程序员和老司机不得不犯的Python陷阱和缺陷清单抛出异常，我觉得不是陷阱。比如Python程序员应该遇到过“UnboundLocalError”，例子：>>>a=1>>>deffunc():...a+=1...printa...>>>func()Traceback(mostrecentcallast):File"",line1,inFile"",line2,infuncUnboundLocalError:localvariable'a'referencedbeforeassignmentfor"UnboundLocalError",还有一个更高级的版本：importrandomdeffunc(ok):ifok:a=random.random()else:importrandom=random.randint(1,10)returnfunc(True)#UnboundLocalError:localvariable'random'referencedbeforeassignment可能对很多python新手有用对于我来说，这个Error让人迷惑。但是我觉得不是陷阱，因为这段代码肯定会报错，而不是默默的跑错路。不怕真正的小人，就怕伪君子。我认为缺陷是它像一个伪君子。那么Python中真正的陷阱是什么？***：使用可变对象作为默认参数的想法可能是最广为人知的。与许多其他语言一样，Python提供了默认参数。默认参数确实是个好东西。可以让函数调用者忽略一些细节（比如GUI编程，Tkinter，QT），对lambda表达式也很有用。但是如果可变对象被用作默认参数，那么事情就没那么愉快了。>>>deff(lst=[]):...lst.append(1)...returnlst...>>>f()[1]>>>f()[1,1]惊喜与否？！原因是python中一切皆对象，函数也不例外。默认参数只是函数的一个属性。定义函数时已经评估了默认参数。执行函数定义时会评估默认参数值。stackoverflow上有一个更合适的示例来说明在执行函数定义时评估默认参数。>>>importtime>>>defreport(when=time.time()):...returnwhen...>>>report()1500113234.487932>>>report()1500113234.487932python文档给出了一个标准的解决方案：AwayaroundthisistousNoneasthedefault，并且明确testforitinthebodyofthefunction>>>defreport(when=None):...ifwhenisNone:...when=time.time()...returnwhen...>>>report()1500113446.746997>>>report()1500113448.552873Second:x+=yvsx=x+y一般来说，两者是等价的，至少它们看起来是等价的（这是陷阱的定义——看起来都不错，但不一定正确）。>>>x=1;x+=1;printx2>>>x=1;x=x+1;printx2>>>x=[1];x+=[2];printx[1,2]>>>x=[1];x=x+[2];printx[1,2]呃，被光速击中了？>>>x=[1];printid(x);x=x+[2];printid(x)43571328004357132728>>>x=[1];printid(x);x+=[2];printid(x)43571328004357132800前者x指向新对象，后者x在原对象中修改，的当然，那种效果是否正确取决于应用场景。至少，你要知道两者有时是不同的。三、神奇的括号——()括号在各种编程语言中被广泛使用。在python中，括号也可以表示元组（tuple）数据类型，一个元组是一个不可变的序列。>>>a=(1,2)>>>type(a)>>>type(())但是如果只有一个元素怎么办>>>a=(1)>>>type(a)魔法不魔法，如果要表示只有一个元素的元组，正确的姿势是：>>>a=(1,)>>>type(a)第四：生成一个列表，其元素是列表。这有点像二维数组。当然，也可以生成一个元素为字典的列表。更一般地，生成一个其元素是变量对象的序列是非常简单的。那么：>>>a=[[]]*10>>>a[[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]]>>>a[0].append(10)>>>a[0][10]看起来很简单，但是>>>a[1][10]>>>a[[10],[10],[10],[10],[10],[10],[10],[10],[10],[10]]我猜，这应该不是你期望的结果。原因是，或者因为python中list是一个变量对象，上面的写法大家指向同一个变量对象，正确的姿势>>>a=[[]for_inxrange(10)]>>>a[0].append(10)>>>a[[10],[],[],[],[],[],[],[],[],[]]五、访问列表时，修改列表列表（list）在python中被广泛使用，当然访问列表时也经常会添加或删除一些元素。例如，以下函数尝试删除列表中3的倍数的元素：>>>defmodify_lst(lst):...foridx,eleminenumerate(lst):...ifelem%3==0:...dellst[idx]测试，>>>lst=[1,2,3,4,5,6]>>>modify_lst(lst)>>>lst[1,2,4,5]好像没什么问题，但这只是祝你好运>>>lst=[1,2,3,6,5,4]>>>modify_lst(lst)>>>lst[1,2,6,5,4]在上面的例子中，6这个元素没有被删除。如果在modify_lst函数中打印idx，item可以找到蛛丝马迹：lst变短了，但idx变大了，所以在上面的错误例子中，删除3后，6变成了lst的第二个元素（从0开始）。在C++中，如果在遍历容器时使用迭代器删除元素，也会出现同样的问题。如果逻辑比较简单，用列表推导就好了。注意第六，闭包和lambda也是一个老套的例子，其他语言也有类似的情况。我们先看一个例子：>>>defcreate_multipliers():...return[lambdax:i*xforiinrange(5)]...>>>formmultiplierincreate_multipliers():...printmultiplier(2)...returnofcreate_multipliersfunction值是一个列表，其中的每个元素都是一个函数——一个将输入参数x乘以一个倍数i的函数。预期的结果是0,2,4,6,8。但是结果是5个8，这并不奇怪。由于出现这个陷阱时经常使用lambda，所以可能会认为是lambda的问题，但是lambda表示不愿意背锅。问题的本质在于python中的属性查找规则，LEGB(local,enclosing,global,bulitin)。上面的例子中，i是在闭包范围内（enclosing），Python的闭包就是后期绑定。这意味着在调用内部函数时查询闭包中使用的变量的值。解决办法也很简单，就是把闭包作用域改成局部作用域。>>>defcreate_multipliers():...return[lambdax,i=i:i*xforiinrange(5)]...七、定义__del__大多数计算机专业的人可能先学C和C++，构造函数和析构函数的概念应该是很熟悉。所以，转用python，自然想知道有没有对应的功能。例如在C++中非常有名的RAII，通过构造和析构来管理资源（如内存和文件描述符）的声明周期。在python中如何实现同样的效果，就是需要找到一个对象销毁时会调用的函数，所以找到了__init__,__del__函数，可能简单写了两个例子，发现确实可以工作。但实际上，它可能陷入了一个陷阱，这在pythondocumnet:Circularreferencewhichregarbagaredetectedwhentheoptioncycledetectorisenabled(it’sonbydefault)中有描述，但如果有Python级别的__del__()方法涉及，则只能被清除。简单的说，如果循环引用中的对象定义了__del__，那么pythonGC就无法回收，因此存在内存泄漏的风险。八、不同姿势导入同一个模块示例。稍微修改一下stackoverflow的例子。假设有一个名为mypackage的包，其中包含三个python文件：mymodule.py、main.py、__init__.py。mymodule.py的代码如下：l=[]classA(object):passmain.py代码如下：defadd(x):frommypackageimportmymodulemymodule.l.append(x)print"updatedlist",mymodule.l,id(mymodule)defget():importmymoduleprint'moduleinget',id(mymodule)returnmymodule.lif__name__=='__main__':importsyssys.path.append('../')add(1)ret=get()打印“letscheck”，重新运行pythonmain。py，结果如下：updatedlist[1]4406700752moduleinget4406700920letscheck[]从运行结果可以看出add和get函数中导入的mymodule不是同一个模块，ID不同。当然在python2.7.10中需要main.py的第13行才能有这样的效果。你可能会问，谁会写第13行这样的代码？其实在很多项目中，为了导入方便，会在sys.path中加入一堆路径。那么在项目中，非常有必要让大家约定一个导入方式。九、python升级python3.x是不向下兼容的，所以如果从2.x升级到3.x，就要小心了。Point：在python2.7中，range的返回值是一个列表；在python3.x中，返回一个范围对象。map()、filter()、dict.items()在python2.7中返回列表，但在3.x中返回迭代器。当然，大多数迭代器是更好的选择，更pythonic，但它们也有只能遍历一次的缺点。在instagram的分享中，也提到有一个由此导致的作弊bug。第十，gil以GIL结尾，因为gil是Python公认的缺陷！其他语言的同学可能看到python用了threading模块，拿到手就用，结果发现效果不对，然后就喷了，搞什么鬼。总结：毫无疑问，python是一门非常容易上手而且非常强大的语言。Python非常灵活且高度可定制。同时，也存在一些陷阱，弄清楚这些陷阱才能更好地掌握和使用这样的语言。本文列举了python的一些缺陷，这是一份不完整的清单，欢迎补充。
