相見恨晚！Python那些不為人知的大坑

”Python容易“似乎已經成了很多開發者的共識，的確，它的表達方式已經非常接近自然語言。不用像C++那樣去考慮指針、內存，也不用像Java那樣深入理解JVM。

慢慢的，開發者開始確切的認為”我們寫的代碼是完全正確的“。

但是，在忽視Python的細節的過程中，會發現，會出現奇奇怪怪的錯誤。回頭定位時，遲遲定位不出問題，在網絡上搜索也找不到對應的解決方案，回頭看代碼，覺得代碼無懈可擊。殊不知，在開發過程中已經犯了很多錯誤。

本文，就總結5個Python初學者經常會遇到的錯誤。不瞞各位，其中有些錯誤我當初也踩過坑，並且遲遲無法逃脫，希望把這些問題總結出來，避免大家再次踩坑！

1. 字典拷貝

有些場景下，需要對字典拷貝一個副本。這個副本用於保存原始數據，然後原來的字典去參與其他運算，或者作為參數傳遞給一些函數。

例如，

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

利用賦值運算法把dict_a賦值給dict_b之後，這2個變量的值是相同的。

你或許會拿著dict_b去參與其他的運算，例如，更新/添加鍵值對。

但事實卻不是你認為的那樣，如果你更新或者編輯dict_b，dict_a也會隨之改變，詳細內容可以了解一下Python可變對象與不可變對象。

下面來看一下效果：

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

你會發現，給dict_b添加了一個age:26鍵值對，dict_a也更新了，這樣，我們留一個副本就沒有任何意義了。

針對這個問題，可以用Python中的淺拷貝copy、深拷貝deepcopy來解決，下面來看一下，

>>> 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. 字典鍵值

首先，來看一個示例，

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

你注意到發生了什麼嗎？

輸出字典之後，發現鍵值True沒有了！

這是因為，在Python中，True相當於1、False相當於0，因此，在dict_a[True] = "mango"這行代碼裡，它把原來鍵值為1給替換了。

可以來驗證一下True相當於1的說法：

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

3. 更新列表或字典

同樣，先看一個列表的示例：

>>> list_a = [1,2,3,4,5]
>>> list_a = list_a.append(6)
>>> list_a
# 不輸出任何內容

再看一個字典的示例：

>>> dict_a = {"a" : "b"}
>>> dict_a = dict_a.update({"c" : "d"})
>>> dict_a
# 不輸出任何內容

發現，打印list_a和dict_a竟然沒有任何內容輸出！

這是因為，在Python中列表、字典中的一些方法，如排序、更新、附加、添加等，不會創建不必要的副本，從而提升性能，因此，不需要重新分配給變量。

再看一下正確的方法：

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

4. 駐留字符串

在某些情況下，Python嘗試重用現有的不可變對象。字符串駐留就是這樣一種情況。

來看一個示例對比，

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

然後修改一下，

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

是不是很神奇？我們只加了一個@符號，結果卻截然不同！

在第一個實現方法中，嘗試創建兩個不同的字符串對象。但是當檢查兩個對象是否相同時，它返回True。

這是因為python並沒有創建另一個對象b，而是將b指向了第一個值gmail，換句話說它被駐留了。

但是，如果字符串中除ASCII字符、數字、下劃線以外的其他字符時，它則不會駐留，這樣的話，它就不會再指向@gmail。

這裡需要注意一下，is與==的運算是不同的。

==用於判斷值是否相等，is不僅需要值相等，還需要指向同一個對象。

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

5. 默認參數只計算一次

先看一下下面這個示例：

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

這裡發生了什麼？

我在func中給了一個默認參數[]，然後先後調用2次func函數。

按照我們常規的認識，這2次調用是分開的，第1次調用輸出[1]，第二次應該輸出[2]，為什麼第2次調用時列表裡竟然還保留著第1次調用時的值？

這是因為，在Python中，默認參數只會被計算一次。第1次調用func(1)時，它用到了默認參數。但是，第2次調用就不會再去計算默認參數，直接在[1]的基礎上附加一個值。

結語

本文介紹的這些經常犯錯的點，或許你還沒有遇到過，因此會覺得不以為然。但是，總會在某個時間點、開發某個小模塊時不知不覺中用到這5個問題所涵蓋的其中某個功能。

如果想當然，按照我們概念裡認為的那樣去做，結果可想而知，會出現錯誤。

因此，在Python開發過程中，應該注意一些細節，深入系統的學習一下Python，避免在一些Python基本特性方面犯一些錯誤。

如果你對Python有深入的了解，自然會避免這些錯誤。反之，則會給你帶來大麻煩，一旦出了錯誤就很難定位出來。