改善Python程序的91个建议

理解Pythonic的概念
编写Pythonic代码
理解Python与C语言的不同之处
在代码中适当添加注释
适当添加空行使代码布局更为优雅、合理
编写函数的四个原则（原则一：函数设计尽量短小，嵌套层次不宜过深，原则二：函数申明做到合理、简单、易于使用。原则三：函数参数设计应该考虑向下兼容。原则四：一个函数只做一件事，尽量保证函数语句粒度的一致性。）
将常量集中到一个文件
利用assert语句来发现问题
数据交换值的时候不推荐使用中间变量
充分利用Lazy evaluation的特性
理解枚举代替实现的缺陷
不推荐使用type来进行类型检查
尽量转换为浮点类型后在做除法
警惕eval()的安全漏洞
使用enumerate()获取序列迭代的索引和值
分清==与is的适用场景
考虑兼容性，尽可能适用Unicode
构建合理的包层次来管理module
有节制使使用from...import语句
优先使用absolute import来导入模块
i+1=1不等于++1
使用with自动关闭资源
适用else子句简化循环（异常处理）
遵循异常处理的几点基本原则（1.注意异常的粒度，不推荐在try中放入过多的代码。2.谨慎使用单独的except的语句处理所有的异常，最好能定位具体的异常。3.注意异常的捕获的顺序，在合适的层次处理异常。4.使用更加友好的异常信息，遵循异常参数的规范）
避免finally中可能发生的陷阱
深入理解None，正确判断对象是否为空
连接字符串优先使用join而不是+
格式化字符串是尽量使用.format方式而不是%
区别对待可变对象和不可变对象
[]、{}和（）：一致的容器初始化形式(使用列表解析式
（[expr for iter_var in iterable if cond_expr]），元组，集合，字典也有类似的语法。）
记住参数传参既不是传值也不是传引用
警惕默认参数潜在的问题
慎用变长参数
深入理解str()和repr()的区别
分清staticmethod和classmethod的适用场景
掌握字符串的基本用法
按需选择sort()或者sorted()
使用copy模块深拷贝对象
使用Counter进行技术统计
深入掌握ConfigParser(配置文件)
使用argparse处理命令行参数
使用pandas处理大型CSV文件
一般情况使用ElementTree解析XML
理解模块pickle的优劣
序列化的另外一个不错的选择——JSON
使用traceback获取栈信息
使用logging记录日记信息
使用threading模块编写多线程程序
使用Queue是多线程编程更安全
利用模块实现单例模式
用mixin模式让程序更灵活
用发布订阅模式实现耦合
用状态模式美化代码
理解内建类型buit-in objects
__init__()不是构造方法
理解名字查找机制
为什么需要self参数
理解MRO与多继承
理解描述符机制
区别__getattr__()和__getattribute__()方法
使用更为安全的property
掌握metaclass
熟悉Python对象协议
利用操作符重载实现中缀语法
熟悉Python的迭代器协议
熟悉Python的生成器
基于生成器的协程及greenlet
理解GIL的局限性
对象的管理与垃圾回收
从pypi安装包
使用pip和yolk安装、管理包
做paster创建包
理解单元测试概念
为包编写单元测试
利用测试驱动开发提高代码的可能性
使用Pylint检查代码风格
进行高效的的代码审查
将包发布到pypi
了解代码优化的基本原则
借助性能优化工具
利用cProfile定位性能瓶颈
使用memory_profiler和objgraph剖析内存使用
努力降低算法复杂度
掌握循环优化的基本技巧
使用生成器提高效率
使用不同的数据结构优化性能
充分利用set的优势
使用multiprocessing克服GIL的缺陷
使用线程池提高效率
利用C/C++模块扩展高性能
使用Cython编写扩展模块

改善Python程序的91个建议

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