Python简介
Python是一种具有动态语义的、面向对象的解释型高级编程语言。因其内置了高级数据结构，并支持动态类型和动态绑定，使用Python进行快速应用程序开发十分便利。同时作为一门脚本语言，它兼容部分现有的组件和服务。Python还支持模块和各种库的扩展，有助于实现模块化编程和提高代码复用率。
关于本文
刚接触这门语言的新手可能会对Python简洁灵活的语法有些不适应，或是低估了Python强大的性能。鉴于此，本文列出了Python开发人员常犯的10个小错误，资深程序猿也难免会中招哦。
本文供Python高级开发人员参考，Python小白可以参考下面这篇文章：
http://www.onlamp.com/pub/a/python/2004/02/05/learn_python.html
常见错误1：滥用表达式作为函数参数的默认值
Python允许开发者指定函数参数的默认值，这也是Python的一大特色，但当默认值可变时，可能会给开发者带来一些困扰。例如下面定义的函数：
>>> 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看出bug了吗？那就是在每次调用函数前没有对可变参数进行赋值，而认为该参数就是默认值。比如上面的代码，有人可能期望在反复调用foo()时返回'baz'，以为每次调用foo()时，bar的值都为[]，即一个空列表。
但是，让我们来看看代码运行结果：
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz", "baz"]
>>> foo()
["baz", "baz", "baz"]嗯？为什么每次调用foo()后会不断把"baz"添加到已有的列表，而不是新建一个新列表呢？答案就是，函数参数的默认值仅在定义函数时执行一次。因此，仅在第一次定义foo()时，bar初始化为默认值（即空列表），此后，每次调用foo()函数时，参数bar都是第一次初始化时生成的列表。
常见的解决方案：
>>> def foo(bar=None):
... if bar is None: # or if not bar:
... bar = []
... bar.append("baz")
... return bar
...
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz"]常见错误2：错误地使用类变量
代码示例：
>>> class A(object):
... x = 1
...
>>> class B(A):
... pass
...
>>> class C(A):
... pass
...
>>> print A.x, B.x, C.x
1 1 1运行结果没问题。
>>> B.x = 2
>>> print A.x, B.x, C.x
1 2 1结果也正确。
>>> A.x = 3
>>> print A.x, B.x, C.x
3 2 3什么鬼？我们只改变了A.x.，为什么C.x 也变了？
在Python中，类变量是以字典形式进行内部处理，遵循方法解析顺序（Method Resolution Order ，MRO）。因此，在上述代码中，因为在类C中没有找到属性x，它就会从父类中查找x的值（尽管Python支持多重继承，但上述代码只存在一个父类A）。换句话说，C没有独立于类A的属于自己的x。因此，C.x实际上指的是A.x。除非处理得当，否则就会导致Python出现错误。
如果想更深入了解Python的类特性，请戳：
https://www.toptal.com/python/python-class-attributes-an-overly-thorough-guide
常见错误3：错误指定异常代码块的参数
假设你有如下代码：
>>> try:
... l = ["a", "b"]
... int(l[2])
... except ValueError, IndexError: # To catch both exceptions, right?
... pass
...
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 3, in <module>
IndexError: list index out of range这里的问题是except语句不接受以这种方式指定的异常列表。在Python2.x中，except Exception语句中变量e可用来把异常信息绑定到第二个可选参数上，以便进一步查看异常的情况。因此，在上述代码中，except语句并没有捕捉到IndexError异常；而是将出现的异常绑定到了参数IndexError中。
想在一个except语句同时捕捉到多个异常的正确方式是，将第一个参数指定为元组，并将要捕捉的异常类型都写入该元组中。为了方便起见，可以使用as关键字，Python 2 和Python 3都支持这种语法格式：
>>> try:
... l = ["a", "b"]
... int(l[2])
... except (ValueError, IndexError) as e:
... pass
...
>>>常见错误4：错误理解Python中变量的作用域
Python变量作用域遵循LEGB规则，LEGB是Local，Enclosing，Global，Builtin的缩写，分别代表本地作用域、封闭作用域、全局作用域和内置作用域，这个规则看起来一目了然。事实上，Python的这种工作方式较为独特，会导致一些编程错误，例如：
>>> x = 10
>>> def foo():
... x += 1
... print x
...
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in foo
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment问题出在哪？
上面的错误是因为在作用域内对变量赋值时，Python自动将该变量视为该作用域的本地变量，并对外部定义的同名变量进行了屏蔽。因此，原本正确的代码，在某个函数内部添加了一个赋值语句后，却意外收到了UnboundLocalError的报错信息。
关于UnboundLocalError更多内容请戳：
https://docs.python.org/2/faq/programming.html#why-am-i-getting-an-unboundlocalerror-when-the-variable-has-a-value
在使用列表时，Python程序员更容易掉入此类陷阱，例如：
>>> 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 "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in foo
UnboundLocalError: local variable 'lst' referenced before assignment奇怪，为什么foo1正常运行，而foo2崩溃了呢？
原因和上一个案例中出现的问题相似，但这里的错误更加细微。函数foo1没有对变量lst进行赋值操作，而函数foo2有赋值操作。
首先， lst += [5]是lst = lst + [5]的缩写形式，在函数foo2中试图对变量lst进行赋值操作（Python将变量lst默认为本地作用域的变量）。但是，lst += [5]语句是对lst变量自身进行的赋值操作（此时变量lst的作用域是函数foo2），但是在函数foo2中还未声明该变量，所以就报错啦！
常见错误5:在遍历列表时修改列表
下面代码中的错误很明显：
>>> 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 "<stdin>", line 2, in <module>
IndexError: list index out of range有经验的程序员都知道，在Python中遍历列表或数组时不应该删除该列表（数组）中的元素。虽然上面代码的错误很明显，但是在编写复杂代码时，资深程序员也难免会犯此类错误。
幸好Python集成了大量经典的编程范式，如果运用得当，可以大大简化代码并提高编程效率。简单的代码会降低出现上述bug的几率。列表解析式（list comprehensions）就是利器之一，它将完美避开上述bug，解决方案如下：
>>> 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]更多有关列表解析式的详细内容，请戳：https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html#tut-listcomps
常见错误6：不理解Python闭包中的变量绑定
代码示例：
>>> def create_multipliers():
... return [lambda x : i * x for i in range(5)]
>>> for multiplier in create_multipliers():
... print multiplier(2)
...
你以为运行结果会是：
0
2
4
6
8但实际输出结果是：8
8
8
8
8惊不惊喜！
这种情况是由于Python延迟绑定（late binding）机制造成的，也就是说只有在内部函数被调用时才会搜索闭包中变量的值。所以在上述代码中，每次调用create_multipliers()函数中的return函数时，会在附近作用域中查询变量i的值。（此时，return中循环已结束，所以i值为4）。
常见解决方案：
>>> 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
没错！我们利用了匿名函数lambda的默认参数来生成结果序列。有人觉得这种用法很简洁，有人会说它很巧妙，还有人会觉得晦涩难懂。如果你是Python开发人员，那么深刻理解上述语法对你而言非常重要。
常见错误7：模块之间出现循环依赖
假设你有两个文件，分别是a.py和b.py，两者相互导入，如下所示：
a.py模块中的代码：
import b
def f():
return b.x
print f()b.py模块中的代码：
import a
x = 1
def g():
print a.f()首先，我们尝试导入a.py：
>>> import a
1运行结果正确！这似乎有点出人意料，因为我们在这里进行循环导入，应该会报错呀！
答案是，在Python中如果仅存在一个循环导入，程序不会报错。如果一个模块已经被导入，Python会自动识别而不会再次导入。但是如果每个模块试图访问其他模块不同位置的函数或变量时，那么Error又双叒叕出现了。
回到上面的示例中，当导入a.py模块时，程序可以正常导入b.py模块，因为此时b.py模块未访问a.py中定义任何的变量或函数。b.py模块仅引用了a.py模中的a.f()函数。调用的a.f()函数隶属于g()函数，而a.py或b.py模块中并没有调用g()函数。所以程序没有报错。
但是，如果我们在未导入a.py模块之前先导入b.py模块，结果会怎样？
>>> import b
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "b.py", line 1, in <module>
import a
File "a.py", line 6, in <module>
print f()
File "a.py", line 4, in f
return b.x
AttributeError: 'module' object has no attribute 'x'报错了！问题在于，在导入b.py的过程中，它试图导入a.py模块，而a.py模块会调用f()函数，f()函数又试图访问b.x变量。但此时，还未对变量b.x进行定义，所以出现了AttributeError异常。
稍微修改下b.py，即在g()函数内部导入a.py就可以解决上述问题。
修改后的b.py：
x = 1
def g():
import a # This will be evaluated only when g() is called
print a.f()现在我们再导入b.py模块，就不会报错啦！
>>> 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'常见错误8：文件命名与Python标准库模块的名称冲突
Python的优势之一就是其集成了丰富的标准库。正因为如此，稍不留神就会在为自己的文件命名时与Python自带标准库模块重名。例如，如果你的代码中有一个名为email.py的模块，恰好就和Python标准库中email.py模块重名了。）
上述问题比较复杂。举个例子，在导入模块A的时候，假如该模块A试图导入Python标准库中的模块B，但你已经定义了一个同名模块B，模块A会错误导入你自定义的模块B，而不是Python标准库中的模块B。这种错误很糟糕，因为程序员很难察觉到是因为命名冲突而导致的。
因此，Python程序员要注意避免与Python标准库模块的命名冲突。毕竟，修改自己模块的名称比修改标准库的名称要容易的多！当然你也可以写一份Python改善建议书（Python Enhancement Proposal，PEP）提议修改标准库的名称。
常见错误9：不熟悉Python2和Python3之间的差异
先来看看foo.py文件中的代码：
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中，上述代码运行正常
$ python foo.py 1
key error
1
$ python foo.py 2
value error
2但是在Python 3中运行时：
$ python3 foo.py 1
key error
Traceback (most recent call last):
File "foo.py", line 19, in <module>
bad()
File "foo.py", line 17, in bad
print(e)
UnboundLocalError: local variable 'e' referenced before assignment什么情况？原来，在Python 3中，在except代码块作用域外无法访问异常对象。（原因是，Python 3会将内存堆栈中的循环引用进行保留，直到垃圾回收器运行后在内存中对其进行清理。）
更多内容请戳：
https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#except
解决方法之一是，在except代码块的作用域之外，加一句异常对象的引用就可以正常访问异常对象了。下面是处理后的代码，在Python2和Python3中的运行结果一致：
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()再次在Python3中运行代码：
$ python3 foo.py 1
key error
1
$ python3 foo.py 2
value error
2问题解决了！
更多有关Python2和Python3之间的区别，请戳：
https://www.toptal.com/python#hiring-guide
常见错误10：误用_del_方法
假设名为mod.py的文件中有如下代码：
import foo
class Bar(object):
...
def __del__(self):
foo.cleanup(self.myhandle)然后，你想在another_mod.py文件中进行如下操作：
import mod
mybar = mod.Bar()如果你试图运行another_mod.py，将会出现AttributeError异常。
为什么呢？因为当Python解释器关闭时，该模块的全局变量的值都会被置为None。因此，在上述示例中，在调用__del__函数时，foo的值已经为None。
关于Python解释器的更多内容，请戳：
https://mail.python.org/pipermail/python-bugs-list/2009-January/069209.html
调用atexit.register()函数可以解决上述的Python高阶编程问题。在调用atexit.register()函数后，当你的代码运行结束后（即正常退出程序的情况下），注册处理程序会在解释器关闭之前运行。
应用上述方法，修改后的mod.py文件如下：
import foo
import atexit
def cleanup(handle):
foo.cleanup(handle)
class Bar(object):
def __init__(self):
...
atexit.register(cleanup, self.myhandle)当程序正常终止时，这种方法可以很方便的调用程序的清理功能。上述示例中，foo.cleanup函数会决定如何处理self.myhandle所绑定的对象，但是调用atexit.register（）函数就可以由你决定何时执行清理功能。
总结
Python是一种强大且灵活的编程语言，提供了很多编程机制和范式，它可以极大地提高我们的工作效率。但不论使用何种软件工具或编程语言，开发人员都应该彻底理解Python的语法规则和编程规范，否则将会陷入“一知半解，害已误人”的状态。
不断学习Python的语法规则，尤其文中提到这些问题，有助于降低代码的出错概率，也会提升Python编程的效率。
