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Python 編碼規范有哪些

發布時間:2021-07-20 16:02:44 來源:億速云 閱讀:174 作者:Leah 欄目:開發技術

這期內容當中小編將會給大家帶來有關Python 編碼規范有哪些,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

分號

不要在行尾加分號, 也不要用分號將兩條命令放在同一行。


行長度

每行不超過80個字符

以下情況除外:

  1. 長的導入模塊語句

  2. 注釋里的URL

不要使用反斜杠連接行。

Python會將 圓括號, 中括號和花括號中的行隱式的連接起來 , 你可以利用這個特點. 如果需要, 你可以在表達式外圍增加一對額外的圓括號。

推薦:

foo_bar(self, width, height, color='black', design=None, x='foo',
    emphasis=None, highlight=0)

  if (width == 0 and height == 0 and
   color == 'red' and emphasis == 'strong'):

如果一個文本字符串在一行放不下, 可以使用圓括號來實現隱式行連接:

x = ('這是一個非常長非常長非常長非常長 '
  '非常長非常長非常長非常長非常長非常長的字符串')

在注釋中,如果必要,將長的URL放在一行上。

Yes:

 # See details at
  # http://www.example.com/us/developer/documentation/api/content/v2.0/csv_file_name_extension_full_specification.html

No:

# See details at
# http://www.example.com/us/developer/documentation/api/content/\
# v2.0/csv_file_name_extension_full_specification.html

注意上面例子中的元素縮進; 你可以在本文的 :ref:`縮進 <indentation>`部分找到解釋.

括號

寧缺毋濫的使用括號
除非是用于實現行連接, 否則不要在返回語句或條件語句中使用括號. 不過在元組兩邊使用括號是可以的.

Yes:

if foo:
 bar()
while x:
 x = bar()
if x and y:
 bar()
if not x:
 bar()
return foo
for (x, y) in dict.items(): ...

No: 

if (x):
 bar()
if not(x):
 bar()
return (foo)

縮進

用4個空格來縮進代碼
絕對不要用tab, 也不要tab和空格混用. 對于行連接的情況, 你應該要么垂直對齊換行的元素(見 :ref:`行長度 <line_length>` 部分的示例), 或者使用4空格的懸掛式縮進(這時第一行不應該有參數):

Yes: # 與起始變量對齊
  foo = long_function_name(var_one, var_two,
        var_three, var_four)

  # 字典中與起始值對齊
  foo = {
   long_dictionary_key: value1 +
        value2,
   ...
  }

  # 4 個空格縮進,第一行不需要
  foo = long_function_name(
   var_one, var_two, var_three,
   var_four)

  # 字典中 4 個空格縮進
  foo = {
   long_dictionary_key:
    long_dictionary_value,
   ...
  }
No: # 第一行有空格是禁止的
  foo = long_function_name(var_one, var_two,
   var_three, var_four)

  # 2 個空格是禁止的
  foo = long_function_name(
  var_one, var_two, var_three,
  var_four)

  # 字典中沒有處理縮進
  foo = {
   long_dictionary_key:
    long_dictionary_value,
    ...
  }

空行

頂級定義之間空兩行, 方法定義之間空一行
頂級定義之間空兩行, 比如函數或者類定義. 方法定義, 類定義與第一個方法之間, 都應該空一行. 函數或方法中, 某些地方要是你覺得合適, 就空一行.

空格

按照標準的排版規范來使用標點兩邊的空格
括號內不要有空格.
按照標準的排版規范來使用標點兩邊的空格

Yes: spam(ham[1], {eggs: 2}, [])
No: spam( ham[ 1 ], { eggs: 2 }, [ ] )

不要在逗號, 分號, 冒號前面加空格, 但應該在它們后面加(除了在行尾).

Yes: if x == 4:
   print x, y
  x, y = y, x
No: if x == 4 :
   print x , y
  x , y = y , x

參數列表, 索引或切片的左括號前不應加空格.

Yes: spam(1)
no: spam (1)
Yes: dict['key'] = list[index]
No: dict ['key'] = list [index]

在二元操作符兩邊都加上一個空格, 比如賦值(=), 比較(==, <, >, !=, <>, <=, >=, in, not in, is, is not), 布爾(and, or, not). 至于算術操作符兩邊的空格該如何使用, 需要你自己好好判斷. 不過兩側務必要保持一致.

Yes: x == 1
No: x<1

當'='用于指示關鍵字參數或默認參數值時, 不要在其兩側使用空格.

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)

不要用空格來垂直對齊多行間的標記, 因為這會成為維護的負擔(適用于:, #, =等):

Yes:
  foo = 1000 # 注釋
  long_name = 2 # 注釋不需要對齊

  dictionary = {
   "foo": 1,
   "long_name": 2,
   }
No:
  foo  = 1000 # 注釋
  long_name = 2  # 注釋不需要對齊

  dictionary = {
   "foo"  : 1,
   "long_name": 2,
   }

Shebang

大部分.py文件不必以#!作為文件的開始. 根據 PEP-394 , 程序的main文件應該以 #!/usr/bin/python2或者 #!/usr/bin/python3開始.

(譯者注: 在計算機科學中, Shebang (也稱為Hashbang)是一個由井號和嘆號構成的字符串行(#!), 其出現在文本文件的第一行的前兩個字符. 在文件中存在Shebang的情況下, 類Unix操作系統的程序載入器會分析Shebang后的內容, 將這些內容作為解釋器指令, 并調用該指令, 并將載有Shebang的文件路徑作為該解釋器的參數. 例如, 以指令#!/bin/sh開頭的文件在執行時會實際調用/bin/sh程序.)

#!先用于幫助內核找到Python解釋器, 但是在導入模塊時, 將會被忽略. 因此只有被直接執行的文件中才有必要加入#!.

注釋

確保對模塊, 函數, 方法和行內注釋使用正確的風格
文檔字符串

Python有一種獨一無二的的注釋方式: 使用文檔字符串. 文檔字符串是包, 模塊, 類或函數里的第一個語句. 這些字符串可以通過對象的__doc__成員被自動提取, 并且被pydoc所用. (你可以在你的模塊上運行pydoc試一把, 看看它長什么樣). 我們對文檔字符串的慣例是使用三重雙引號"""( PEP-257 ). 一個文檔字符串應該這樣組織: 首先是一行以句號, 問號或驚嘆號結尾的概述(或者該文檔字符串單純只有一行). 接著是一個空行. 接著是文檔字符串剩下的部分, 它應該與文檔字符串的第一行的第一個引號對齊. 下面有更多文檔字符串的格式化規范.

模塊

每個文件應該包含一個許可樣板. 根據項目使用的許可(例如, Apache 2.0, BSD, LGPL, GPL), 選擇合適的樣板.

函數和方法

下文所指的函數,包括函數, 方法, 以及生成器.
一個函數必須要有文檔字符串, 除非它滿足以下條件:
1、外部不可見
2、非常短小
3、簡單明了

文檔字符串應該包含函數做什么, 以及輸入和輸出的詳細描述. 通常, 不應該描述"怎么做", 除非是一些復雜的算法. 文檔字符串應該提供足夠的信息, 當別人編寫代碼調用該函數時, 他不需要看一行代碼, 只要看文檔字符串就可以了. 對于復雜的代碼, 在代碼旁邊加注釋會比使用文檔字符串更有意義.
關于函數的幾個方面應該在特定的小節中進行描述記錄, 這幾個方面如下文所述. 每節應該以一個標題行開始. 標題行以冒號結尾. 除標題行外, 節的其他內容應被縮進2個空格.
Args:
列出每個參數的名字, 并在名字后使用一個冒號和一個空格, 分隔對該參數的描述.如果描述太長超過了單行80字符,使用2或者4個空格的懸掛縮進(與文件其他部分保持一致). 描述應該包括所需的類型和含義. 如果一個函數接受*foo(可變長度參數列表)或者**bar (任意關鍵字參數), 應該詳細列出*foo和**bar.
Returns: (或者 Yields: 用于生成器)
描述返回值的類型和語義. 如果函數返回None, 這一部分可以省略.
Raises:
列出與接口有關的所有異常.

def fetch_bigtable_rows(big_table, keys, other_silly_variable=None):
 """Fetches rows from a Bigtable.

 Retrieves rows pertaining to the given keys from the Table instance
 represented by big_table. Silly things may happen if
 other_silly_variable is not None.

 Args:
  big_table: An open Bigtable Table instance.
  keys: A sequence of strings representing the key of each table row
   to fetch.
  other_silly_variable: Another optional variable, that has a much
   longer name than the other args, and which does nothing.

 Returns:
  A dict mapping keys to the corresponding table row data
  fetched. Each row is represented as a tuple of strings. For
  example:

  {'Serak': ('Rigel VII', 'Preparer'),
   'Zim': ('Irk', 'Invader'),
   'Lrrr': ('Omicron Persei 8', 'Emperor')}

  If a key from the keys argument is missing from the dictionary,
  then that row was not found in the table.

 Raises:
  IOError: An error occurred accessing the bigtable.Table object.
 """
 pass

類應該在其定義下有一個用于描述該類的文檔字符串. 如果你的類有公共屬性(Attributes), 那么文檔中應該有一個屬性(Attributes)段. 并且應該遵守和函數參數相同的格式.

class SampleClass(object):
 """Summary of class here.

 Longer class information....
 Longer class information....

 Attributes:
  likes_spam: A boolean indicating if we like SPAM or not.
  eggs: An integer count of the eggs we have laid.
 """

 def __init__(self, likes_spam=False):
  """Inits SampleClass with blah."""
  self.likes_spam = likes_spam
  self.eggs = 0

 def public_method(self):
  """Performs operation blah."""

塊注釋和行注釋

最需要寫注釋的是代碼中那些技巧性的部分. 如果你在下次 代碼審查 的時候必須解釋一下, 那么你應該現在就給它寫注釋. 對于復雜的操作, 應該在其操作開始前寫上若干行注釋. 對于不是一目了然的代碼, 應在其行尾添加注釋.

# We use a weighted dictionary search to find out where i is in
# the array. We extrapolate position based on the largest num
# in the array and the array size and then do binary search to
# get the exact number.

if i & (i-1) == 0:  # true iff i is a power of 2

為了提高可讀性, 注釋應該至少離開代碼2個空格.
另一方面, 絕不要描述代碼. 假設閱讀代碼的人比你更懂Python, 他只是不知道你的代碼要做什么.

# BAD COMMENT: Now go through the b array and make sure whenever i occurs
# the next element is i+1

如果一個類不繼承自其它類, 就顯式的從object繼承. 嵌套類也一樣.

Yes: class SampleClass(object):
   pass
  class OuterClass(object):
   class InnerClass(object):
    pass

  class ChildClass(ParentClass):
   """Explicitly inherits from another class already."""
No: class SampleClass:
  pass

 class OuterClass:
  class InnerClass:
   pass

繼承自 object 是為了使屬性(properties)正常工作, 并且這樣可以保護你的代碼, 使其不受Python 3000的一個特殊的潛在不兼容性影響. 這樣做也定義了一些特殊的方法, 這些方法實現了對象的默認語義, 包括 __new__, __init__, __delattr__, __getattribute__, __setattr__, __hash__, __repr__, and __str__ .

字符串

Yes: x = a + b
  x = '%s, %s!' % (imperative, expletive)
  x = '{}, {}!'.format(imperative, expletive)
  x = 'name: %s; score: %d' % (name, n)
  x = 'name: {}; score: {}'.format(name, n)
No: x = '%s%s' % (a, b) # use + in this case
 x = '{}{}'.format(a, b) # use + in this case
 x = imperative + ', ' + expletive + '!'
 x = 'name: ' + name + '; score: ' + str(n)

避免在循環中用+和+=操作符來累加字符串. 由于字符串是不可變的, 這樣做會創建不必要的臨時對象, 并且導致二次方而不是線性的運行時間. 作為替代方案, 你可以將每個子串加入列表, 然后在循環結束后用 .join 連接列表. (也可以將每個子串寫入一個 cStringIO.StringIO 緩存中.)

Yes: items = ['<table>']
  for last_name, first_name in employee_list:
   items.append('<tr><td>%s, %s</td></tr>' % (last_name, first_name))
  items.append('</table>')
  employee_table = ''.join(items)
No: employee_table = '<table>'
 for last_name, first_name in employee_list:
  employee_table += '<tr><td>%s, %s</td></tr>' % (last_name, first_name)
 employee_table += '</table>'

在同一個文件中, 保持使用字符串引號的一致性. 使用單引號'或者雙引號"之一用以引用字符串, 并在同一文件中沿用. 在字符串內可以使用另外一種引號, 以避免在字符串中使用. PyLint已經加入了這一檢查.

Yes:
  Python('Why are you hiding your eyes?')
  Gollum("I'm scared of lint errors.")
  Narrator('"Good!" thought a happy Python reviewer.')
No:
  Python("Why are you hiding your eyes?")
  Gollum('The lint. It burns. It burns us.')
  Gollum("Always the great lint. Watching. Watching.")

為多行字符串使用三重雙引號"""而非三重單引號'''. 當且僅當項目中使用單引號'來引用字符串時, 才可能會使用三重'''為非文檔字符串的多行字符串來標識引用. 文檔字符串必須使用三重雙引號""". 不過要注意, 通常用隱式行連接更清晰, 因為多行字符串與程序其他部分的縮進方式不一致.

Yes:
 print ("This is much nicer.\n"
   "Do it this way.\n")
No:
  print """This is pretty ugly.
 Don't do this.
 """

文件和sockets

在文件和sockets結束時, 顯式的關閉它.

除文件外, sockets或其他類似文件的對象在沒有必要的情況下打開, 會有許多副作用, 例如:

  1. 它們可能會消耗有限的系統資源, 如文件描述符. 如果這些資源在使用后沒有及時歸還系統, 那么用于處理這些對象的代碼會將資源消耗殆盡.

  2. 持有文件將會阻止對于文件的其他諸如移動、刪除之類的操作.

  3. 僅僅是從邏輯上關閉文件和sockets, 那么它們仍然可能會被其共享的程序在無意中進行讀或者寫操作. 只有當它們真正被關閉后, 對于它們嘗試進行讀或者寫操作將會跑出異常, 并使得問題快速顯現出來.

而且, 幻想當文件對象析構時, 文件和sockets會自動關閉, 試圖將文件對象的生命周期和文件的狀態綁定在一起的想法, 都是不現實的. 因為有如下原因:

  1. 沒有任何方法可以確保運行環境會真正的執行文件的析構. 不同的Python實現采用不同的內存管理技術, 比如延時垃圾處理機制. 延時垃圾處理機制可能會導致對象生命周期被任意無限制的延長.

  2. 對于文件意外的引用,會導致對于文件的持有時間超出預期(比如對于異常的跟蹤, 包含有全局變量等).

推薦使用 "with"語句 以管理文件:

with open("hello.txt") as hello_file:
 for line in hello_file:
  print line

對于不支持使用"with"語句的類似文件的對象,使用 contextlib.closing():

import contextlib

with contextlib.closing(urllib.urlopen("http://www.python.org/")) as front_page:
 for line in front_page:
  print line

Legacy AppEngine 中Python 2.5的代碼如使用"with"語句, 需要添加 "from __future__ import with_statement".

TODO注釋

為臨時代碼使用TODO注釋, 它是一種短期解決方案. 不算完美, 但夠好了.
TODO注釋應該在所有開頭處包含"TODO"字符串, 緊跟著是用括號括起來的你的名字, email地址或其它標識符. 然后是一個可選的冒號. 接著必須有一行注釋, 解釋要做什么. 主要目的是為了有一個統一的TODO格式, 這樣添加注釋的人就可以搜索到(并可以按需提供更多細節). 寫了TODO注釋并不保證寫的人會親自解決問題. 當你寫了一個TODO, 請注上你的名字.

# TODO(kl@gmail.com): Use a "*" here for string repetition.
# TODO(Zeke) Change this to use relations.

如果你的TODO是"將來做某事"的形式, 那么請確保你包含了一個指定的日期("2009年11月解決")或者一個特定的事件("等到所有的客戶都可以處理XML請求就移除這些代碼").

導入格式

每個導入應該獨占一行

Yes: import os
  import sys
No: import os, sys

導入總應該放在文件頂部, 位于模塊注釋和文檔字符串之后, 模塊全局變量和常量之前. 導入應該按照從最通用到最不通用的順序分組:

  1. 標準庫導入

  2. 第三方庫導入

  3. 應用程序指定導入

每種分組中, 應該根據每個模塊的完整包路徑按字典序排序, 忽略大小寫.

import foo
from foo import bar
from foo.bar import baz
from foo.bar import Quux
from Foob import ar

語句

通常每個語句應該獨占一行
不過, 如果測試結果與測試語句在一行放得下, 你也可以將它們放在同一行. 如果是if語句, 只有在沒有else時才能這樣做. 特別地, 絕不要對 try/except 這樣做, 因為try和except不能放在同一行.

Yes:

 if foo: bar(foo)
No:

 if foo: bar(foo)
 else: baz(foo)

 try:    bar(foo)
 except ValueError: baz(foo)

 try:
  bar(foo)
 except ValueError: baz(foo)

 訪問控制

 在Python中, 對于瑣碎又不太重要的訪問函數, 你應該直接使用公有變量來取代它們, 這樣可以避免額外的函數調用開銷. 當添加更多功能時, 你可以用屬性(property)來保持語法的一致性.
(譯者注: 重視封裝的面向對象程序員看到這個可能會很反感, 因為他們一直被教育: 所有成員變量都必須是私有的! 其實, 那真的是有點麻煩啊. 試著去接受Pythonic哲學吧)
另一方面, 如果訪問更復雜, 或者變量的訪問開銷很顯著, 那么你應該使用像 get_foo() 和 set_foo() 這樣的函數調用. 如果之前的代碼行為允許通過屬性(property)訪問 , 那么就不要將新的訪問函數與屬性綁定. 這樣, 任何試圖通過老方法訪問變量的代碼就沒法運行, 使用者也就會意識到復雜性發生了變化.

命名

module_name, package_name, ClassName, method_name, ExceptionName, function_name, GLOBAL_VAR_NAME, instance_var_name, function_parameter_name, local_var_name.

應該避免的名稱

  1. 單字符名稱, 除了計數器和迭代器.

  2. 包/模塊名中的連字符(-)

  3. 雙下劃線開頭并結尾的名稱(Python保留, 例如__init__)

命名約定

  1. 所謂"內部(Internal)"表示僅模塊內可用, 或者, 在類內是保護或私有的.

  2. 用單下劃線(_)開頭表示模塊變量或函數是protected的(使用import * from時不會包含).

  3. 用雙下劃線(__)開頭的實例變量或方法表示類內私有.

  4. 將相關的類和頂級函數放在同一個模塊里. 不像Java, 沒必要限制一個類一個模塊.

  5. 對類名使用大寫字母開頭的單詞(如CapWords, 即Pascal風格), 但是模塊名應該用小寫加下劃線的方式(如lower_with_under.py). 盡管已經有很多現存的模塊使用類似于CapWords.py這樣的命名, 但現在已經不鼓勵這樣做, 因為如果模塊名碰巧和類名一致, 這會讓人困擾.

 Python之父Guido推薦的規范

TypePublicInternal
Moduleslower_with_under_lower_with_under
Packageslower_with_under 
ClassesCapWords_CapWords
ExceptionsCapWords 
Functionslower_with_under()_lower_with_under()
Global/Class ConstantsCAPS_WITH_UNDER_CAPS_WITH_UNDER
Global/Class Variableslower_with_under_lower_with_under
Instance Variableslower_with_under_lower_with_under (protected) or __lower_with_under (private)
Method Nameslower_with_under()_lower_with_under() (protected) or __lower_with_under() (private)
Function/Method Parameterslower_with_under 
Local Variableslower_with_under 

Main

即使是一個打算被用作腳本的文件, 也應該是可導入的. 并且簡單的導入不應該導致這個腳本的主功能(main functionality)被執行, 這是一種副作用. 主功能應該放在一個main()函數中.
在Python中, pydoc以及單元測試要求模塊必須是可導入的. 你的代碼應該在執行主程序前總是檢查 if __name__ == '__main__' , 這樣當模塊被導入時主程序就不會被執行.

def main():
  ...

if __name__ == '__main__':
 main()

上述就是小編為大家分享的Python 編碼規范有哪些了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

向AI問一下細節

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