谷歌內部的 python 代碼規范

熟悉 python 一般都會努力遵循 pep8 規范，也會有一些公司制定內部的代碼規范。大公司制定規范的目的不是說你一定要怎樣去使用編程語言，而是讓大家遵守同一套規則，節省其他人閱讀代碼的成本，方便協作和溝通。

對于個人而言，日常編寫代碼只需要保持風格統一，前后一致，就是一個很大的勝利，然后再加入一些實用的規則，在寫代碼的時候有效減少可能引入的 bug。

接下來，我截取了一些谷歌的 python 代碼規范中一些有意思的要點，希望日后能更深刻的感受到它們的用處。

1，導入模塊和包，不導入單獨的類、函數或者變量。

這通常能簡化導入過程，方便命名空間管理。但是缺點也很明顯，當名稱較長時，調用函數和類的代碼會很長，影響可讀性。

# yes
from sound.effects import echo
echo.EchoFilter()# no
from sound.effects.echo import EchoFilter
EchoFilter()

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2，從根目錄導入，不假定任意的 sys.path，也不使用相對導入。

假設 doctor.who 路徑已經被某種手段添加到了 sys.path，也應該從開始的地方導入。

# yes
from doctor.who import jodie# other than doctor.who is already in sys.path
# no
import jodie

3，謹慎使用異常

使用異常需要注意的細節有：

●? 優先合理的使用內置異常類。比如需要正數的情況下傳遞了一個負數引發的錯誤，拋出 ValueError 類型。

●? 永遠不要使用 except 捕獲所有的異常，這可能會造成一些隱藏 bug 難于發現。你應該使用特定異常類型分開捕獲。

●? 不要使用 assert 指示某些意外情況，應該使用 raise。

●? 不要在 try 和 except 子句中加入太多邏輯，try 塊的體積越大， 期望之外的異常就越容易被觸發。

盡量使用正確的內置異常類型：

def division(a, b):if b == 0:raise ValueError('b can not be zero')

避免全局捕獲異常，指定異常類型：

# yes
try:1 / 0"abc"[100]
except ZeroDivisionError:...
except IndexError:...# no
try:1 / 0"abc"[100]
except:...

4、不要使用可變類型作為函數默認值，如果修改了這個變量，默認值也會跟著發生變化

# yes
def foo(a, b=None):if b is None:b = []
def foo(a, b: Sequence = ()):# no
def foo(a, b=[]):
def foo(a, b=time.time()):
def foo(a, b={}):

5，注意條件表達式的隱式布爾值

●?對于序列(字符串， 列表， 元組), 要注意空序列是 False，在判斷是否為空序列時，使用隱性的 if not seq 判斷，而不用 if len(seq) == 0；

●?判斷數字是否為 0，則使用 number == 0，而不使用用 if not number。因為 number 可能設置的是默認值為 None。

●?判斷是否為 None 使用 x is None，而不用 not x。

# yes
.if not users: # sequence
if number == 0:
if i % 10 == 0:
def f(x=None):if x is None:# no
if len(users) == 0:
if number is not None and not number:
if not i % 10:
def f(x=None):x = x or []

6，謹慎使用裝飾器

裝飾器可以在函數的參數或返回值上執行任何操作，這可能導致讓人驚異的隱藏行為。

而且， 裝飾器在導入時執行，從裝飾器代碼中捕獲錯誤并處理是很困難的。

使用裝飾器一定要編寫單元測試，并且說明它的作用和使用方法。

裝飾器本身不要依賴于任何文件， socket, 數據庫連接。避免使用 @staticmedthod 裝飾器，多數情況下，將方法封裝成模塊級的函數可以達到同樣的效果。

7，建議使用類型聲明，類型聲明的好處非常明顯：

●? 使用類型聲明可以提高代碼的可讀性。

●? 也可以使用類型檢查工具提早發現問題。

●? 使用類型聲明之后，doc string 中就沒有必要對參數類型進行說明。

●? 在編輯器中會根據類型進行代碼提示。

但是在實際操作過程中，類型聲明往往很難維持。當代碼更新完之后，一定要記得更新類型聲明，過時的類型聲明會對閱讀者造成誤導。python 的類型聲明成本學習成本較高。

# yes
name: str = 'yuz'
def func(a: int) -> List[int]: