Python编程陷阱-优快云博客

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本文通过具体实例探讨了Python编程中常见的几个陷阱，包括变量作用域、列表操作时的内存分配问题及元组创建误区等，帮助读者更深入地理解Python。

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编程的人，特别是学过c语言，使用过很长时间c的人，都会觉得，python这种语言跟matlab一样，没什么内涵，很easy。一开始也是这么想的，那是慢慢的，越来越觉得，人生苦短，我用python的理念其实不对。python完成一些小制作是很easy的事情，但是真正要成为一种工具，其实还是要考虑很多事情。近期实习的过程中，这种感觉越来越强烈了。

python看起来简单，其实内涵很复杂。有人说c很难，有指针；c++很难，要自己管理内存。其实，这种能看到的东西就不算难，掌握了就好，难的是隐藏起来的东西。就像风险，内被预计到的，都不是风险。

1.函数内部引用的错误

va = 100
def df_f():
    print va
    va = 9
    print va
df_f()

没有接触过的同学，恐怕觉得上面这段代码是没有问题的，因为python会自动去引用全局变量。

首先，我们要清楚一点，python变量查找的顺序是
Python的作用域解析是基于LEGB规则，分别是Local、Enclosing、Global、Built-in。也就是说，python会先查找函数内部的局部变量。那么问题来了，第一个print va的时候，寻找局部变量的时候能找到吗？答案是能！

这是因为，python在函数定义的时候，所有的变量初始化已经完成了，换句话说，我们定义函数，而没有调用的时候，下面的va = 9这句话已经定义了一个va变量。当我们调用函数的时候，第一个print va会去寻找va局部变量，幸运的是，他找到了va这个局部变量，但是，当时这个变量还没有赋值，只是被预留了，所以，最后就是出现了错误：

UnboundLocalError: local variable 'va' referenced before assignment

再来看一段：

va = 100
def df_f():
    va = 20
    print va
    va = 9
    print va
df_f()
print va

我们看到结果是这样的：

D:\Anaconda2\python.exe E:/academic/funny/python_one_one_code/cl_4/hh.py
20
9
100

Process finished with exit code 0

和我们的想法一下，va在函数里面是局部变量，并不会改变外面这个值。

当我们真的想一开始就用外面这个va怎么办？这个时候就要用global申明。

va = 100
def df_f():
    global va
    print va
    va = 9
    print va
df_f()
print va

D:\Anaconda2\python.exe E:/academic/funny/python_one_one_code/cl_4/hh.py
100
9
9

Process finished with exit code 0
可以看到，全局变量va被我们在函数内部改变了。

还有更加夸张的例子:

import random
 
def func(ok):
    if ok:
        a = random.random()
    else:
        import random
        a = random.randint(1, 10)
    return a
 
func(True)

大家可以自己运行、思考一下。

2.把上面那句话：函数在定义的时候就开辟空间了延伸一下

def f(lst = []):
    lst.append(1)
    return lst
print f()
print f()

我们按照上面的逻辑，在函数定义的时候，变量们都被开辟了空间，那么，这里的lst = [ ]其实也是被开辟空间了，所以，上面的函数运行的时候，append其实是同一个list，所以，结果是这样的：

D:\Anaconda2\python.exe E:/academic/funny/python_one_one_code/cl_4/hh.py
[1]
[1, 1]

Process finished with exit code 0
那么我们怎么避免这样的情况呢？

def f(lst=None):
    if lst == None:
        lst = []
    lst.append(1)
    return lst
print f()
print f()

D:\Anaconda2\python.exe E:/academic/funny/python_one_one_code/cl_4/hh.py
[1]
[1]

Process finished with exit code 0
这个时候就和我们想要的结果一样了。

所以，尽可能不要在定义函数初始化变量的时候，直接默认定义为mutable这样的变量，当然，个人更加喜欢说，是reference这样的变量。

3. 以为的等价，并不等价

还是list这种reference带来的问题:

>>> x=[1];print id(x);x=x+[2];print id(x)

4357132800

4357132728

>>> x=[1];print id(x);x+=[2];print id(x)

4357132800

4357132800

x = x + [2] 会改变x的引用，我们可以认为，是重新计算了一个值，然后放到了一个新的内存空间。而后者，则是放在原始的空间中。当然，这种对于value类型其实是一样的。

4.一个元素的tuple

(3),你以为这是一个tuple？不，他就是一个int，(3,)这样才是一个tuple。

print type((1))
print type((1,))

D:\Anaconda2\python.exe E:/academic/funny/python_one_one_code/cl_4/hh.py
<type 'int'>
<type 'tuple'>

Process finished with exit code 0