Google Python编码规范详解

Python 编程规范 在编写Python代码时，遵循一定的风格指南是至关重要的，因为它不仅可以提高代码的可读性，还能让团队协作更加高效。Google Python Style Guide 是一份详尽的编码规范，它提供了关于代码布局、命名约定、注释、异常处理等方面的一致性指导。 1. 分号 - 避免在行尾使用分号，这不符合Python的习惯，Python通过换行来分隔语句。 - 同时，避免将两条命令写在同一行，以保持清晰的代码结构。 2. 行长度 - 通常建议每行代码不超过80个字符，这有助于在大多数编辑器和终端中查看代码。 - 在Python 2.4及更早版本中，允许导入语句超过80个字符，但可以通过适当使用括号进行换行。 3. 括号 - 不要过度使用括号，它们主要用于创建元组、列表、字典等数据结构，以及在表达式中提供视觉分隔。 - 可以使用括号进行行连接，例如在长函数调用或字符串连接中。 4. 缩进 - Python依赖缩进来表示代码块，标准是使用4个空格，而不是制表符。 - 对于多行表达式，如列表推导式，括号内的元素应该适当缩进。 5. 空行 - 使用空行来区分函数、类定义和逻辑段落，通常在函数之间留两个空行，函数内的逻辑段落之间留一个空行。 6. 空格 - 使用空格来增强代码的可读性，例如在运算符周围、逗号后面等。 - 不要在圆括号、方括号或花括号内使用额外的空格。 7. 注释 - 注释应简洁明了，解释代码的目的和逻辑，而非重复代码的内容。 - 类定义前可以使用三引号（'''）创建文档字符串，提供类的详细说明。 8. 类 - 类名首字母大写，遵循`CamelCase`命名规则。 - 类的方法名使用`snake_case`，即下划线分隔的小写字母。 9. 字符串 - 字符串可以单引号或双引号包围，根据需要选择，以避免过多的转义。 - 长字符串可以使用三引号（'''或"""）创建多行字符串。 10. TODO注释 - 使用`TODO`注释标记未完成的工作，包含责任人和预计完成日期。 11. 导入格式 - 导入应按照以下顺序排列：标准库、第三方库、本地模块。 - 每个导入类别之间应有空行，同类别内的导入应按字母顺序排序。 - 要避免使用`from module import *`，以保持明确的依赖关系。 12. 语句 - 避免使用复杂的表达式，尤其是那些不易理解的链式条件。 - 使用`if`、`else`、`elif`语句时，每个部分应保持对齐。 13. 访问控制 - Python没有严格的访问修饰符，但通常遵循`_single_leading_underscore`（内部使用）和`__double_leading_underscore`（名称混淆）的约定。 14. 命名 - 遵循一致的命名约定，如变量使用`snake_case`，常量使用`UPPER_CASE`。 - 避免使用保留字作为变量名。 15. 主程序 - 在脚本的最底部，通常有一个`if __name__ == '__main__':`块，这是执行脚本时才会运行的代码。 16. Python语言规范 - 遵循Python的官方PEP 8编码规范，这是Python社区广泛接受的标准。 - 使用`pylint`、`pycodestyle`等工具检查代码风格。 17. pychecker - `pychecker`是用于静态分析Python代码的工具，可以帮助发现潜在的问题。 18. 包和导入 - 使用`import`语句导入所需模块，避免循环导入。 - 使用`from ... import ...`时，只导入确实需要的特定对象。 19. 异常 - 使用`try/except`语句捕获并处理异常，提供清晰的错误消息。 - 为异常指定类型，避免使用`except:`，以确保只捕获预期的异常。 20. 全局变量 - 尽量减少全局变量的使用，因为它们可能引起意想不到的副作用。 21. 嵌套/本地/内部类或函数 - 使用嵌套函数或类来封装局部逻辑，提高代码组织性。 22. 列表推导式 - 列表推导式提供了一种简洁的创建新列表的方式，但要避免过于复杂的表达式。 23. 默认迭代器和操作符 - Python提供了一些内置的迭代器和操作符，如`in`、`not in`、`+=`等，充分利用这些特性可以使代码更简洁。 24. 生成器 - 生成器是节省内存的迭代器，使用`yield`语句创建。 25. Lambda函数 - Lambda函数用于创建小型匿名函数，通常用于简短的、一次性的操作。 26. 默认参数值 - 注意默认参数的生命周期，避免使用可变对象（如列表、字典）作为默认值，可能导致意外行为。 27. 属性（properties） - 使用`@property`装饰器创建只读属性，保护数据不被直接修改。 28. True/False的求值 - 在比较中，许多值（除了0、None和空容器）都被视为`True`，理解这一点能避免布尔陷阱。 29. 过时的语言特性 - 避免使用已过时的语言特性，如`print`作为语句，转而使用`print()`函数。 30. 静态作用域（Lexical Scoping） - Python的变量作用域遵循静态作用域规则，了解这一点有助于避免变量作用域相关的错误。 31. 函数与方法装饰器 - 装饰器可以用于修改或扩展函数或方法的行为，是Python的强大特性。 32. 线程 - Python的线程主要受GIL（全局解释器锁）限制，适合I/O密集型任务，而非CPU密集型任务。 33. 力度过大的特性 - 避免过度使用复杂或晦涩的特性，保持代码简单易懂。 遵循这些规范和最佳实践，将有助于写出清晰、易于理解和维护的Python代码。在开发过程中，定期进行代码审查和使用静态代码分析工具，可以进一步提高代码质量。