相见恨晚！Python那些不为人知的大坑

”Python容易“似乎已经成了很多开发者的共识，的确，它的表达方式已经非常接近自然语言。不用像C++那样去考虑指针、内存，也不用像Java那样深入理解JVM。

慢慢的，开发者开始确切的认为”我们写的代码是完全正确的“。

但是，在忽视Python的细节的过程中，会发现，会出现奇奇怪怪的错误。回头定位时，迟迟定位不出问题，在网络上搜索也找不到对应的解决方案，回头看代码，觉得代码无懈可击。殊不知，在开发过程中已经犯了很多错误。

本文，就总结5个Python初学者经常会遇到的错误。不瞒各位，其中有些错误我当初也踩过坑，并且迟迟无法逃脱，希望把这些问题总结出来，避免大家再次踩坑！

1. 字典拷贝

有些场景下，需要对字典拷贝一个副本。这个副本用于保存原始数据，然后原来的字典去参与其他运算，或者作为参数传递给一些函数。

例如，

>>> dict_a = {"name": "John", "address":"221B Baker street"}
>>> dict_b = dict_a

利用赋值运算法把dict_a赋值给dict_b之后，这2个变量的值是相同的。

你或许会拿着dict_b去参与其他的运算，例如，更新/添加键值对。

但事实却不是你认为的那样，如果你更新或者编辑dict_b，dict_a也会随之改变，详细内容可以了解一下Python可变对象与不可变对象。

下面来看一下效果：

>>> dict_b["age"] = 26
>>> dict_b
{'address': '221B Baker street', 'name': 'John', 'age': 26}
>>> dict_a
{'address': '221B Baker street', 'name': 'John', 'age': 26}

你会发现，给dict_b添加了一个age:26键值对，dict_a也更新了，这样，我们留一个副本就没有任何意义了。

针对这个问题，可以用Python中的浅拷贝copy、深拷贝deepcopy来解决，下面来看一下，

>>> dict_c = dict_b.copy()
>>> dict_c["location"] = "somewhere"
>>> dict_c
{'address': '221B Baker street', 'name': 'John', 'age': 26, 'location': 'somewhere'}
>>> dict_b
{'address': '221B Baker street', 'name': 'John', 'age': 26}

2. 字典键值

首先，来看一个示例，

>>> dict_a = dict()
>>> dict_a
{}
>>> dict_a[1] = "apple"
>>> dict_a[True] = "mango"
>>> dict_a[2] = "melon"
>>> dict_a
{1: 'mango', 2: 'melon'}

你注意到发生了什么吗？

输出字典之后，发现键值True没有了！

这是因为，在Python中，True相当于1、False相当于0，因此，在dict_a[True] = "mango"这行代码里，它把原来键值为1给替换了。

可以来验证一下True相当于1的说法：

>>> isinstance(True, int)
True
>>> True == 1
True

3. 更新列表或字典

同样，先看一个列表的示例：

>>> list_a = [1,2,3,4,5]
>>> list_a = list_a.append(6)
>>> list_a
# 不输出任何内容

再看一个字典的示例：

>>> dict_a = {"a" : "b"}
>>> dict_a = dict_a.update({"c" : "d"})
>>> dict_a
# 不输出任何内容

发现，打印list_a和dict_a竟然没有任何内容输出！

这是因为，在Python中列表、字典中的一些方法，如排序、更新、附加、添加等，不会创建不必要的副本，从而提升性能，因此，不需要重新分配给变量。

再看一下正确的方法：

>>> list_a = [1,2,3,4,5]
>>> list_a.append(6)
>>> list_a.sort()
>>> list_a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

4. 驻留字符串

在某些情况下，Python尝试重用现有的不可变对象。字符串驻留就是这样一种情况。

来看一个示例对比，

>>> a = "gmail"
>>> b = "gmail"
>>> a is b
True

然后修改一下，

>>> a = "@gmail"
>>> b = "@gmail"
>>> a is b
False

是不是很神奇？我们只加了一个@符号，结果却截然不同！

在第一个实现方法中，尝试创建两个不同的字符串对象。但是当检查两个对象是否相同时，它返回True。

这是因为python并没有创建另一个对象b，而是将b指向了第一个值gmail，换句话说它被驻留了。

但是，如果字符串中除ASCII字符、数字、下划线以外的其他字符时，它则不会驻留，这样的话，它就不会再指向@gmail。

这里需要注意一下，is与==的运算是不同的。

==用于判断值是否相等，is不仅需要值相等，还需要指向同一个对象。

>>> a = "@gmail"
>>> b = "@gmail"
>>> a is b
False
>>> a == b
True

5. 默认参数只计算一次

先看一下下面这个示例：

>>> def func(a, lst=[]):
...     lst.append(a)
... return lst
... 
>>> print(func(1))
[1]
>>> print(func(2))
[1, 2]

这里发生了什么？

我在func中给了一个默认参数[]，然后先后调用2次func函数。

按照我们常规的认识，这2次调用是分开的，第1次调用输出[1]，第二次应该输出[2]，为什么第2次调用时列表里竟然还保留着第1次调用时的值？

这是因为，在Python中，默认参数只会被计算一次。第1次调用func(1)时，它用到了默认参数。但是，第2次调用就不会再去计算默认参数，直接在[1]的基础上附加一个值。

结语

本文介绍的这些经常犯错的点，或许你还没有遇到过，因此会觉得不以为然。但是，总会在某个时间点、开发某个小模块时不知不觉中用到这5个问题所涵盖的其中某个功能。

如果想当然，按照我们概念里认为的那样去做，结果可想而知，会出现错误。

因此，在Python开发过程中，应该注意一些细节，深入系统的学习一下Python，避免在一些Python基本特性方面犯一些错误。

如果你对Python有深入的了解，自然会避免这些错误。反之，则会给你带来大麻烦，一旦出了错误就很难定位出来。

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