摘要：Python是一种非常强大和灵活的编程语言，但它也有一些怪癖，即使是经验丰富的开发人员也会犯错误。某些编码习惯可能看起来无害，但可能会引入细微的错误，使调试成为噩梦，并降低性能。
Python是一种非常强大和灵活的编程语言，但它也有一些怪癖，即使是经验丰富的开发人员也会犯错误。某些编码习惯可能看起来无害，但可能会引入细微的错误，使调试成为噩梦，并降低性能。
列表是Python最常用的数据结构之一，但不正确地处理它们可能会导致意想不到的问题。一个特别糟糕的做法是在迭代列表时修改列表。这可能会导致元素被跳过或导致不可预测的行为。
问题示例：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]for num in numbers: If num % 2 == 0: numbers.remove(num)print(numbers) # Output might not be what you expect!在这种情况下，由于Python在迭代期间如何管理内部索引，迭代会跳过某些元素。更安全的方法是创建列表的副本并单独修改原始列表：
更好的方法：
numbers_copy = numbers[:]for num in numbers_copy: if num % 2 == 0: numbers.remove(num)print(numbers) # Works as expected异常处理是编写健壮代码的一个重要部分，但是使用宽泛的异常子句可能会掩盖问题并使调试更加困难。
不良做法示例：
try: result = 10 / 0except Exception as e: print("Something went wrong!")一开始这似乎没什么问题，但它捕获了所有异常，包括可能完全不相关问题的意外异常。相反，请具体说明您期望的异常类型：
try: result = 10 / 0except zeroDivisionError: print("Cannot divide by zero!")明确有助于更快地查明错误，并防止无意的行为被掩盖。
过度嵌套的条件语句会使代码难以阅读和维护。深度嵌套增加了认知负荷，使其更难一眼理解逻辑。
不良做法的例子：
def check_age(age): if age >= 18: if age更好的方法：
def check_age(age): if age这种方法在保持相同逻辑的同时提高了可读性和可维护性。
递归是优雅的，对某些问题很有用，但如果使用不当，它可能是一个主要的性能瓶颈。Python有递归深度限制，这意味着深度递归函数可能会遇到运行时错误。
对于较大的n，这会导致冗余计算，从而显著降低执行速度。相反，应使用迭代方法：
更好的方法：
这个迭代版本可以高效地运行，没有递归调用的开销。
Python允许在函数定义中使用默认参数值，但使用列表或字典等可变类型可能会导致意外行为。
问题示例：
def add_item(item, items=): items.append(item) return itemsprint(add_item(1)) # [1]print(add_item(2)) # [1, 2] – Unexpected behavior!这里的问题是，默认列表只创建一次，并在函数调用中重用。相反，使用None作为默认值，并在函数内部初始化列表：
更好的方法：
def add_item(item, items=None): if items is None: items = items.append(item) return items这确保了每个函数调用都得到一个新的列表，防止了意外的副作用
来源：自由坦荡的湖泊AI
