`
rocky2com
  • 浏览: 40934 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 杭州
社区版块
存档分类
最新评论

Python代码规范与pylint

 
阅读更多

Pylint简介

Pylint 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准(Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8)和有潜在问题的代码。

参考《如何使用 Pylint 来规范 Python 代码风格

Windows 下的安装

<!--[if !supportLists]-->1. <!--[endif]-->确保 Python 的安装目录和相应的 Scripts 目录已经在环境变量 path

<!--[if !supportLists]-->2. <!--[endif]-->先到 http://pypi.python.org/pypi/pylint下载安装包,然后解压到某目录,这里假定在 D:/pylint-0.23.0

<!--[if !supportLists]-->3. <!--[endif]-->进入 D:/pylint-0.23.0 目录,然后在命令行执行以下指令:python setup.py install

<!--[if !supportLists]-->4. <!--[endif]-->在上一步会出错,但会报告成已经成功安装,这时候需要打开 D:/pylint-0.23.0/bin 目录,然后把那里的所有文件拷贝到 Python Scripts 目录下(如:D:/Python26/Scripts

<!--[if !supportLists]-->5. <!--[endif]-->在命令行尝试执行 pylint,如果输出帮助,则表示已经安装成功

PyDev 集成

PyDev 的安装略过...以下是集成配置的过程:

<!--[if !supportLists]-->1. <!--[endif]-->Window -> preferences -> Pydev -> Pylint,选中 "Use pylint?"

<!--[if !supportLists]-->2. <!--[endif]-->在 Location of pylint 处输入你安装的 lint.py 的地址,如:C:/Python25/Lib/site-packages/pylint-0.23.0-py2.5.egg/pylint/lint.py

<!--[if !supportLists]-->3. <!--[endif]-->在下方的 Arguments to pass to pylint添加参数,以限制pylint的输出。

--persistent=n --comment=n

--disable-msg=C0103,C0301,W0312,W0511,W0232,E1101

<!--[if !supportLists]-->4. <!--[endif]-->Project -> Properties -> PyDev?-PYTHONPATH 增添项目的源文件目录到"Project Source Folders"

(注:python源文件必须放在src文件夹)

Python Coverntions

介绍

这篇文档所给出的编码约定,适用于在主要的 Python 发布版本中组成标准库的 Python 代码。在 Python C 实现中 C 代码风格指南的描述,请查阅姊妹篇 PEP 7

这篇文档改编自 Guido (注:python之父) 最初的《Python Style Guide》一文。并从《Barry's style guide》中添加了部分内容。在有冲突的地方,Guide 的风格规则应该是符合本 PEP 的意图。这篇 PEP 可能仍是不完善的 (实际上,它可能永远不会完美)

A Foolish Consistency is the Hobgoblin of Little Minds

Guido 的关键观点之一是:代码更多是用来读而不是写。故本指南致力于改善 Python 代码的可读性、使不同的 (wide spectrum) Python 代码 保持一致性。正如 PEP 20 所说的可读性计算 (Readability counts)

风格指南是关于一致性的。风格一致对本指南是重要的,对一个项目更重要。在一个 模块、或者函数内保持 (代码风格) 一致最重要。但最重要的是:知道何时会不一致 -- 有时只是没有实施风格指导。当有疑惑时,运用你的最佳判断。看看别的例子,然后决定怎样看起来更好。并且要不耻下问!

打破一条既定规则的两个好理由:

(1) 当应用这条规则时将导致代码可读性下降,即便对某人来说,他已经习惯于按这条规则来阅读代码了。

(2) 为了和周围的代码保持一致而打破规则 (也许是历史原因) -- 虽然这也是个清除其他混乱的好机会 (在真正的 XP 风格中)

代码布局 (Code lay-out)

缩进 (Indentation)

每级缩进用 4 个空格。

为避免与旧代码混淆,可继续采用 8 个空格宽的 tab 缩进。

Tab 还是空格 (Tabs or Spaces)

绝不要混合使用 tab 和空格。

最流行的 Python 缩进方式是仅使用空格,其次是仅使用制表符。混合着制表符和空格缩进的代码将被转换成仅使用空格。调用 Python 命令行解释器时使用 -t 选项, 可对代码中不合法的混用制表符和空格发出警告 (warnings)。使用 -tt 时警告将变 成错误。这些选项是被高度推荐的。

对新项目,强烈推荐只用空格,而不是用 tabs。大多数编辑器拥有使之易于实现的功 能。

最大行宽 (Maximum Line Length)

限制所有行的最大行宽为 79 字符。

周围仍然有许多设备被限制在每行 80 字符;而且,窗口限制在 80 个字符,使将多 个窗口并排放置成为可能。在这些设备上使用默认的折叠 (wrapping) 方式看起来有 点丑陋。 因此,请将所有行限制在最大 79 字符。对顺序排放的大块文本 (文档字符 串或注释 (docstrings or comments)),推荐将长度限制在 72 字符。

折叠长行的首选方法是使用 Python 支持的圆括号、方括号 (brackets) 和花括号 (braces) 内的行延续。如果需要,你可以在表达式周围增加一对额外的圆括号,但是 有时使用反斜杠看起来更好。确认恰当地缩进了延续的行。一些例子:

class Rectangle(Blob):

def init(self, width, height,

color='black', emphasis=None, highlight=0):

if (width == 0 and height == 0 and /

color == 'red' and emphasis == 'strong' or /

highlight > 100):

raise ValueError("sorry, you lose")

if width == 0 and height == 0 and (color == 'red' or

emphasis is None):

raise ValueError("I don't think so")

Blob.init(self, width, height,

color, emphasis, highlight)

空行 (Blank Lines)

用两行空行分割顶层函数和类的定义。

类内方法的定义用单个空行分割。

额外的空行可被用于 (保守的 (sparingly)) 分割相关函数群 (groups of related functions)。在一组相关的单句 (related one-liners) 中间可以省略空行 (例如一组哑元 (dummy implementations))

在函数中使用空行时,请谨慎的用于表示一个逻辑段落 (logical sections)

Python 接受 contol-L ( ^L) 换页符作为空白符 (whitespace);许多工具视这些 字符为分页符 (page separators),因此在你的文件中,可以用它们来为相关片段 (sections) 分页。

编码 (Encodings) (PEP 263)

Python 核心发布中的代码应该始终使用 ASCII Latin-1 编码(又名ISO-8859-1)

使用ASCII的文件不必有译码 cookie (coding cookie) Latin-1 仅当注释或文档字 符串涉及作者名字需要 Latin-1 时才被使用;另外使用 /x 转义字符是在字符串中包 含非 ASCII 数据的首选方法。

导入 (Imports)

- 通常应该在单独的行中导入,例如:

Yes: import os

import sys

No: import sys, os

但是这样也是可以的:

from subprocess import Popen, PIPE

- Imports 通常被放置在文件的顶部,仅在模块注释和文档字符串之后,在模块的全局变量和常量之前。

Imports应该按照如下顺序成组安放:

<!--[if !supportLists]-->1. <!--[endif]-->标准库的导入

2. 相关的第三方包的导入

3. 本地应用/库的特定导入

你应该在每组导入之间放置一个空行。

把任何相关all说明的放在 imports 之后。

- 对于内部包的导入是非常不推荐使用相对导入的。对所有导入总是使用包的绝对路径。即使现在 PEP 328 7 Python 2.5 中被完整实现了,其 explicit relative imports 的风格也是不推荐的。绝对导入能更好的移植 (portable),通 常也更易读。

- 从一个包含类的模块中导入类时,通常可以写成这样:

from myclass import MyClass

from foo.bar.yourclass import YourClass

如果这样写导致了本地名字冲突,那么就这样写:

import myclass

import foo.bar.yourclass

并使用 "myclass.MyClass" and "foo.bar.yourclass.YourClass"

在表达式和语句中的空格 (Whitespace in Expressions and Statements)

宠物的烦恼 (Pet Peeves) (注:即无伤大雅的小问题)

避免在下述情形中使用无关的空格:

- 紧挨着圆括号、方括号和花括号:

Yes: spam(ham[1], {eggs: 2})

No: spam( ham[ 1 ], { eggs: 2 } )

- 紧贴在逗号、分号或冒号前:

 Yes: if x == 4: print x, y; x, y = y, x
 No: if x == 4 : print x , y ; x , y = y , x

- 紧贴着函数调用的参数列表前的开式括号:

 Yes: spam(1)
 No: spam (1)

- 紧贴在索引或切片 (indexing or slicing) 开始的开式括号前:

 Yes: dict['key'] = list[index]
 No: dict ['key'] = list [index]

- 在赋值 (或其他) 运算符周围的用于和其他语句对齐的一个以上的空格:

 Yes:
 x = 1
 y = 2
 long_variable = 3
 No:
 x = 1
 y = 2
 long_variable = 3

其他建议 (Other Recommendations)

- 始终在这些二元运算符两边放置一个空格:

assignment (=), augmented assignment (+=, -= etc.), comparisons (==, <, >, !=, <>, <=, >=, in, not in, is, is not), Booleans (and, or, not).

- 在数学运算符两边使用空格:

 Yes:
 i = i + 1
 submitted += 1
 x = x * 2 - 1
 hypot2 = x * x + y * y
 c = (a + b) * (a - b)
 No:
 i=i+1
 submitted +=1
 x = x*2 - 1
 hypot2 = x*x + y*y
 c = (a+b) * (a-b)

- 不要在用于指定关键字参数 (keyword argument) 或默认参数值的 '=' 号周围使用空格。

 Yes:
 def complex(real, imag=0.0):
 return magic(r=real, i=imag)
 No:
 def complex(real, imag = 0.0):
 return magic(r = real, i = imag)

- 复合语句 (Compound statements) (多条语句写在同一行) 一般不推荐。

 Yes:
 if foo == 'blah':
 do_blah_thing()
 do_one()
 do_two()
 do_three()
 Rather not:
 if foo == 'blah': do_blah_thing()
 do_one(); do_two(); do_three()

- 虽然有时可以在 if/for/while 的同一行跟一小段代码,但绝不要对多条子句(multi-clause statements) 也这样做。也避免折叠这样的长行。

 最好不要:
 if foo == 'blah': do_blah_thing()
 for x in lst: total += x
 while t < 10: t = delay()
 绝对不要:
 if foo == 'blah': do_blah_thing()
 else: do_non_blah_thing()
 try: something()
 finally: cleanup()
 do_one(); do_two(); do_three(long, argument,
 list, like, this)
 if foo == 'blah': one(); two(); three()

注释 (Comments)

同代码不一致的注释比没注释更差。当代码修改时,始终优先更新注释!

注释应该是完整的句子。如果注释是一个短语或句子,首字母应该大写,除非它是一 个以小写字母开头的标识符 (永远不要修改标识符的大小写)

如果注释很短,可以省略末尾的句号。注释块通常由一个或多个段落组成,段落是由 完整的句子构成的,每个句子应该以句号结尾。

你应该在结束语句的句点 (a sentence-ending period) 后使用两个空格。

用英语书写时,断词和空格是可用的 (When writing English, Strunk and White apply)

非英语国家的 Python 程序员:请用英语书写你的注释,除非你 120% 的确信代码永远不会被不懂你的语言的人阅读。

注释块 (Block Comments)

注释块通常应用于跟随其后的一些 (或者全部) 代码,并和这些代码有着相同的缩进 层次。注释块中每行以 '#' 和一个空格开始 (除非它是注释内的缩进文本)

注释块内的段落以仅含单个 '#' 的行分割。

行内注释 (Inline Comments)

少使用行内注释。

一个行内注释是和语句在同一行的注释。行内注释应该至少用两个空格和语句分开。 它们应该以一个 '#' 和单个空格开始。

行内注释不是必需的,事实上,如果说的是显而易见事,还会使人分心。不要这样做 :

x = x + 1 # Increment x

但是有时,这样是有益的:

x = x + 1 # Compensate for border

文档字符串 (Documentation Strings)

书写好的文档字符串 (又名"docstrings") 的约定,在 PEP 257 3 中是永存的。

- 为所有公共模块、函数、类和方法书写文档字符串。文档字符串对非公开的方法不是必要的,但你应该有一条注释来描述这个方法做什么;这条注释应该出现在 "def" 行之后。

- PEP 257 描述了好的文档字符串约定。一定注意,多行文档字符串结尾的 """ 应该单独成行,并推荐在其前加一空行,例如:

 """Return a foobang
 Optional plotz says to frobnicate the bizbaz first.
 """

- 对单行的文档字符串,结尾的 """ 在同一行也可以。

版本注记 (Version Bookkeeping)

如果你必须把 SubversionCVSor RCS crud 包含在你的源文件中,按如下做:

 __version__ = "$Revision: 720846f4433e $"
 # $Source$

这些行应该包含在模块的文档字符串之后,任何其他代码之前,上下各用一个空行分 隔 。

命名约定 (Naming Conventions)

Python 库的命名约定有点混乱,所以我们将永远不能使之变得完全一致。不过还是有 普遍推荐的命名规范的。新的模块和包 (包括第三方的框架) 应该根据这些标准书写 ,但对有不同风格的已有的库,保持内部的一致性是首选的。

描述:命名风格 (Descriptive: Naming Styles)

有许多不同的命名风格。以下的有助于辨认正在使用的命名风格,这独立于它们的作 用。

以下的命名风格是众所周知的:

- 单个小写字母 (b)

- 单个大写字母 (B)

- 小写串 (lowercase)

- 带下划线的小写串 (lower_case_with_underscores)

- 大写串 (UPPERCASE)

- 带下划线的大写串 (UPPER_CASE_WITH_UNDERSCORES)

- 首字母大写单词串 (CapitalizedWords) ( CapWordsCamelCase -- 因其字母看起来错落有致,故得此名)。有时这也被称作 StudlyCaps

注意: CapWords 中使用缩写,需要把缩写的所有字母大写。

HTTPServerError HttpServerError 更好。

- 混合大小写串 (mixedCase) (与首字母大写串不同之处在于第一个字符是小写的!)

- 带下划线的首字母大写串 (Capitalized_Words_With_Underscores) (丑陋!)

还有一种风格,使用特别的短前缀来将相关的名字分成组。这在 Python 中不常用, 但是出于完整性要提一下。例如,os.stat() 函数返回一个 tuple,其元素传统上有象 st_mode, st_size, st_mtime 等等这样的名字。(这样做是为了强调与 POSIX 系统调用结构体的相关性,这有助于程序员熟悉那些相关性。)

X11 库的所有公开函数以 X 开头。在 Python 中,这个风格通常认为是不必要的,因 为属性和方法名以对象作前缀,而函数名以模块名作前缀。

另外,以下用前导或后置下划线的特殊形式是被公认的 (通常这些可以和任何习惯相 组合):

-_single_leading_underscore:(单前导下划线):

简单的 "内部使用 (internal use)" 标志。

例如,"from M import" 不会导入以下划线开头的对象。

- single_trailing_underscore_:(单后置下划线):

习惯上用于避免与 Python 关键词的冲突。 
例如:Tkinter.Toplevel(master, class_='ClassName') 

-__double_leading_underscore:(双前导下划线):

当用于命名 class 属性时,会触发名字重整 (name mangling)

(在类 FooBar 中,__boo 变成_Foo__Barboo;参加下面)

-__double_leading_and_trailing_underscore__:(双前导和后置下划线)

存在于用户控制的 (user-controlled) 名字空间的 "magic" 对象或属性。

例如:__init__, __import__ or __file__.决不要发明这样的名字,仅像文档所述的那样使用。

说明:命名约定 (Prescriptive: Naming Conventions)

避免采用的名字 (Names to Avoid)

决不要用字符 'l' (小写字母 el)'O' (大写字母 oh),或 'I' (大写字母 eye) 作为单个字符的变量名。

在一些字体中,这些字符不能与数字 1 0 区别开。当想要使用 'l' 时,用'L' 代替它。

包和模块名 (Package and Module Names)

模块名应该是简短的、全部小写的名字。可以在模块名中使用下划线以提高可读性 Python 包名也应该是简短的、全部小写的名字,尽管不推荐使用下划线。

因为模块名被映射到文件名,有些文件系统大小写不敏感并且截短长名字,所以把 模块名选择为相当短就很重要了 -- 这在 Unix 上不是问题,但当把代码迁移到 MacWindows DOS 上时,就可能是个问题了。

当一个用 C C++ 写的扩展模块,有一个伴随的 Python 模块来提供一个更高层 (例如,更面向对象) 的接口时,C/C++ 模块名有一个前导下划线 (如:_socket)

类名 (Class Names)

几乎没有例外,类名使用首字母大写单词串 (CapWords) 的约定。 内部使用的类使用一个额外的前导下划线。

异常名 (Exception Names)

因为异常应该是类,故类命名约定也适用于异常。然而,你应该对异常名添加后缀 "Error" (如果该异常的确是一个错误)

全局变量名 (Global Variable Names)

(让我们希望这些变量只打算用于一个模块内部。) 这些约定与那些用于函数的约 定差不多。

对设计为通过 "from M import" 来使用的模块,应采用all机制来防止导 出全局变量;或者使用旧的约定,为该类全局变量加一个前导下划线 (可能你想表 明这些全局变量是 "module non-public")

函数名 (Function Names)

函数名应该为小写,必要时可用下划线分隔单词以增加可读性。

混合大小写 (mixedCase) 仅被允许用于这种风格已经占优势的上下文 (: threading.py),以便保持向后兼容。

函数和方法的参数 (Function and method arguments)

对实例的方法,总是用 'self' 做第一个参数。

对类的方法,总是用 'cls' 做第一个参数。

如果函数的参数名与保留关键字冲突,在参数名后加一个下划线,比用缩写、错误 的拼写要好。因此 "print" "prnt" 好。(也许使用同义词来避免冲突更好。)

方法名和实例变量 (Method Names and Instance Variables)

采用函数命名规则:小写单词,必要时可用下划线分隔单词以增加可读性。

仅对 non-public 方法和实例变量采用一个前导下划线。

为避免与子类命名冲突,采用两个前导下划线来触发 Python 的命名重整规则。

Python 用类名重整这些名字:如果类 Foo 有一个属性名为__a, 它不能以 Foo.__a 访问。(执著的用户还是可以通过 Foo._Foo__a 得到访问权。) 通常,双 前导下划线仅被用来避免与基类的属性发生名字冲突。

注:关于names 的作用存在一些争论 (见下面)

常量

常量通常在module层次上定义,全部使用大写字母,以下划线分割。例如MAX_OVERFLOW TOTAL.

继承的设计 (Designing for inheritance)

总是确定类的方法和实例变量 (统称为属性) 是否应该被公开或者不公开。如果有 疑问,选择不公开;今后把其改为公开比把一个公开属性改为非公开要容易。

公开属性是那些你期望你的类的不相关的客户使用,并根据你的承诺来避免向后不 兼容变更。非公开属性是那些确定不给第三方使用的;你不保证非公开属性不变、 甚至被移除。

这里我们不使用术语 "private",因为在 Python 中没有属性是真正私有的 (没有 通常的无用功 (unnecessary amount of work))

另一类属性是 "subclass API" 的一部分 (在其他语言中通常称为 "protected")。 一些类被设计为基类,要么被扩展,要么类的某些行为被修改。当设计这样的类时 ,注意明确决定哪些属性是公开的,哪些是子类 API 的一部分,及哪些是真正仅被 你的基类使用。

谨记这些 Python 特色的指导方针:

- 公开属性应该没有前导下划线。

- 如果公开属性名和保留关键字冲突,在你的属性名后添加一个后置下划线。这比

缩写或者错误的拼写更可取。(然而,尽管这条规则,对任何已知是类的变量或者 参数,尤其是类方法的第一个参数,'cls' 是首选拼写方式。)

1:参见上面对类方法的参数名的建议。

- 对简单的公开数据属性 (data attribute),最好只暴露属性名,没有复杂的访问修改方法 (accessor/mutator methods)。谨记 Python 为将来增强提供了一条 容易的途径,你应该发现简单数据属性需要增加功能行为。在那种情况,用特性 (properties) 把功能实现隐藏在简单数据属性访问语法后面。

1:特性仅工作于 new-style 的类。

2:尝试不管功能行为的副作用,尽管像 cache 之类副作用通常是好的。

3:避免对费时的计算操作使用特性;属性符号使调用者相信访问是 (相对)廉价的。

- 如果确定你的类会被子类化,并且你有不希望子类使用的属性,考虑用两个前导下划线、但没有后置下划线命名它们。这将触发 Python 的名字重整算法,把类 名整合进属性名中。当子类无意中包含了相同名字的属性时,这有助于避免属性 名冲突。

1:注意仅使用简单类名来重整名字,因此,如果子类使用相同的类名和属性名,你仍然会名字冲突。

2:名字重整使一些应用稍有不便,例如调试和getattr()。然而名字重整算法有良好的文档,也容易手工执行。

3:不是每个人都喜欢名字重整。尝试在避免意外的名字冲突需求和高级调用者的可能应用之间平衡。

设计建议 (Programming Recommendations)

- 某种程度上,不应该不利于其他 Python 实现 (PyPy, Jython, IronPython,Pyrex, Psyco, 等等)

例如,对 a+=b or a=a+b 形式的语句,不要依赖 CPython 对就地 (in-place) 字 符串连接的高效实现。那些语句在 Jython 中运行很慢。对库的性能敏感部分,应 该改用 ''.join() 语句。这将保证对不同的实现,字符串连接表现为线性时间。

- None 之类的单件比较,应该总是用 'is' or 'is not',绝不要用等号操作符。

同样,当你本意是 "if x is not None" 时,对写成 "if x" 要小心

例如,当 测试一个默认为 None 的变量或参数是否被设置为其他值时,这个其他值可能是一种在布尔上下文中为假的类型 (例如容器)

- 使用基于类的异常。

在新代码中,禁止使用字符串异常 (String exceptions),因为这一语言特征将在 Python 2.6 中被移除。

模块和包应该定义它们自己的特定域的异常基类,该异常基类应该是内建异常类的 子类。还始终包含一个类的文档字符串。例如:

 class MessageError(Exception):
 """Base class for errors in the email package."""

类命名约定也适用于这里,尽管当异常是错误时,你应该添加 "Error" 后缀到你的 异常类。非错误类异常不需要特殊后缀。

-使用 "raise ValueError('message')" 代替 旧的 "raise ValueError, 'message'"

首选采用使用圆括号的形式,因为当异常参数很长或者包括格式化字符串时,你不 需要使用行延续符,感谢包含的圆括号。在 Python 3000 中将移除旧的形式。

- 在捕获异常时,尽可能写出明确的异常,而不是使用空的 'except:' 子句。

例如使用:

 try:
 import platform_specific_module
 except ImportError:
 platform_specific_module = None

空的 'except:' 子句将捕获 SystemExit and KeyboardInterrupt 异常,这使得用 Control-C 中断程序变得困难,也会掩饰其他问题。如果你想捕获全部导致程序错 误的异常,就使用 'except StandardError:'

一个好的经验方法是把空的 'except' 子句限制用在两种情况:

<!--[if !supportLists]-->1) <!--[endif]-->如果异常处理器将打印出或者日志记录 traceback,至少用户将知道有错误发生。

<!--[if !supportLists]-->2) <!--[endif]-->如果代码需要做一些清除工作,但然后用 'raise' 来向上传播异常。对这种情况,'try...finally' 是一种更好的处理方法。

- 另外,对所有 try/except 子句,把 'try' 子句限制在有需要的绝对最少量代码。

这再次避免掩饰 bugs

Yes:
 try:
 value = collection[key]
 except KeyError:
 return key_not_found(key)
 else:
 return handle_value(value)
 No:
 try:
 # Too broad!
 return handle_value(collection[key])
 except KeyError:
 # Will also catch KeyError raised by handle_value()
 return key_not_found(key)

- 使用字符串方法代替 string 模块。

字符串方法总是很快,而且和 unicode 字符串共用同样的 API。如果必须向后兼容 Python 2.0 以前的版本,可不考虑此规则。

- 使用 ''.startswith() and ''.endswith() 代替字符串切片,来检查前缀和后缀。

startswith() and endswith() 更清晰易读,也倾向于减少错误。例如:

 Yes: if foo.startswith('bar'):
 No: if foo[:3] == 'bar':

如你的代码必须工作在 Python 1.5.2 (希望不是!),则除外。

- 对象类型的比较应该始终用 isinstance() 代替直接比较类型。

 Yes: if isinstance(obj, int):
 No: if type(obj) is type(1):

检查一个对象是否是字符串时,紧记它也可能是 unicode 字符串!在 Python 2.3 中,str unicode 有公共的基类 basestring,所以你可以这样做:

if isinstance(obj, basestring):

- 对序列 (字符串 (strings),列表 (lists),元组 (tuples)),使用空序列为假这个事实。

 Yes: if not seq:
 if seq:
 No: if len(seq)
 if not len(seq)

- 不要书写依赖于有意义的后置空白字符的文本字符串。这种后置空白字符在视觉上不可区分,并且有些编辑器 (或者最近,reindent.py) 会将它们裁剪掉。

- 不要用 == 来把布尔值与 True False 进行比较。

 Yes: if greeting:
 No: if greeting == True:
 Worse: if greeting is True:

References

http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/

1 PEP 7, Style Guide for C Code, van Rossum

2http://www.python.org/doc/essays/styleguide.html

3 PEP 257, Docstring Conventions, Goodger, van Rossum

4http://www.wikipedia.com/wiki/CamelCase

5 Barry's GNU Mailman style guide

http://barry.warsaw.us/software/STYLEGUIDE.txt

6 PEP 20, The Zen of Python

7 PEP 328, Imports: Multi-Line and Absolute/Relative

Copyright

This document has been placed in the public domain.

分享到:
评论

相关推荐

    python质检工具(Pylint)安装使用总结

    Python 质检工具 Pylint 是一个检查代码样式和逻辑规范的工具,类似 Java 中的 CheckStyle 和 FindBugs。Pylint 安装流程主要包括安装 Python 高版本、配置环境变量、安装 Pylint 等步骤。 1. 安装高版本 Python ...

    python2.7-pylint1.6.1模块

    总的来说,Pylint作为一款强大的Python代码分析工具,即使在Python 2.7这样的旧版本环境下,也能为开发者提供宝贵的帮助,提升代码质量和可维护性。然而,随着Python 2的逐渐淘汰,建议开发者尽可能地转向Python 3,...

    python代码检查工具pylint让你的python更规范

    Python 代码检查工具 Pylint 是一款强大的静态代码分析工具,旨在提高 Python 代码的规范性和质量。Pylint 遵循 Python 社区广泛接受的编码标准 PEP 8,通过检查代码中的错误、不一致性和潜在问题,帮助开发者编写更...

    python代码检查工具pylint 让你的python更规范

    Pylint 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准(Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8,具体信息,请参阅参考资料)和有潜在问题的代码。目前 Pylint 的最新版本是 pylint...

    Python库 | pylint-3.0.0a1-py3-none-any.whl

    `pylint`是一款广泛使用的Python代码质量检查工具,它能够帮助开发者遵循最佳实践、提高代码可读性和避免潜在错误。`pylint-3.0.0a1-py3-none-any.whl`是这个库的一个特定版本,适用于Python 3环境,且不受平台限制...

    Python编程规范.doc

    Python 编程规范 ... Python 编程规范对 Python 代码的风格、格式、编码、注释、标识符命名等方面都有明确的规定。遵守这些规定可以提高代码的质量、可读性和可维护性,提高开发效率和代码的重用性。

    简明python代码规范.doc

    业界普遍认同 Python 的注释分为两种的概念,一种是由 # 开头的“真正的”注释,另一种是 docstrings。...但与注释不同,推荐对每一个包、模块、类、函数(方法)写 docstrings,除非代码一目了然,非常简单。

    使用pycharm和pylint检查python代码规范操作

    ### 使用PyCharm和Pylint检查Python代码规范操作 #### 概述 本文将详细介绍如何利用PyCharm集成环境和Pylint工具来检查Python代码的规范性,并确保其符合PEP8标准。PEP8是Python社区推荐的代码风格指南,遵循这一...

    pylint-1.0.0.tar.gz

    《Python代码规范检测工具——Pylint详解》 在Python编程领域,代码规范的重要性不言而喻。良好的代码规范能够提高代码的可读性、可维护性和团队协作效率。Pylint,作为一款强大的Python代码静态分析工具,是实现这...

    Python技术代码规范与最佳实践.docx

    总之,遵循这些Python代码规范和最佳实践,能够帮助开发者编写出更高质量、更具可读性和可维护性的代码,从而提高开发效率,降低项目的失败风险。随着时间的推移,这些规范和实践也会随着技术的发展和团队的需求不断...

    Python库 | pylint_junit-0.2.0.tar.gz

    今天我们要深入探讨的便是`pylint_junit`,一个专为Python代码质量检查而设计的库,其版本为0.2.0,封装在名为`pylint_junit-0.2.0.tar.gz`的压缩包内。这个库结合了流行的静态代码分析工具`pylint`与JUnit格式的...

    深入浅析Python代码规范性检测

    一定要注重代码规范,按照平时的代码管理,可以将Python代码规范检测分为两种: 静态本地检测:可以借助静态检查工具,比如:Flake8,Pylint等,调研了一下,用Flake8的相对较多,功能满足,本文将使用Flake8 git...

    Python库 | pylint-1.6.0-py2.py3-none-any.whl

    `pylint`是其中一个非常著名的库,它是一个代码质量检查器,用于静态分析Python代码,帮助开发者找出潜在的错误、不符合编码规范的地方以及性能瓶颈。 `pylint-1.6.0-py2.py3-none-any.whl` 是一个针对Python的可...

    Python库 | pylint-0.21.1.tar.gz

    `pylint`是一个著名的Python代码质量检查工具,它主要用于静态代码分析,旨在提高代码的可读性和一致性,减少错误,并遵循PEP8编码规范。`pylint-0.21.1.tar.gz`是一个包含`pylint`版本0.21.1的压缩包文件,通常以....

    Python库 | pylint_ignore-2020.1010-py2.py3-none-any.whl

    `pylint` 是一个非常重要的静态代码分析工具,用于检查Python代码的风格和潜在错误。它遵循PEP8编码规范,帮助开发者编写更清晰、更一致的代码。`ignore` 可能是指该版本的`pylint` 包含了一些特定的忽略规则,允许...

    Python库 | oca-pylint-plugin-0.0.1.dev21.tar.gz

    `oca-pylint-plugin`是`pylint`的一个扩展插件,`pylint`是一款广泛使用的代码静态分析工具,用于检查Python代码的风格问题和潜在错误。`oca-pylint-plugin`的出现,是为了增强`pylint`的功能,提供更加细致和定制化...

    Google Python 编程规范 PDF(官网整理版)

    在编程规范中,例如对于pylint工具的使用,文档提到了pylint是一个能够在Python源代码中发现bug的工具。对于动态语言如Python,有些警告可能不准确,但是它能够帮助开发者捕获一些容易被忽视的错误,如输入错误和...

    如何使用 Pylint 来规范 Python 代码风格(来自IBM)

    Pylint 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准(Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8,具体信息,请参阅参考资料)和有潜在问题的代码。目前 Pylint 的最新版本是 pylint-...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics