這樣做的結果：
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz", "baz"]
>>> foo()
["baz", "baz", "baz"]
解決方案：
>>> def foo(bar=None):
... if bar is None:# or if not bar:
... bar = []
... bar.append("baz")
... return bar
...
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz"]
2.錯誤地使用類變量
先看下面這個例子：
>>> class A(object):
... x = 1
...
>>> class B(A):
... pass
...
>>> class C(A):
... pass
...
>>> print A.x, B.x, C.x
1 1 1
這樣是有意義的：
>>> B.x = 2
>>> print A.x, B.x, C.x
1 2 1
再來一遍：
>>> A.x = 3
>>> print A.x, B.x, C.x
3 2 3
僅僅是改變了A.x，為什么C.x也跟著改變了。
在Python中，類變量都是作為字典進行內部處理的，并且遵循方法解析順序（MRO）。在上面這段代碼中，因為屬性x沒有在類C中發現，它會查找它的基類（在上面例子中只有A，盡管Python支持多繼承）。換句話說，就是C自己沒有x屬性，獨立于A，因此，引用 C.x其實就是引用A.x。
3.為異常指定不正確的參數
假設代碼中有如下代碼：
>>> try:
... l = ["a", "b"]
... int(l[2])
... except ValueError, IndexError: # To catch both exceptions, right?
... pass
...
Traceback (most recent call last):
File "", line 3, in
IndexError: list index out of range
問題在這里，except語句并不需要這種方式來指定異常列表。然而，在Python 2.x中，except Exception,e通常是用來綁定異常里的 第二參數，好讓其進行更進一步的檢查。因此，在上面這段代碼里，IndexError異常并沒有被except語句捕獲，異常最后被綁定 到了一個名叫IndexError的參數上。
在一個異常語句里捕獲多個異常的正確方法是指定第一個參數作為一個元組，該元組包含所有被捕獲的異常。與此同時，使用as關鍵字來保證最大的可移植性，Python 2和Python 3都支持該語法。
>>> try:
... l = ["a", "b"]
... int(l[2])
... except (ValueError, IndexError) as e:
... pass
...
>>>
4.誤解Python規則范圍
Python的作用域解析是基于LEGB規則，分別是Local、Enclosing、Global、Built-in。實際上，這種解析方法也有一些玄機，看下面這個例子：
>>> x = 10
>>> def foo():
... x += 1
... print x
...
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 2, in foo
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
許多人會感動驚訝，當他們在工作的函數體里添加一個參數語句，會在先前工作的代碼里報UnboundLocalError錯誤（ 點擊這里查看更詳細描述）。
在使用列表時，開發者是很容易犯這種錯誤的，看看下面這個例子：
>>> lst = [1, 2, 3]
>>> def foo1():
lst.append(5) # This works ok
>>> foo1()
>>> lst
[1, 2, 3, 5]
>>> lst = [1, 2, 3]
>>> def foo2():
... lst += [5] # ... but this bombs!
...
>>> foo2()
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 2, in foo
UnboundLocalError: local variable 'lst' referenced before assignment
為什么foo2失敗而foo1運行正常？
答案與前面那個例子是一樣的，但又有一些微妙之處。foo1沒有賦值給lst，而foo2賦值了。lst += [5]實際上就是lst = lst + [5]，試圖給lst賦值（因此，假設Python是在局部作用域里）。然而，我們正在尋找指定給lst的值是基于lst本身，其實尚未確定。
5.修改遍歷列表
下面這段代碼很明顯是錯誤的：
>>> 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 "", line 2, in
IndexError: list index out of range
在遍歷的時候，對列表進行刪除操作，這是很低級的錯誤。稍微有點經驗的人都不會犯。
對上面的代碼進行修改，正確地執行：
>>> 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]
6.如何在閉包中綁定變量
看下面這個例子：
>>> def create_multipliers():
... return [lambda x : i * x for i in range(5)]
>>> for multiplier in create_multipliers():
... print multiplier(2)
...
你期望的結果是：
0
2
4
6
8
實際上：
8
8
8
8
8
是不是非常吃驚！出現這種情況主要是因為Python的后期綁定行為，該變量在閉包中使用的同時，內部函數又在調用它。
解決方案：
>>> 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
7.創建循環模塊依賴關系
假設有兩個文件，a.py和b.py，然后各自導入，如下：
在a.py中：
import b
def f():
return b.x
print f()
在b.py中：
import a
x = 1
def g():
print a.f()
首先，讓我們試著導入a.py：
>>> import a
1
可以很好地工作，也許你會感到驚訝。畢竟，我們確實在這里做了一個循環導入，難道不應該有點問題嗎？
僅僅存在一個循環導入并不是Python本身問題，如果一個模塊被導入，Python就不會試圖重新導入。根據這一點，每個模塊在試圖訪問函數或變量時，可能會在運行時遇到些問題。
當我們試圖導入b.py會發生什么（先前沒有導入a.py）：
>>> import b
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "b.py", line 1, in
import a
File "a.py", line 6, in
print f()
File "a.py", line 4, in f
return b.x
AttributeError: 'module' object has no attribute 'x'
出錯了，這里的問題是，在導入b.py的過程中還要試圖導入a.py，這樣就要調用f()，并且試圖訪問b.x。但是b.x并未被定義。
可以這樣解決，僅僅修改b.py導入到a.py中的g()函數：
x = 1
def g():
import a# This will be evaluated only when g() is called
print a.f()
無論何時導入，一切都可以正常運行：
>>> 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'
8.與Python標準庫模塊名稱沖突
Python擁有非常豐富的模塊庫，并且支持“開箱即用”。因此，如果不刻意避免，很容易發生命名沖突事件。例如，在你的代碼中可能有一個email.py的模塊，由于名稱一致，它很有可能與Python自帶的標準庫模塊發生沖突。
9.未按規定處理Python2.x和Python3.x之間的區別
看一下foo.py：
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()
在Python 2里面可以很好地運行：
$ python foo.py 1
key error
1
$ python foo.py 2
value error
2
但是在Python 3里：
$ python3 foo.py 1
key error
Traceback (most recent call last):
File "foo.py", line 19, in
bad()
File "foo.py", line 17, in bad
print(e)
UnboundLocalError: local variable 'e' referenced before assignment
解決方案：
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Py3k中運行結果：
$ python3 foo.py 1
key error
1
$ python3 foo.py 2
value error
2
在 Python招聘指南里有許多關于Python 2與Python 3在移植代碼時需要關注的注意事項與討論，大家可以前往看看。
10.濫用__del__方法
比如這里有一個叫mod.py的文件：
import foo
class Bar(object):
...
def __del__(self):
foo.cleanup(self.myhandle)
下面，你在another_mod.py文件里執行如下操作：
import mod
mybar = mod.Bar()
你會獲得一個AttributeError異常。
至于為什么會出現該異常，點擊這里查看詳情。當解釋器關閉時，該模塊的全局變量全部設置為None。因此，在上面這個例子里，當__del__被調用時，foo已經全部被設置為None。
一個很好的解決辦法是使用atexit.register()代替。順便說一句，當程序執行完成后，您注冊的處理程序會在解釋器關閉之前停止 工作。
修復上面問題的代碼：
import foo
import atexit
def cleanup(handle):
foo.cleanup(handle)
class Bar(object):
def __init__(self):
...
atexit.register(cleanup, self.myhandle)
在程序的正常終止的前提下，這個實現提供了一個整潔可靠的方式調用任何需要清理的功能。
總結
Python是一款強大而靈活的編程語言，并且帶有許多機制和模式來大大提高工作效率。正如任何一門語言或軟件工具一樣，人們對其能力都會存在一個限制性地理解或欣賞，有些是弊大于利，有些時候反而會帶來一些陷進。 體會一名語言的細微之處，理解一些常見的陷阱，有助于你在開發者的道路上走的更遠。
