五大代码异味：你需要提高警惕了！

本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。

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作为广泛应用的警告标志，与字面意思不同，代码异味并不是指代码中需要立即注意的漏洞。相反，它反映出代码中更深层次的问题，更确切地说是代码中的裂缝，如果不加以纠正，这些问题可能会在未来导致更严重的后果。

代码异味是弱点或设计缺陷的标志，可能会在可读性、可维护性和可拓展性上导致问题，通常是由不当做法和未使用正确的工具导致的。

Python是最流行的语言之一，这在很大程度上与其相当容易的学习曲线和高度伪英语句法有关，而这却容易令人陷入单一的做事方法。本文中，我们将了解一些典型的Python代码异味案例以及如何避免它们。

可变默认参数

在Python中，使用默认参数是一个很常见的操作，你可以设置一个预定值，并在调用时选择更改。这在设置文字、数字或布尔值时很有用，因为有助于避免出现较长的有冗余值的参数列表。

但是将可变的值设置为默认参数可能是危险的，并且会导致bug。来看以下示例：

 
 
 
 
  
  
  
  def addElements(a=[]):
  
  
  
      a.append(5)
  
  
  
      return aaddElements()
  
  
  
  # [5]
  
  
  
  addElements()
  
  
  
  # [5, 5]

相同的函数在每次调用时给出不同的结果。Python中可变默认值的问题是它们只在定义函数时计算一次。每次调用函数时，使用变异值，可能会导致意外的问题，因为跟踪函数调用真的很麻烦。

因此，使用None作为默认值，并在函数中分配可变变量是更安全的，因为你不会以可维护性问题结束，只有在确定需要时才使用可变的默认参数。

选择 `range` 而不是`enumerate`

Python的for循环不是最常用的代码编写方式，但有时也会需要到。现在，Python中的for 循环的运行与其他语言不同，你可能会本能地以非惯用的方式编写传统风格的range(len())，如下所示：

 
 
 
 
  
  
  
  names =["a", "b", "c"]for i in range(len(names)):
  
  
  
      print(i, names[i])

重复基于C-style索引的循环是相当常见的，但这是一种不当做法。其迫使你通过显式索引变量访问元素，所以它不仅Python特性不明显，而且还存在可读性问题。

使用enumerator能提供一个元组的优势，该元组负责同时跟踪索引值和元素。除了更简便，优化程度还更高，它还提供了可选的第二个参数来设置数值。

 
 
 
 
  
  
  
  for i, name in enumerate(names):
  
  
  
     print(i, name)

忽略内置函数和过度循环

循环不是不能用，但在其中应用转换操作时，它可能会导致冗长的条件代码。在这种情况下，不要忽略已经可以使用的内置函数，如map()filter()和reduce()，这是非常重要的。更重要的是，Python提供了列表解析，这显然是最具Python特性的替换循环方法。

嵌套for循环是代码异味的另一个典型例子。Python程序员在进行模式匹配或一起运行多个迭代时很容易中枪。下列代码一旦再加几行就会看起来不美观：

 
 
 
 
  
  
  
  for x in listA:
  
  
  
      for y in listB:
  
  
  
          r.append((x, y))

使用itertools不仅可以提高性能，还更简洁明了。看看上面的代码在itertools.product()中有多整洁：

 
 
 
 
  
  
  
  for x, y in itertools.product(listA,listB):    
  
  
  
      r.append((x, y))

通过使用上面的product，也可以很容易地将其传递到其他高阶函数中。同时在多个列表上同时迭代时，使用zip()函数也不错(如需索引，还可以使用enumerator)。

滥用列表解析

列表解析能灵活创建列表，功能强大，但很容易被误用或滥用，来看一些案例。

(1) 在不需要时过度进行列表解析

通常，我们开始沉迷于使用列表解析是为了尝试花哨的东西，而不是真需要它。比如在简单的情况下可以使用列表构造函数：

 
 
 
 
  
  
  
  names =["A","B","C"][x.lower() for x in names]#use this
  
  
  
  list(map(str.lower, names))

(2) 在实际不存储时使用列表解析

列表解析有助于轻松定义和创建列表，但它们始终存储于内存中。如果不使用系统进程，将有可能损害大数量的数据。因此，使用生成器表达式是更好的选择，因为它按需一次加载一个值。

嵌套分析也需要关注，因为这可能导致可读性问题，知道什么时候使用它，什么时候回退到for循环上是很重要的。

喜欢布尔标志参数和全局变量

布尔是最容易学习的数据类型。在Python中，提供命名参数使工作轻松得多。但是，它们很容易产生嵌套if else块的复杂代码并导致可读性问题。多个布尔存在隐藏的依赖关系，会产生一些问题。因而最好使用枚举，而不是多布尔逻辑。Enum数据类型是可扩展的，可以确保更好的代码结构。

全局变量在所有语言中都是麻烦的，Python也是如此。虽然有时我们确实需要使用它们，但将其误用作传递或访问数据的快捷方式可能很危险，因为它可变。

跟踪它的状态会很棘手，因为你永远不知道谁可能会改变它。如果开始到处使用全局变量，命名冲突则会导致命名空间受到不好的影响。

图源：unsplash

我们都见过代码异味，神秘的注释、多余的字符串文字和神奇的数字也算代码异味。在编写注释时，重要的是要说明“为什么”部分，因为“什么”部分应该从代码本身得到解释。

你得学会快速定位到代码异味并将其去除。

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