寫出漂亮 Python 代碼的 20條準(zhǔn)則

1. 優(yōu)美勝于丑陋；
2. 明了勝于晦澀；
3. 簡單勝于復(fù)雜；
4. 復(fù)雜勝于晦澀；
5. 扁平勝于嵌套；
6. 間隔勝于緊湊；
7. 可讀性很重要；
8. 特例不足以特殊到違背這些原則；
9. 實(shí)用性勝過純粹；
10. 永遠(yuǎn)不要默默地忽視錯誤；
11. 除非明確需要這樣做；
12. 面對模棱兩可，拒絕猜測；
13. 解決問題最直接的方法應(yīng)該有一種，最好只有一種；
14. 當(dāng)然這是沒法一蹴而就的，除非你是荷蘭人；
15. 做也許好過不做；
16. 但不想就做還不如不做；
17. 如果方案難以描述明白，那么一定是個糟糕的方案；
18. 如果實(shí)現(xiàn)容易描述，那可能是個好方案；
19. 命名空間是一種絕妙的理念，多加利用！

# &&, ||if a == 0 && b == 1 || c == True:
# and, orif a == 0 and b == 1 or c == True:
# 這兩個邏輯表達(dá)式在 Python 中是相同的# 從語義的角度來看，可以使用選擇操作符來構(gòu)造完全相同的表達(dá)式。

• 如何參照 PEP 8 編寫漂亮的 Python 代碼
  https://realpython.com/python-pep8/
• 優(yōu)雅的 Python 與 PEP8
  https://medium.com/@mariasurmenok/stylish-python-with-pep8-c3ca93531418
• PEP-8 的陷阱
  https://medium.com/@ian.reinert/the-pitfalls-of-pep-8-b6108b006ed9

• 一般來說，避免使用以下名稱：
• 太寬泛，如my_list；
• 太冗長，如list_of_machine_learning_data_set；
• 太模糊，如“1”、“I”、“o”、“O”。
• 包 / 模塊名應(yīng)該全部小寫：
• 首選使用一個單詞命名；
• 當(dāng)需要使用多個單詞時，使用下劃線分割它們。
• 類名應(yīng)遵循 UpperCaseCamelCase 規(guī)范
• 變量方法函數(shù)應(yīng)該采用小寫（如果需要，用下劃線分割）
• 常量名必須全大寫（如果需要，用下劃線分割）

簡單比復(fù)雜更難：你必須付出巨大艱辛，化繁為簡。但這一切到最后都是值得的，因?yàn)橐坏┠阕龅搅?，你便能?chuàng)造奇跡。——喬布斯

words = [ Hannibal ,  Hanny ,  Steeve ]# 不成熟的方法index = 0for word in words:    print(index, word)    index += 1
# 推薦方法for index, word in enumerate(words):    print(index, word)

subjects = [ math ,  chemistry ,  biology ,  pyhsics ]grades = [ 100 ,  83 ,  90 ,  92 ]grades_dict = dict(zip(subjects, grades))print(grades_dict)

money = 10000000print("I earn", money, "dollars by writing on medium.")
money = 10_000_000print(f"I earn {money} dollars by writing on medium.")

一個作家的風(fēng)格不應(yīng)該在他的思想和讀者的思想間設(shè)置障礙。

try:    x = int(input("Please enter an Integer: "))except ValueError:    print("Oops! This is not an Integer.")except Exception as err:    print(err)else:    print( You did it! Great job! )finally:    print( ヽ(??▽?)ノ )
# 1. 這段代碼可能中斷。# 2. 如果出現(xiàn)值錯誤就會觸發(fā)。# 3. 處理值錯誤之外的錯誤。# 4. 如果沒有觸發(fā)錯誤就執(zhí)行。# 5. 不管是否觸發(fā)錯誤都執(zhí)行。

重要的是要不斷學(xué)習(xí)，享受挑戰(zhàn)，容忍歧義。我們都不知道最終會怎樣?！?shù)倌取せ艏{

import numpy as np
a = np.arange(5)print(a < 3)if a < 3:    print( smaller than 3 )

ValueError: 具有多個元素的數(shù)組的真值不明確，請使用 a.any() 或 a.all()

import numpy as np
a = np.array([True, True, True])b = np.array([False, True, True])c = np.array([False, False, False])
print(a.all())print(a.any())
print(b.all())print(b.any())
print(c.all())print(c.any())

你可以拖延，但時間不會，失去的時間一去不復(fù)返。——本杰明·富蘭克林

18 如果解決方案難以解釋清楚，那一定很糟糕

19 如果實(shí)現(xiàn)容易描述，那可能是個好方案

20 命名空間是一種絕妙的理念，多加利用！

1. 內(nèi)置命名空間：可以在不創(chuàng)建自定義函數(shù)或?qū)肽K（如print()函數(shù)）的情況下調(diào)用。
2. 全局命名空間：當(dāng)用戶創(chuàng)建一個類或函數(shù)時，將創(chuàng)建一個全局命名空間。
3. 局部命名空間：局部作用域中的命名空間。

—?THE END —

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