Python 代码风格指南谷歌版（python的析构方法是）

Python 代码风格指南谷歌版（python的析构方法是）

非常感谢我们的忠实读者 shendeguize，在后台留言告诉我，已经翻译了《谷歌Python代码风格指南》 ，大家这样相互帮助，感觉真是太好。

Update: 2020.01.31

Translator: shendeguize@github

Link:

https://github.com/shendeguize/GooglePythonStyleGuideCN

本翻译囿于水平，可能有不准确的地方，欢迎指出，谢谢大家

如有引用,请注明出处

1 背景

Python是谷歌主要是用的动态语言，本风格指导列举了使用Python编程时应该做和不该做的事项(dos & don'ts)

为了帮助你正确地组织代码,我们编写了一个Vim的设置文件.对于Emacs,默认设置即可.

许多团队使用yapf自动格式工具来避免格式争议

2 Python语言规则

2.1 Lint

对代码使用pylint

2.1.1Definition(以下都译为定义)

pylint是一个用于在Python代码中发现bug和代码风格问题的工具,，pylint查找那些常在非动态语言(例如C或C++)编译器中捕获的问题.由于Python是动态语言,一些警告可能不正确,不过应该非常少有错误警告.

2.1.2 Pros

能够发现一些易被遗漏的错误,类似打字错误,调用早于声明等等.

2.1.3 Cons

pylint并不完美,为了更好的利用工具,我们有时候需要

a. Write around it(???)

b. 压制一些警告

c. 优化工具

2.1.4 Decision(以下都译为建议)

确保对代码应用pylint

如果一些警告是不合适的,就抑制这些警告,这是为了让其他警告不会被隐藏.为了压制警告,可以设置行级别的注释:

dict = 'something awful'  # Bad Idea... pylint: disable=redefined-builtin

pylint警告包含标识名(empty-docstring),谷歌专有的警告以g-开头.

如果抑制警告的原因在标识名称中表述不够清晰,请额外添加注解.

用这种方式来抑制警告的优点是我们能够简单地找到抑制的警告并且重新访问这些警告.

可以通过下述方式来获得pylint警告列表:

pylint --list-msgs

用下述方式来获取某个特定消息的更多具体信息:

pylint --help-msg=C6409

优先使用pylint: disable而非旧方法(pylint: disable-msg)

如果要抑制由于参数未使用的警告,可以在函数开头del,并注释为什么要删除这些未使用参数,仅仅一句"unused"是不够的:

def viking_cafe_order(spam, beans, eggs=None):

    del beans, eggs  # Unused by vikings.

    return spam + spam + spa

其他可以用来抑制警告的方式包括用''作为未使用参数的标识,在参数名前增加'unused',或者分配这些参数到'_'.这些方式是可以的,但是已经不鼓励继续使用.前两种方式会影响到通过参数名传参的调用方式,而最后一种并不能保证参数确实未被使用.

2.2 Imports

只在import包和模块的时候使用import,而不要应用在单独的类或函数.(这一条对于typing_module有特别的意外)

2.2.1 定义

一个模块到另一个模块之间共享代码的复用性机制

2.2.2 Pros

命名空间管理约定简单,每个标识的源都一致性地被指明了.例如x.Obj表示Obj是在模块x中定义的

2.2.3 Cons

模块名可能会有冲突,一些模块名可能很长,比较不方便

2.2.4 建议

import x（当x是包或模块）

from x import y （当x是包前缀，y是不带前缀的模块名）

from x import  y as z （当有重复模块名y或y过长不利于引用的时候）

import y as z （仅在非常通用的简写的时候使用例如import numpy as np）

以sound.effects.echo为例:

from sound.effects import echo...echo.EchoFilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

不要使用相对引用，即便在同一包内，也使用完整包名import,这有助于避免无意重复import包.

从typing module和six.moves module import不适用上述规则

2.3 包

每一模块都要从完整路径import

2.3.1 Pros

2.3.2 Cons

让部署代码时有些困难,因为包架构也需要赋值,不过对于现在的部署机制而言,这其实不是问题.

2.3.3 建议

所有的新代码都要从完整包名来import模块

import示例应该像这样:

Yes:

# Reference absl.flags in code with the complete name (verbose).

# 在代码中使用完整路径调用absl.flags

import absl.flagsfrom doctor.who import jodie

FLAGS = absl.flags.FLAGS

# Reference flags in code with just the module name (common).

# 在代码中只用包名来调用flags

from absl import flagsfrom doctor.who import jodie

FLAGS = flags.FLAGS

No:(假设文件在doctor/who中,jodie.py也在这里)

# Unclear what module the author wanted and what will be imported.  The actual

# import behavior depends on external factors controlling sys.path.

# Which possible jodie module did the author intend to import?

# 实际的import操作依赖于受到外部参数控制的sys.path

import jodie

不应该假设主代码所在路径被包含在sys.path中,即使有些时候可以work.在上一例代码中,我们应该认为import jodie指的是import一个叫做jodie的第三方包或者顶级目录中的jodie,而非一个当前路径的jodie.py

2.4 异常

异常处理是允许使用的,但使用务必谨慎

2.4.1 定义

异常是一种从正常代码段控制流中跳出以处理错误或者其他异常条件的手段.

2.4.2 Pros

正常代码的控制流时不会被错误处理代码影响的.异常处理同样允许在某些情况下,控制流跳过多段代码,例如在某一步从N个嵌入函数返回结果而非强行延续错误代码.

2.4.3 Cons

可能会让控制流变的难于理解,也比较容易错过调用库函数的报错.

2.4.4 建议

异常必定遵循特定条件:

使用raise MyError('Error message')或者raise MyError()，不要使用两段raise MyError, 'Error message'

当内置异常类合理的时候,尽量使用内置异常.例如:抛出ValueError来表示一个像是违反预设前提(例如传参了一个负数给要求正数的情况)的程序错误发生.

不要使用assert来片段公共结构参数值.assert是用来确认内部计算正确性也不是用来表示一些预期外的事件发生的.如果异常是后续处理要求的,用raise语句来处理,例如:

Yes:

def connect_to_next_port(self, minimum):

"""Connects to the next available port.

Args:

    minimum: A port value greater or equal to 1024.

Returns:

    The new minimum port.

Raises:

    ConnectionError: If no available port is found.

"""

if minimum < 1024:

    # Note that this raising of ValueError is not mentioned in the doc

    # string's "Raises:" section because it is not appropriate to

    # guarantee this specific behavioral reaction to API misuse.

    # 注意抛出ValueError这件事是不在docstring中的Raises中提及, 因为这样并适合保障对于API误用的特殊反馈

    raise ValueError('Minimum port must be at least 1024, not %d.' % (minimum,))

port = self._find_next_open_port(minimum)

if not port:

    raise ConnectionError('Could not connect to service on %d or higher.' % (minimum,))

assert port >= minimum, 'Unexpected port %d when minimum was %d.' % (port, minimum)

return port

No:

def connect_to_next_port(self, minimum):

"""Connects to the next available port.

Args:

    minimum: A port value greater or equal to 1024.

Returns:

    The new minimum port.

"""

assert minimum >= 1024, 'Minimum port must be at least 1024.'

port = self._find_next_open_port(minimum)

assert port is not None

return port

库或者包可能会定义各自的异常.当这样做的时候,必须要继承一个已经存在的异常类,异常类的名字应该以Error结尾,并且不应该引入重复(foo.FooError)

永远不要用捕获全部异常的except:语句,或者捕获Exception或者StandardError除非:

再次抛出这个异常

在程序中异常不会继续但是会被记录以及消除(例如通过保护最外层的方式保护线程不会崩溃)的地方创造一个孤立点.

Python在这个方面容忍度很高,并且except:语句会捕获包括拼写错误,sys.exit(),Ctrl+C终止,单元测试失败和和所有你并没有想到捕获的其他异常.

最精简try/except表达式内部的代码量,try代码块里的代码体量越大,月可能会在你不希望抛出异常的代码中抛出异常,进而在这种情况下,try/except掩盖了一个真实的异常

使用finally来执行代码,这些代码无论是否有异常在try代码块被抛出都会被执行.这在清理(即关闭文件)时非常有用.

当捕获了异常时,用as而不是逗号分段.

try:

   raise Error()

except Error as error:

   pass

2.5 全局变量

避免全局变量

2.5.1 定义

在模块级别或者作为类属性声明的变量

2.5.2 Pros

有些时候有用

2.5.3 Cons

在import的过程中,有可能改变模块行为,因为在模块首次被引入的过程中,全局变量就已经被声明

2.5.4 建议

避免全局变量

作为技术变量,模块级别的常量是允许并鼓励使用的.例如MAX_HOLY_HANDGRENADE_COUNT = 3, 常量必须由大写字母和下划线组成,参见下方命名规则

如果需要,全局变量需要在模块级别声明,并且通过在变量名前加_来使其对模块内私有化.外部对模块全局变量的访问必须通过公共模块级别函数,参见下方命名规则

2.6 内嵌/局部/内部 类和函数

内嵌局部函数或类在关闭局部变量时是可以的.内部类意识可用的.(译注:这里我的理解是当内嵌局部函数或类是和局部变量在同一个封闭作用域内是可以的.)

2.6.1 定义

类可以在方法,函数,类内定义.函数可以在方法或函数内定义.内嵌函数对封闭作用域的变量具有只读访问权限.

2.6.2 Pros

允许定义只在非常有限作用域内可用的工具类或工具函数.Very ADT-y(??符合抽象数据类型要求???),通常用于实现装饰器

2.6.3 Cons

内嵌或局部类的实例是不能被pickle的,内嵌函数或类是不能被直接测试的.嵌套会让外部函数更长并且更难读懂.

2.6.4 建议

除了一些特别声明,这些内嵌/局部/内部类和函数都是可以的.

避免内嵌函数或类除了需要关闭一个局部值的时候.(译者理解可能是除了将局部变量封闭在同一个作用域的情况以外).不要把一个函数转为内嵌指示为了避免访问.在这种情况下,把函数置于模块级别并在函数名前加_以保证测试是可以访问该函数的.

2.7 列表推导和生成器表达式

在简单情况下是可用的

2.7.1 定义

List, Dict和Set推导生成式以及生成器表达式提供了一个简明有效的方式来生成容器和迭代器而不需要传统的循环,map(),filter()或者lambda表达式

2.7.2 Pros

简单地推导表达比其他的字典,列表或集合生成方法更加简明清晰.生成器表达式可以很有效率,因为完全避免了生成列表.

2.7.3 Cons

负载的推导表达式或生成器表达式很难读懂

2.7.4 建议

简单情况下使用时可以的.每个部分(mapping表达式,filter表达式等)都应该在一行内完成.多个for条款或者filter表达式是不允许的.当情况变得很复杂的适合就使用循环.

Yes:

result = [mapping_expr for value in iterable if filter_expr]

result = [{'key': value} for value in iterable

          if a_long_filter_expression(value)]

result = [complicated_transform(x)

          for x in iterable if predicate(x)]

descriptive_name = [

    transform({'key': key, 'value': value}, color='black')

    for key, value in generate_iterable(some_input)

    if complicated_condition_is_met(key, value)

]

result = []

for x in range(10):

    for y in range(5):

        if x * y > 10:

            result.append((x, y))

return {x: complicated_transform(x)

        for x in long_generator_function(parameter)

        if x is not None}

squares_generator = (x**2 for x in range(10))

unique_names = {user.name for user in users if user is not None}

eat(jelly_bean for jelly_bean in jelly_beans

    if jelly_bean.color == 'black')

No:

result = [complicated_transform(

          x, some_argument=x+1)

          for x in iterable if predicate(x)]

result = [(x, y) for x in range(10) for y in range(5) if x * y > 10]

return ((x, y, z)

        for x in range(5)

        for y in range(5)

        if x != y

        for z in range(5)

        if y != z)

2.8 默认迭代器和运算符

对支持默认迭代器和云算法的类型例如列表,字典和文件等使用它们

2.8.1 定义

容器类型(例如字典,列表等)定义了的默认的迭代器和成员检查运算符.

Pros

默认迭代器和操作符是简单有效的,能够直接不需额外调用方法地表达操作.使用默认操作符的函数是通用的.能被用于任何支持这些操作的类型.

Cons

不能通过方法名来分辨类型,例如has_key()意味着字典,当然这也是一种优势.

建议

对于支持的类型诸如列表,字典和文件,使用默认迭代器和操作符.内置类型同样定义了迭代器方法.优先使用这些方法而非那些返回列表的方法.吹飞能够确定在遍历容器的过程中不会改变容器.不要使用Python 2专有迭代方法除非必要.

Yes:

for key in adict: ...

if key not in adict: ...

if obj in alist: ...

for line in afile: ...

for k, v in adict.items(): ...

for k, v in six.iteritems(adict): ...

No:

for key in adict.keys(): ...

if not adict.has_key(key): ...

for line in afile.readlines(): ...

for k, v in dict.iteritems(): ...

2.9 生成器

需要时使用生成器

2.9.1 定义

生成器函数返回一个迭代器,每次执行yield语句的时候生成一个值.在生成一个值之后,生成器函数的运行被挂起直到需要下一个值.

2.9.2 Pros

简化代码,因为局部变量和控制流在每次调用时被保留,生成器相比于一次性生成整个一个列表值要更节省内存.

2.9.3 Cons

无

2.9.4 建议

建议使用.在生成器函数的文档字符串中使用"Yields:"而非"Returns:"

2.10 Lambda表达式

单行代码时是可以的

2.10.1 定义

lambda在一个表达式内定义了匿名函数,而不在语句里.lambda表达式常被用于定义高阶函数(例如map()和filter())使用的回调函数或者操作符.

2.10.2 Pros

方便

2.10.3 Cons

比局部函数更难读懂和debug,匿名意味着堆栈跟踪更难懂.表达性受限因为lambda函数只包含一个表达式

2.10.4 建议

对于单行代码而言,可以使用lambda表达式.如果lambda表达式内的代码超过60-80个字符,最好定义成为常规的内嵌函数.

对于一般的操作诸如乘法,使用operator模块内置函数而非重新定义匿名函数,例如使用operator.mul而非lambda x,y: x * y

2.11 条件表达式

简单情况下可以使用.

2.11.1 定义

条件表达式(也称为三元运算符)是一种更短替代if语句的机制.例如x = 1 if cond else 2

2.11.2 Pros

相对于if语句更短也更方便

2.11.3 Cons

比if语句可能更难读懂,当表达式很长的时候条件部分可能很难定位.

2.11.4 建议

简单情况可以使用.每个部分(真值表达式,if表达式,else表达式)必须在一行内完成.如果使用条件表达式很富的时候使用完整的if语句.

Yes:

one_line = 'yes' if predicate(value) else 'no'

slightly_split = ('yes' if predicate(value)

                  else 'no, nein, nyet')

the_longest_ternary_style_that_can_be_done = (

    'yes, true, affirmative, confirmed, correct'

    if predicate(value)

    else 'no, false, negative, nay')

No:

bad_line_breaking = ('yes' if predicate(value) else

                     'no')portion_too_long = ('yes'

                    if some_long_module.some_long_predicate_function(

                        really_long_variable_name)

                    else 'no, false, negative, nay')

2.12 默认参数值

大多数情况下都OK

2.12.1 定义

在函数参数列表的最后可以为变量设定值,例如def foo(a, b=0):.如果foo在调用时只传入一个参数,那么b变量就被设定为0,如果调用时传入两个参数,那么b就被赋予第二个参数值.

2.12.2 Pros

通常一个函数可能会有大量默认值,但是很少会有需要修改这些默认值的时候.默认值就提供了一个很简单满足上述情况的方式,而不需要为这些少见的情况重新定义很多函数.因为Python不支持重载方法或函数,默认参数是一个很简单的方式来"假重载"行为.

2.12.3 Cons

默认参数在模块加载时就被复制.这在参数是可变对象(例如列表或字典)时引发问题.如果函数修改了这些可变对象(例如向列表尾添加元素).默认值就被改变了.

2.12.4 建议

使用时请注意以下警告----在函数或方法定义时不要将可变对象作为默认值.

Yes:

def foo(a, b=None):

    if b is None:

        b = []

def foo(a, b: Optional[Sequence] = None):

    if b is None:

        b = []

def foo(a, b: Sequence = ()):  # Empty tuple OK since tuples are immutable 空元组是也不可变的

    ...

No:

def foo(a, b=[]):

    ...

def foo(a, b=time.time()):  # The time the module was loaded??? 模块被加载的时间???

    ...

def foo(a, b=FLAGS.my_thing):  # sys.argv has not yet been parsed... sys.argv还未被解析

    ...

def foo(a, b: Mapping = {}):  # Could still get passed to unchecked code 仍可传入未检查的代码(此处翻译可能有误)

    ...

2.13 属性

使用属性可以通过简单而轻量级的访问器和设定器方法来来访问或设定数据.

2.13.1 定义

一种装饰器调用来在计算比较轻量级时作为标准的属性访问来获取和设定一个属性的方式

2.13.2 Pros

对于简单的属性访问,减少显式的get和set方法能够提升可读性.允许惰性计算.被认为是一种Python化的方式来维护类接口.在表现上,当直接对变量的访问更合理时,允许属性绕过所需的琐碎的访问方法.

2.13.3 Cons

在Python2中必须继承于object,可能会隐藏像是操作符重载之类的副作用.对于子类而言,属性可能有些迷惑性.

2.13.4 建议

在通常会有简单而且轻量级的访问和设定方法的新代码里使用属性来访问或设定数据.属性在创建时被@property装饰,参加装饰器

如果属性本身未被重写,带有属性的继承可能不够明晰,因而必须确保访问方法是被间接访问的,来确保子类的方法重载是被属性调用的(使用Template Method DP,译者:应是模板方法设计模式).

Yes:

class Square(object):

    """A square with two properties: a writable area and a read-only perimeter.

    To use:

    >>> sq = Square(3)

    >>> sq.area

    9

    >>> sq.perimeter

    12

    >>> sq.area = 16

    >>> sq.side

    4

    >>> sq.perimeter

    16

    """

    def __init__(self, side):

        self.side = side

    @property

    def area(self):

        """Area of the square."""

        return self._get_area()

    @area.setter

    def area(self, area):

        return self._set_area(area)

    def _get_area(self):

        """Indirect accessor to calculate the 'area' property."""

        return self.side ** 2

    def _set_area(self, area):

        """Indirect setter to set the 'area' property."""

        self.side = math.sqrt(area)

    @property

    def perimeter(self):

        return self.side * 4

2.14 True/Flase表达式

只要可能,就使用隐式False的if语句

2.14.1 定义

在布尔环境下,Python对某些值判定为False,一个快速的经验规律是所有"空"值都被认为是False,所以0, None, [], {}, ''的布尔值都是False

2.14.2 Pros

使用Python布尔类型的条件语句可读性更好而且更难出错,大多数情况下,这种方式也更快.

2.14.3 Cons

对于C/C++开发者而言可能有些奇怪

建议

如果可能的话,使用隐式False.例如使用if foo:而非if foo != []:下面列举了一些你应该牢记的警告:

使用if foo is None(或者if foo is not None)来检查None.例如在检查一个默认值是None的变量或者参数是否被赋予了其他值的时候,被赋予的其他值的布尔值可能为False.

不要用==来和布尔值为False的变量比较,使用if not x,如果需要区别False和None,那么使用链式的表达式如if not x and x is not None

对于序列(如字符串,列表,元组),利用空序列为False的事实,故而相应地使用if seq:和if not seq:而非if len(seq)或if not len(seq):.

在处理整数时,隐式的False可能会引入更多风险(例如意外地将None和0进行了相同的处理)你可以用一个已知是整形(并且不是len()的结果)的值和整数0比较.

Yes:

if not users:

    print('no users')

if foo == 0:

    self.handle_zero()

if i % 10 == 0:

    self.handle_multiple_of_ten()

def f(x=None):

    if x is None:

        x = []

No:

if len(users) == 0:

    print('no users')

if foo is not None and not foo:

    self.handle_zero()

if not i % 10:

    self.handle_multiple_of_ten()

def f(x=None):

    x = x or []

2.15 弃用的语言特性

尽可能利用字符串方法而非string模块.使用函数调用语法而非apply.在函数参数本就是一个行内匿名函数的时候,使用列表推导表达式和for循环而非filter和map

2.15.1 定义

当前Python版本提供了人们普遍更倾向的构建方式.

2.15.2 建议

我们不是用任何不支持这些特性的Python版本,因而没有理由使用新方式.

Yes:

words = foo.split(':')

[x[1] for x in my_list if x[2] == 5]

map(math.sqrt, data)    # Ok. No inlined lambda expression. 可以,没有行内的lambda表达式

fn(*args, **kwargs)

No:

words = string.split(foo, ':')

map(lambda x: x[1], filter(lambda x: x[2] == 5, my_list))

apply(fn, args, kwargs)

2.16 词法作用域

可以使用

2.16.1 定义

一个内嵌Python函数可以引用在闭包命名空间内定义的变量,但是不能对其复制.变量绑定是解析到使用词法作用域的,即基于静态程序文本.任何对块内命名的赋值都会让Python将对于这个命名的引用都作为局部变量,即使在使用先于赋值的情况下也是.如果有全局声明,这个命名就会被认为是全局变量.

一个使用这个特性的例子是:

def get_adder(summand1):

    """Returns a function that adds numbers to a given number."""

    def adder(summand2):

        return summand1 + summand2

    return adder

2.16.2 Pros

经常可以让代码更简明优雅,尤其会让有经验的Lisp和Scheme(以及Haskell和ML还有其他)的程序要很舒服.

2.16.3 Cons

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