这是 “Python 工匠”系列的第 3 篇文章。
数字是几乎所有编程语言里最基本的数据类型，它是我们通过代码连接现实世界的基础。在 Python 里有三种数值类型：整型（int）、浮点型（float）和复数（complex）。绝大多数情况下，我们只需要和前两种打交道。
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整型在 Python 中比较让人省心，因为它不区分有无符号并且永不溢出。但浮点型仍和绝大多数其他编程语言一样，依然有着精度问题，经常让很多刚进入编程世界大门的新人们感到困惑："Why Are Floating Point Numbers Inaccurate?"。
相比数字，Python 里的字符串要复杂的多。要掌握它，你得先弄清楚 bytes 和 str 的区别。如果更不巧，你还是位 Python2 用户的话，就够你喝上好几壶了光 unicode 和字符编码问题（赶快迁移到 Python3 吧，就在今天！）。
不过，上面提到的这些都不是这篇文章的主题，如果感兴趣，你可以在网上找到成堆的相关资料。在这篇文章里，我们将讨论一些 更细微、更不常见 的编程实践。来帮助你写出更好的 Python 代码。
“数字字面量（integer literal）” 是指那些直接出现在代码里的数字。它们分布在代码里的各个角落，比如代码 del users[0] 里的 0 就是一个数字字面量。它们简单、实用，每个人每天都在写。但是，当你的代码里不断重复出现一些特定字面量时，你的“代码质量告警灯”就应该亮起黄灯了。
举个例子，假如你刚加入一家心仪已久的新公司，同事转交给你的项目里有这么一个函数：
def mark_trip_as_featured(trip):
"""将某个旅程添加到推荐栏目
"""
if trip.source == 11:
do_some_thing(trip)
elif trip.source == 12:
do_some_other_thing(trip)
... ...
return
这个函数做了什么事？你努力想搞懂它的意思，不过 trip.source == 11 是什么情况？那 == 12 呢？这两行代码很简单，没有用到任何魔法特性。但初次接触代码的你可能需要花费一整个下午，才能弄懂它们的含义。
问题就出在那几个数字字面量上。 最初写下这个函数的人，可能是在公司成立之初加入的那位元老程序员。而他对那几个数字的含义非常清楚。但如果你是一位刚接触这段代码的新人，就完全是另外一码事了。
使用 enum 枚举类型改善代码
那么，怎么改善这段代码？最直接的方式，就是为这两个条件分支添加注释。不过在这里，“添加注释”显然不是提升代码可读性的最佳办法（其实在绝大多数其他情况下都不是）。我们需要用有意义的名称来代替这些字面量，而 枚举类型（enum）用在这里最合适不过了。
enum 是 Python 自 3.4 版本引入的内置模块，如果你使用的是更早的版本，可以通过 pip install enum34 来安装它。下面是使用 enum 的样例代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
from enum import IntEnum
class TripSource(IntEnum):
FROM_WEBSITE = 11
FROM_IOS_CLIENT = 12
def mark_trip_as_featured(trip):
if trip.source == TripSource.FROM_WEBSITE:
do_some_thing(trip)
elif trip.source == TripSource.FROM_IOS_CLIENT:
do_some_other_thing(trip)
... ...
return
将重复出现的数字字面量定义成枚举类型，不光可以改善代码的可读性，代码出现 Bug 的几率也会降低。
试想一下，如果你在某个分支判断时将 11 错打成了 111 会怎么样？我们时常会犯这种错，而这类错误在早期特别难被发现。将这些数字字面量全部放入枚举类型中可以比较好的规避这类问题。类似的，将字符串字面量改写成枚举也可以获得同样的好处。
使用枚举类型代替字面量的好处：
当然，你完全没有必要把代码里的所有字面量都改成枚举类型。 代码里出现的字面量，只要在它所处的上下文里面容易理解，就可以使用它。 比如那些经常作为数字下标出现的 0 和 -1 就完全没有问题，因为所有人都知道它们的意思。
什么是“裸字符串处理”？在这篇文章里，它指只使用基本的加减乘除和循环、配合内置函数/方法来操作字符串，获得我们需要的结果。
所有人都写过这样的代码。有时候我们需要拼接一大段发给用户的告警信息，有时我们需要构造一大段发送给数据库的 SQL 查询语句，就像下面这样：
def fetch_users(conn, min_level=None, gender=None, has_membership=False, sort_field="created"):
"""获取用户列表
:param int min_level: 要求的最低用户级别，默认为所有级别
:param int gender: 筛选用户性别，默认为所有性别
:param int has_membership: 筛选所有会员/非会员用户，默认非会员
:param str sort_field: 排序字段，默认为按 created "用户创建日期"
:returns: 列表：[(User ID, User Name), ...]
"""
# 一种古老的 SQL 拼接技巧，使用 "WHERE 1=1" 来简化字符串拼接操作
# 区分查询 params 来避免 SQL 注入问题
statement = "SELECT id, name FROM users WHERE 1=1"
params = []
if min_level is not None:
statement += " AND level >= ?"
params.append(min_level)
if gender is not None:
statement += " AND gender >= ?"
params.append(gender)
if has_membership:
statement += " AND has_membership == true"
else:
statement += " AND has_membership == false"
statement += " ORDER BY ?"
params.append(sort_field)
return list(conn.execute(statement, params))
我们之所以用这种方式拼接出需要的字符串 - 在这里是 SQL 语句 - 是因为这样做简单、直接，符合直觉。但是这样做最大的问题在于：随着函数逻辑变得更复杂，这段拼接代码会变得容易出错、难以扩展。事实上，上面这段 Demo 代码也只是仅仅做到看上去没有明显的 bug 而已 （谁知道有没有其他隐藏问题）。
其实，对于 SQL 语句这种结构化、有规则的字符串，用对象化的方式构建和编辑它才是更好的做法。下面这段代码用SQLAlchemy 模块完成了同样的功能：
def fetch_users_v2(conn, min_level=None, gender=None, has_membership=False, sort_field="created"):
"""获取用户列表
"""
query = select([users.c.id, users.c.name])
if min_level is not None:
query = query.where(users.c.level >= min_level)
if gender is not None:
query = query.where(users.c.gender == gender)
query = query.where(users.c.has_membership == has_membership).order_by(users.c[sort_field])
return list(conn.execute(query))
上面的 fetch_users_v2 函数更短也更好维护，而且根本不需要担心 SQL 注入问题。所以，当你的代码中出现复杂的裸字符串处理逻辑时，请试着用下面的方式替代它：
Q: 目标/源字符串是结构化的，遵循某种格式吗？
是：找找是否已经有开源的对象化模块操作它们，或是自己写一个
SQL：SQLAlchemy
XML：lxml
JSON、YAML ...
否：尝试使用模板引擎而不是复杂字符串处理逻辑来达到目的
Jinja2
mako
Mustache
我们的代码里偶尔会出现一些比较复杂的数字，就像下面这样
def f1(delta_seconds):
# 如果时间已经过去了超过 11 天，不做任何事
if delta_seconds > :
return
...
话说在前头，上面的代码没有任何毛病。
首先，我们在小本子（当然，和我一样的聪明人会用 IPython）上算了算：11天一共包含多少秒？。然后再把结果 这个神奇的数字填进我们的代码里，最后心满意足的在上面补上一行注释：告诉所有人这个神奇的数字是怎么来的。
我想问的是：“为什么我们不直接把代码写成 if delta_seconds < 11 * 24 * 3600: 呢？”
“性能”，答案一定会是“性能”。我们都知道 Python 是一门（速度欠佳的）解释型语言，所以预先计算出 正是因为我们不想让每次对函数 f1 的调用都带上这部分的计算开销。不过事实是：即使我们把代码改成 if delta_seconds < 11 * 24 * 3600:，函数也不会多出任何额外的开销。
Python 代码在执行时会被解释器编译成字节码，而真相就藏在字节码里。让我们用 dis 模块看看：
def f1(delta_seconds):
if delta_seconds < 11 * 24 * 3600:
return
import dis
dis.dis(f1)
# dis 执行结果
5 0 LOAD_FAST 0 (delta_seconds)
2 LOAD_CONST 1 ()
4 COMPARE_OP 0 (<)
6 POP_JUMP_IF_FALSE 12
6 8 LOAD_CONST 0 (None)
10 RETURN_VALUE
>> 12 LOAD_CONST 0 (None)
14 RETURN_VALU
看见上面的 2 LOAD_CONST 1 () 了吗？这表示 Python 解释器在将源码编译成成字节码时，会计算 11 * 24 * 3600 这段整表达式，并用 替换它。
所以，当我们的代码中需要出现复杂计算的字面量时，请保留整个算式吧。它对性能没有任何影响，而且会增加代码的可读性。
Hint：Python 解释器除了会预计算数值字面量表达式以外，还会对字符串、列表做类似的操作。一切都是为了性能。谁让你们老吐槽 Python 慢呢？
Python 里的两个布尔值 True 和 False 在绝大多数情况下都可以直接等价于 1 和 0 两个整数来使用，就像这样：
>>> True + 1
2
>>> 1 / False
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ZeroDivisionError: division by zero
那么记住这点有什么用呢？首先，它们可以配合 sum 函数在需要计算总数时简化操作：
>>> l = [1, 2, 4, 5, 7]
>>> sum(i % 2 == 0 for i in l)
2
此外，如果将某个布尔值表达式作为列表的下标使用，可以实现类似三元表达式的目的：
# 类似的三元表达式："Javascript" if 2 > 1 else "Python"
>>> ["Python", "Javascript"][2 > 1]
'Javascript'
单行代码的长度不宜太长。比如 PEP8 里就建议每行字符数不得超过 79。现实世界里，大部分人遵循的单行最大字符数在 79 到 119 之间。如果只是代码，这样的要求是比较容易达到的，但假设代码里需要
出现一段超长的字符串呢？
这时，除了使用斜杠 \ 和加号 + 将长字符串拆分为好几段以外，还有一种更简单的办法：使用括号将长字符串包起来，然后就可以随意折行了：
def main():
logger.info(("There is something really bad happened during the process. "
"Please contact your administrator."))
当多级缩进里出现多行字符串时
日常编码时，还有一种比较麻烦的情况。就是需要在已经有缩进层级的代码里，插入多行字符串字面量。因为多行字符串不能包含当前的缩进空格，所以，我们需要把代码写成这样：
def main():
if user.is_active:
message = """Welcome, today's movie list:
- Jaw (1975)
- The Shining (1980)
- Saw (2004)""
但是这样写会破坏整段代码的缩进视觉效果，显得非常突兀。要改善它有很多种办法，比如我们可以把这段多行字符串作为变量提取到模块的最外层。不过，如果在你的代码逻辑里更适合用字面量的话，你也可以用标准库 textwrap 来解决这个问题：
from textwrap import dedent
def main():
if user.is_active:
# dedent 将会缩进掉整段文字最左边的空字符串
message = dedent("""\
Welcome, today's movie list:
- Jaw (1975)
- The Shining (1980)
- Saw (2004)""")
Python 的字符串有着非常多实用的内建方法，最常用的有 .strip()、.split() 等。这些内建方法里的大多数，处理起来的顺序都是从左往右。但是其中也包含了部分以 r 打头的从右至左处理的镜像方法。在处理特定逻辑时，使用它们可以让你事半功倍。
假设我们需要解析一些访问日志，日志格式为："{user_agent}" {content_length}
>>> log_line = '"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36" '
如果使用 .split() 将日志拆分为 (user_agent, content_length) ，我们需要这么写：
>>> l = log_line.split()
>>> " ".join(l[:-1]), l[-1]
('"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36"', '')
但是如果使用 .rsplit() 的话，处理逻辑就更直接了：
>>> log_line.rsplit(None, 1)
['"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36"', '']
如果有人问你：“Python 里什么数字最大/最小？”。你应该怎么回答？有这样的东西存在吗？
答案是：“有的，它们就是：float("inf") 和 float("-inf")”。它们俩分别对应着数学世界里的正负无穷大。当它们和任意数值进行比较时，满足这样的规律：float("-inf") < 任意数值 < float("inf")。
因为它们有着这样的特点，我们可以在某些场景用上它们：
# A. 根据年龄升序排序，没有提供年龄放在最后边
>>> users = {"tom": 19, "jenny": 13, "jack": None, "andrew": 43}
>>> sorted(users.keys(), key=lambda user: users.get(user) or float('inf'))
['jenny', 'tom', 'andrew', 'jack']
# B. 作为循环初始值，简化第一次判断逻辑
>>> max_num = float('-inf')
>>> # 找到列表中最大的数字
>>> for i in [23, 71, 3, 21, 8]:
...: if i > max_num:
...: max_num = i
...:
>>> max_num
71
当我们编写多线程程序时，经常需要处理复杂的共享变量和竞态等问题。
“线程安全”，通常被用来形容 某个行为或者某类数据结构，可以在多线程环境下被共享使用并产生预期内的结果。一个典型的满足“线程安全”的模块就是 queue 队列模块。
而我们常做的 value += 1 操作，很容易被想当然的认为是“线程安全”的。因为它看上去就是一个原子操作 （指一个最小的操作单位，执行途中不会插入任何其他操作）。然而真相并非如此，虽然从 Python 代码上来看，value += 1 这个操作像是原子的。但它最终被 Python 解释器执行的时候，早就不再 “原子” 了。
我们可以用前面提到的 dis 模块来验证一下：
def incr(value):
value += 1
# 使用 dis 模块查看字节码
import dis
dis.dis(incr)
0 LOAD_FAST 0 (value)
2 LOAD_CONST 1 (1)
4 INPLACE_ADD
6 STORE_FAST 0 (value)
8 LOAD_CONST 0 (None)
10 RETURN_VALUE
在上面输出结果中，可以看到这个简单的累加语句，会被编译成包括取值和保存在内的好几个不同步骤，而在多线程环境下，任意一个其他线程都有可能在其中某个步骤切入进来，阻碍你获得正确的结果。
因此，请不要凭借自己的直觉来判断某个行为是否“线程安全”，不然等程序在高并发环境下出现奇怪的 bug 时，你将为自己的直觉付出惨痛的代价。
我刚接触 Python 不久时，在某个网站看到这样一个说法： “Python 里的字符串是不可变的，所以每一次对字符串进行拼接都会生成一个新对象，导致新的内存分配，效率非常低”。 我对此深信不疑。
所以，一直以来，我尽量都在避免使用 += 的方式去拼接字符串，而是用 "".join(str_list) 之类的方式来替代。
但是，在某个偶然的机会下，我对 Python 的字符串拼接做了一次简单的性能测试后发现： Python 的字符串拼接根本就不慢！ 在查阅了一些资料后，最终发现了真相。
Python 的字符串拼接在 2.2 以及之前的版本确实很慢，和我最早看到的说法行为一致。但是因为这个操作太常用了，所以之后的版本里专门针对它做了性能优化。大大提升了执行效率。
如今使用 += 的方式来拼接字符串，效率已经非常接近 "".join(str_list) 了。所以，该拼接时就拼接吧，不必担心任何性能问题。
Hint: 如果你想了解更详细的相关内容，可以读一下这篇文章：Python - Efficient String Concatenation in Python (2016 edition) - smcl
以上就是『Python 工匠』系列文章的第三篇，内容比较零碎。由于篇幅原因，一些常用的操作比如字符串格式化等，文章里并没有涵盖到。以后有机会再写吧。
让我们最后再总结一下要点：
看完文章的你，有没有什么想吐槽的？请留言或者在 项目 Github Issues 告诉我吧。
Python 工匠：善用变量来改善代码质量
Python 工匠：编写条件分支代码的技巧
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