Python 是一門優(yōu)雅的語言 —— 簡潔、可讀性強(qiáng)、功能強(qiáng)大。但也正因為如此，人們很容易在不知不覺中寫出質(zhì)量堪憂的代碼。無論你是初學(xué)者，還是有多年開發(fā)經(jīng)驗，都可能掉入那些看似無害、實則損害代碼質(zhì)量的常見陷阱中。

本文將帶你深入了解 10 個常見的 Python 反模式 —— 這些寫法雖然能運行，但往往會犧牲代碼的可讀性、可維護(hù)性，甚至性能。

1. 使用可變的默認(rèn)參數(shù)(Using Mutable Default Arguments)

問題所在：默認(rèn)的列表對象在函數(shù)多次調(diào)用之間是共享的。這意味著你每次調(diào)用函數(shù)時，都會對同一個列表進(jìn)行修改，可能導(dǎo)致意料之外的結(jié)果。

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更好的做法：始終避免將可變對象（如列表、字典等）作為函數(shù)的默認(rèn)參數(shù)。這是 Python 中一個非常常見但又隱蔽的陷阱。

2. 捕獲泛型異常（Catching Generic Exceptions）

問題所在：錯誤的寫法會悄悄地忽略所有類型的異常，甚至包括那些你并不打算忽略的錯誤。這會讓程序出錯時毫無提示，調(diào)試難度大大增加。

更好的做法：始終明確捕獲你預(yù)期會發(fā)生的異常類型。只有在你確實想捕獲所有異常并進(jìn)行統(tǒng)一處理（如日志記錄）時，才應(yīng)該使用廣義的 except Exception，而且也不應(yīng)直接 pass。

3. 編寫冗長、龐雜的函數(shù)（Writing Long, Monolithic Functions）

問題所在：一個 150 行的大函數(shù)可不是值得炫耀的資本。這樣的函數(shù)難以測試、難以理解、難以復(fù)用。

更好的做法：將邏輯拆分為更小、更有明確用途的函數(shù)，并使用有描述性的命名。

優(yōu)秀的代碼就像講故事一樣易讀。模塊化你的邏輯，讓每個函數(shù)只做一件事。

4. 重復(fù)造輪子（Reinventing the Wheel）

但如果你開始自己實現(xiàn) max()、sum()，甚至嘗試寫一個 JSON 解析器，那就有點問題了。

問題所在：Python 擁有功能強(qiáng)大且豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫。大多數(shù)常見需求，庫里早已有成熟、可靠的實現(xiàn)。

建議：除非你有非常具體且合理的需求，否則優(yōu)先使用內(nèi)置函數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)庫，而不是自己手動實現(xiàn)。

5. 濫用列表推導(dǎo)式（Abusing List Comprehensions）

問題所在：你使用列表推導(dǎo)式并不是為了構(gòu)造一個列表，而是為了執(zhí)行副作用（比如打?。@不是它的設(shè)計初衷。

建議：列表推導(dǎo)式應(yīng)當(dāng)用于創(chuàng)建列表（或其他可迭代對象）。如果目的是執(zhí)行副作用（如打印、寫文件等），請使用普通的 for 循環(huán)，代碼可讀性更強(qiáng)。

6. 過度使用 lambda 函數(shù)（Overusing Lambda Functions）

問題所在：lambda 適用于簡單的內(nèi)聯(lián)操作，但當(dāng)邏輯變復(fù)雜時，代碼會變得難以閱讀和維護(hù)。

建議：一旦 lambda 表達(dá)式開始變得冗長或包含條件邏輯，就應(yīng)該將其提取為具名函數(shù)，這樣可以提升可讀性和可測試性。

7. 到處硬編碼值（Hardcoding Values Everywhere）

問題所在：在代碼中散布“魔法字符串”或“魔法數(shù)字”會導(dǎo)致代碼脆弱，稍有修改就容易引發(fā)錯誤，也讓閱讀和維護(hù)變得困難。

建議：將固定值提取為具名常量，不僅提升了代碼可讀性，也讓邏輯更具自說明性。尤其是在多人協(xié)作和長期維護(hù)的項目中，這是一種良好的習(xí)慣。

8. 忽視虛擬環(huán)境（Ignoring Virtual Environments）

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問題所在：全局安裝依賴可能會破壞系統(tǒng) Python，或者讓不同項目之間的依賴版本產(chǎn)生沖突，難以管理。

建議：始終為每個項目使用虛擬環(huán)境（如 venv、virtualenv 或 conda），實現(xiàn)依賴隔離，讓開發(fā)更穩(wěn)定、更可控。

9. 濫用繼承（Overcomplicating With Inheritance）

問題所在：雖然繼承是面向?qū)ο蟮暮诵臋C(jī)制之一，但當(dāng)繼承鏈過深或重寫邏輯繁多時，代碼將變得難以理解和維護(hù)，易引發(fā)意外行為。

建議：優(yōu)先考慮“組合”（將功能注入類中）而非“繼承”。問問自己：“這真的需要繼承嗎？用組合是否更合適？”

10. 忽視代碼格式化（Neglecting Code Formatting）

問題所在：代碼格式不統(tǒng)一會導(dǎo)致不必要的團(tuán)隊爭論、審查浪費時間，甚至引起版本控制沖突。

建議：讓格式化工具（如 black、isort、flake8）幫你處理代碼風(fēng)格問題，把精力放在邏輯和架構(gòu)上，而不是空格和縮進(jìn)。

編寫干凈、可維護(hù)的 Python 代碼，并不是死記硬背最佳實踐，而是培養(yǎng)一種清晰、簡潔、有意圖的編程思維。

這些反模式并非“原罪”，但如果長期忽視，它們會在不知不覺中腐蝕你的代碼質(zhì)量。