作者：Rupesh Sharma AKA @hackyrupesh

Python 以其简单性和美观性，成为世界上最流行的编程语言之一。然而，即使到了 2024 年，某些缺陷仍然困扰着开发者。这些问题并不总是由于 Python 的弱点造成的，而是由于它的设计、行为或常见的误解导致了意外的结果。在这篇博客文章中，我们将了解每个开发人员在 2024 年仍然遇到的 5 大 Python 问题及其补救措施。

1. 可变默认参数：无声陷阱

问题

最臭名昭著的 Python 错误之一是可变的默认参数。当可变对象（如列表或字典）用作函数中的默认参数时，Python 仅在定义函数时计算此默认参数一次，而不是每次调用函数时计算此默认参数。当函数修改对象时，这会导致意外的行为。

例子

def append_to_list(value, my_list=[]):
    my_list.append(value)
    return my_list

print(append_to_list(1))  # Outputs: [1]
print(append_to_list(2))  # Outputs: [1, 2] - Unexpected!
print(append_to_list(3))  # Outputs: [1, 2, 3] - Even more unexpected!

解决方案

为了避免这种情况，请使用 None 作为默认参数，并根据需要在函数内创建一个新列表。

def append_to_list(value, my_list=None):
    if my_list is None:
        my_list = []
    my_list.append(value)
    return my_list

print(append_to_list(1))  # Outputs: [1]
print(append_to_list(2))  # Outputs: [2]
print(append_to_list(3))  # Outputs: [3]

参考

• Python 的默认参数陷阱

2. 字典中难以捉摸的KeyError

问题

当尝试访问不存在的字典键时会发生KeyError。当使用嵌套字典或处理结构无法保证的数据时，这可能特别棘手。

例子

data = {'name': 'Alice'}
print(data['age'])  # Raises KeyError: 'age'

解决方案

要防止 KeyError，请使用 get() 方法，如果找不到密钥，该方法将返回 None（或指定的默认值）。

print(data.get('age'))  # Outputs: None
print(data.get('age', 'Unknown'))  # Outputs: Unknown

对于嵌套字典，请考虑使用集合模块或 dotmap 或 pydash 等库中的 defaultdict。

from collections import defaultdict

nested_data = defaultdict(lambda: 'Unknown')
nested_data['name'] = 'Alice'
print(nested_data['age'])  # Outputs: Unknown

参考

• Python KeyError 及其处理方法

3. 尝试例外过度使用导致的静默错误

问题

过度使用或误用 try- except 块可能会导致静默错误，即捕获异常但未正确处理异常。这可能会使错误难以检测和调试。

例子

try:
    result = 1 / 0
except:
    pass  # Silently ignores the error
print("Continuing execution...")

在上面的示例中，ZeroDivisionError 被捕获并忽略，但这可以掩盖潜在的问题。

解决方案

始终指定您要捕获的异常类型，并适当处理它。记录错误还可以帮助追踪问题。

try:
    result = 1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(f"Error: {e}")
print("Continuing execution...")

对于更广泛的异常处理，您可以使用日志记录而不是 pass:

import logging

try:
    result = 1 / 0
except Exception as e:
    logging.error(f"Unexpected error: {e}")

参考

• Python的try- except最佳实践

4. 整数除法：截断陷阱

问题

在Python 3之前，两个整数相除默认执行向下取整除法，将结果截断为整数。尽管 Python 3 通过真正的除法 (/) 解决了这个问题，但一些开发人员在无意中使用楼层除法 (//) 时仍然面临问题。

例子

print(5 / 2)  # Outputs: 2.5 in Python 3, but would be 2 in Python 2
print(5 // 2)  # Outputs: 2

解决方案

除非您特别需要楼层划分，否则始终使用 / 进行划分。将代码从 Python 2 移植到 Python 3 时要小心。

print(5 / 2)  # Outputs: 2.5
print(5 // 2)  # Outputs: 2

为了获得清晰且可预测的代码，请考虑使用decimal.Decimal进行更准确的算术运算，尤其是在金融计算中。

from decimal import Decimal

print(Decimal('5') / Decimal('2'))  # Outputs: 2.5

参考

• Python划分：/ vs //

5. 循环引用导致内存泄漏

问题

Python 的垃圾收集器处理大部分内存管理，但如果处理不当，循环引用可能会导致内存泄漏。当两个或多个对象相互引用时，它们可能永远不会被垃圾回收，从而导致内存使用量增加。

例子

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node1.next = node2
node2.next = node1  # Circular reference

del node1
del node2  # Memory not freed due to circular reference

解决方案

为了避免循环引用，请考虑通过weakref模块使用弱引用，该模块允许在不存在强引用时对引用进行垃圾收集。

import weakref

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node1.next = weakref.ref(node2)
node2.next = weakref.ref(node1)  # No circular reference now

或者，您可以在删除对象之前通过将引用设置为 None 来手动打破循环。

node1.next = None
node2.next = None
del node1
del node2  # Memory is freed

参考

• Python内存管理和垃圾收集

结论

即使到了 2024 年，Python 开发人员仍然会遇到这些常见的错误。尽管多年来该语言不断发展和改进，但这些问题通常与 Python 工作原理的基本方面有关。通过了解这些陷阱并应用适当的解决方案，您可以编写更健壮、无错误的代码。快乐编码！

作者：Rupesh Sharma，又名 @hackyrupesh