对于从静态语言（java/c#）转向动态语言（如 python）的人来说，最重要的问题

Question

对于从静态语言（java/c#）转向 Python 等动态语言的人来说，最重要的问题是什么？

事情的完成方式似乎很酷，但重命名方法或添加/删除参数似乎很危险！

是为每种方法编写测试的唯一解决方案吗？

Answer 1

第一次尝试 Python（主要来自 Java 背景）时，一些让我印象深刻的事情：

1. 编写Pythonic代码。使用 Python 推荐的习惯用法，而不是使用旧的 Java/C 方式。这不仅仅是一个表面或教条的问题。实际上，Python 代码实际上始终比类 C 代码快得多。事实上，恕我直言，很多“Python 很慢”的说法是由于缺乏经验的程序员尝试用 Python 编写 Java/C 代码，最终导致性能受到很大影响，并认为 Python 很慢。慢得可怕。尽可能使用列表推导式和map/filter/reduce。

2. 接受函数是真正的对象这一想法。将它们作为回调传递，使函数返回函数，了解闭包等。

3. 您可以在 Python 中做很多很酷且几乎神奇的事情，例如您提到的重命名方法。这些东西非常适合展示 Python 的功能，但如果您不需要它们，则实际上没有必要。事实上，正如 S. Lott 指出的那样，最好避免看起来有风险的事情。

Answer 2

“是为每种方法编写测试的唯一解决方案吗？”

您是说您没有为 Java 中的每个方法编写测试吗？

如果您用 Java 为每个方法编写测试，那么——嗯——什么都不会改变，不是吗？

重命名一个方法，看起来风险很大！

正确的。不要这样做。

添加/删除参数似乎很危险！

什么？你是在谈论可选参数吗？如果是这样，那么在 Java 中拥有多个重载名称似乎是危险且令人困惑的。有可选参数似乎更简单。

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如果你在 SO 上搜索最常见的 Python 问题，你会发现有些问题是长期存在的问题。

• 如何更新PYTHONPATH。

• 为什么某些随机浮点计算与数学抽象可能表明的不同。

• 使用 Python 3 并从 Python 2 教程中键入代码。

• 为什么 Python 没有超级复杂的 protected、private 和 public 声明。

• 为什么 Python 没有枚举类型。

第一个长期问题似乎是使用可变对象作为函数的默认值。只需避免这种情况即可。

Answer 3

我想说，第一个陷阱是尝试用动态语言编写静态类型代码。

毫不犹豫地使用标识符来指向字符串，然后在独立的代码部分中使用列表，

keys = 'foo bar foobar' # Imagine this coming in as an argument
keys = keys.split() # Now the semantically chose name for the argument can be 
                    # reused As the semantically chosen name for a local variable

毫不犹豫地将函数视为常规值：它们确实如此。采用以下解析器。假设我们想像对待所有 header 标签一样对待所有 ul 标签，就像对待 ol 标签一样。

class Parser(HTMLParser):
    def __init__(self, html):
        self.feed(html)

    def handle_starttag(self, tag, attrs):
        parse_method = 'parse_' + tag    
        if hasattr(self, parse_method):  
            getattr(self, parse_method)(attrs)


    def parse_list(self, attrs):
        # generic code

    def parse_header(self, attrs):
       # more generic code

    parse_h1 = parse_h2 = parse_h3 = parse_h4 = parse_h5 = parse_h6 = parse_header
    parse_ol = parse_ul = parse_list

这可以通过在 java 等语言的 handle_starttag 方法中使用不太通用的代码来完成，方法是跟踪哪些标记映射到相同的方法，但是如果您决定要处理 div 标记，您可以必须将其添加到调度逻辑中。在这里，您只需添加方法 parse_div 就可以了。

不要进行类型检查！鸭子类型！

def funtion(arg):
    if hasattr(arg, 'attr1') and hasattr(arg, 'attr2'):
         foo(arg):
    else:
         raise TypeError("arg must have 'attr1' and 'attr2'")

与 isinstance(arg, Foo) 相反。这使您可以传入任何具有 attr1 和 attr2 的对象。例如，这允许您传入包裹在对象周围的跟踪类以进行调试。在 Java 中，您必须修改该类才能执行此操作。

正如 THC4k 所指出的，另一种（更Pythonic）的方法是 EAPF 习语。
我不喜欢这样，因为我喜欢尽早发现错误。如果您希望代码很少失败，那么效率会更高。不要告诉任何人我不喜欢它，尽管他们不会认为我知道如何编写Python。这是 THC4k 提供的示例。

try: 
    foo(arg): 
except (AttributeError, TypeError): 
    raise InvalidArgumentError(foo, arg)

我们是否应该捕获 AttributeError 和 TypeError 还是让它们传播到知道如何处理它们的地方，这是一个难以抉择的问题，但这只是一个例子，所以我们'会让它飞翔。