程序员必知的Python陷阱与缺陷列表分享

　　由于出现这个陷阱的时候经常使用了lambda，所以可能会认为是lambda的问题，但lambda表示不愿意背这个锅。问题的本质在与python中的属性查找规则，LEGB(local，enclousing，global，bulitin)，在上面的例子中，i就是在闭包作用域(enclousing)，而Python的闭包是 迟绑定 ， 这意味着闭包中用到的变量的值，是在内部函数被调用时查询得到的。

　　解决办法也很简单，那就是变闭包作用域为局部作用域。

　　>>> def create_multipliers(): ... return [lambda x, i = i:i*x for i in range(5)] ...

　　第七，定义__del__

　　大多数计算机专业的同学可能都是先学的C、C++，构造、析构函数的概念应该都非常熟。于是，当切换到python的时候，自然也想知道有没有相应的函数。比如，在C++中非常有名的RAII，即通过构造、析构来管理资源(如内存、文件描述符)的声明周期。那在python中要达到同样的效果怎么做呢，即需要找到一个对象在销毁的时候一定会调用的函数，于是发现了__init__, __del__函数，可能简单写了两个例子发现确实也能工作。但事实上可能掉进了一个陷阱，在python documnet是有描述的：

　　Circular references which are garbage are detected when the option cycle detector is enabled (it’s on by default), but can only be cleaned up if there are no Python-level __del__() methods involved.

　　简单来说，如果在循环引用中的对象定义了__del__,那么python gc不能进行回收，因此，存在内存泄漏的风险

　　第八，不同的姿势import同一个module

　　示例在stackoverflow的例子上稍作修改，假设现在有一个package叫mypackage，里面包含三个python文件：mymodule.py, main.py, __init__.py。mymodule.py代码如下：

　　l = [] class A(object): pass

　　main.py代码如下：

　　def add(x): from mypackage import mymodule mymodule.l.append(x) print "updated list",mymodule.l, id(mymodule) def get(): import mymodule print 'module in get', id(mymodule) return mymodule.l if __name__ == '__main__': import sys sys.path.append('../') add(1) ret = get() print "lets check", ret

　　运行python main.py，结果如下：

　　updated list [1] 4406700752 module in get 4406700920 lets check []

　　从运行结果可以看到，在add 和 get函数中import的mymodule不是同一个module，ID不同。当然，在python2.7.10中，需要main.py的第13行才能出现这样的效果。你可能会问，谁会写出第13行这样的代码呢?事实上，在很多项目中，为了import的时候方便，会往sys.path加入一堆路径。那么在项目中，大家同意一种import方式就非常有必要了

　　第九，python升级

　　python3.x并不向后兼容，所以如果从2.x升级到3.x的时候得小心了，下面列举两点：

　　在python2.7中，range的返回值是一个列表;而在python3.x中，返回的是一个range对象。

　　map()、filter()、 dict.items()在python2.7返回列表，而在3.x中返回迭代器。当然迭代器大多数都是比较好的选择，更加pythonic，但是也有缺点，就是只能遍历一次。在instagram的分享中，也提到因为这个导致的一个坑爹的bug。

　　第十，gil

　　以GIL结尾，因为gil是Python中大家公认的缺陷!

　　从其他语言过来的同学可能看到python用threading模块，拿过来就用，结果发现效果不对啊，然后就会喷，什么鬼。

　　总结：

　　毫无疑问的说，python是非常容易上手，也非常强大的一门语言。python非常灵活，可定制化很强。同时，也存在一些陷阱，搞清楚这些陷阱能够更好的掌握、使用这么语言。本文列举了一些python中的一些缺陷，这是一份不完全列表，欢迎大家补充。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!