虽然任何一种黑魔法都可以通过Python实现，但最好是最明确和直接的方式。

在上面的好代码中，x和y是从调用方显式接收的，并返回显式字典。使用此函数的开发人员通过读取第一行和最后一行确切地知道要做什么，而坏例子并非如此。

虽然有些复合语句（如列表理解）因其简洁性和表达性而被允许和欣赏，但在同一行代码上有两个不连贯的语句是不好的做法。

参数可以通过四种不同的方式传递给函数。

1. 位置参数 是必需的，没有默认值。它们是参数的最简单形式，可以用于几个函数参数，这些参数完全是函数意义的一部分，它们的顺序是自然的。例如，在 send(message, recipient) 或 point(x, y) 函数的用户不难记住，这两个函数需要两个参数，并且按照哪个顺序。

1. 关键字参数 不是必需的，并且具有默认值。它们通常用于发送给函数的可选参数。当一个函数有两个或三个以上的位置参数时，它的签名更难记住，并且使用带有默认值的关键字参数很有帮助。例如，一个更完整的 send 函数可以定义为 send(message, 当它们没有被传递给另一个值时。

在Python中，可以通过多种方式调用带有关键字参数的函数；例如，可以按照定义中参数的顺序进行调用，而无需显式命名参数，如 send('Hello', 'World', 'Cthulhu', 'God')

作为旁注，遵循 原则上，删除添加了“以防万一”且似乎从未使用过的可选参数（及其函数内部的逻辑）通常比在需要时添加新的可选参数及其逻辑更困难。

1. 这个 任意参数列表 是向函数传递参数的第三种方法。如果函数意图更好地由具有可扩展数量的位置参数的签名表示，则可以使用 *args 构造。在功能体中， args 将是所有剩余位置参数的元组。例如，

然而，这个构造有一些缺点，应该谨慎使用。如果一个函数接收到一个具有相同性质的参数列表，那么通常更清楚地定义它为一个参数的函数，该参数是一个列表或任何序列。这里，如果 send 有多个收件人，最好明确定义： send(message, .这样，函数的用户可以预先将收件人列表作为一个列表来操作，并且可以传递任何不能作为其他序列解包的序列，包括迭代器。

1. 这个 任意关键字参数字典 是向函数传递参数的最后一种方法。如果函数需要一系列未确定的命名参数，则可以使用 **kwargs 构造。在功能体中， kwargs 将是所有传递的命名参数的字典，这些参数未被函数签名中的其他关键字参数捕获。

注意事项与 任意参数列表 是必要的，出于类似的原因：当有必要使用这些强大的技术时，可以使用这些技术；如果更简单、更清晰的结构足以表达功能的意图，则不应使用这些技术。

由程序员编写函数来决定哪些参数是位置参数，哪些是可选关键字参数，以及决定是否使用高级的任意参数传递技术。如果明智地遵循上面的建议，那么编写以下python函数是可能的，也是令人愉快的：

• 易于阅读（名称和参数无需解释）

• 易于更改（添加新的关键字参数不会破坏代码的其他部分）

对于黑客来说，python是一个强大的工具，它有一套非常丰富的钩子和工具，可以让你做几乎任何一种棘手的技巧。例如，可以执行以下每项操作：

• 更改对象的创建和实例化方式

• 更改python解释器导入模块的方式

• 甚至可以（如果需要，建议）在Python中嵌入C例程。

然而，所有这些选项都有许多缺点，最好使用最直接的方式来实现您的目标。主要的缺点是在使用这些结构时，可读性会受到很大的影响。许多代码分析工具，如pylint或pyflakes，将无法解析这个“魔力”代码。

我们认为，Python开发人员应该了解这些几乎无限的可能性，因为它会给人们灌输信心，即不会有任何无法解决的问题。然而，知道如何，尤其是何时 not 使用它们是非常重要的。

像功夫大师一样， Python 知道如何用一根手指杀人，而且从来不会真的这么做。

如上所述，python允许使用许多技巧，其中一些技巧可能很危险。一个很好的例子是，任何客户机代码都可以覆盖对象的属性和方法：Python中没有“private”关键字。这种哲学，与Java这样的高度防御语言非常不同，它提供了很多防止任何误用的机制，用“我们都是负责任的用户”这一说法来表达。

这并不意味着，例如，没有属性被认为是私有的，在Python中也不可能进行适当的封装。相反，Python社区更倾向于依赖一组约定，指示不应该直接访问这些元素，而不是依赖开发人员在代码和其他代码之间建立的混凝土墙。

私有属性和实现细节的主要约定是在所有“内部”前面加下划线。如果客户机代码违反了此规则并访问了这些标记的元素，那么在修改代码时遇到的任何错误行为或问题都是客户机代码的责任。

鼓励慷慨地使用此约定：任何不打算由客户机代码使用的方法或属性都应该以下划线作为前缀。这将保证更好的职责分离和更容易修改现有的代码；公开私有财产总是可能的，但是将公共财产私有化可能是一个更困难的操作。

当函数变得越来越复杂时，在函数体中使用多个返回语句并不少见。但是，为了保持清晰的意图和可持续的可读性水平，最好避免从正文中的许多输出点返回有意义的值。

函数中返回值的主要情况有两种：函数正常处理时返回的结果，以及指示错误输入参数或函数无法完成其计算或任务的任何其他原因的错误情况。

如果不希望引发第二种情况的异常，则返回一个值，例如none或false，表示可能需要函数无法正确执行。在这种情况下，最好在检测到不正确的上下文时尽早返回。它将有助于扁平化函数的结构：返回后的所有代码都可以假定满足条件以进一步计算函数的主要结果。通常需要有多个这样的返回语句。

但是，当一个函数的正常过程中有多个主出口点时，调试返回的结果变得困难，因此最好保留一个出口点。这也将有助于分解出一些代码路径，并且多个出口点可能表示需要这样的重构。

如果知道列表或元组的长度，可以通过解包为其元素指定名称。例如，因为 enumerate() 将为列表中的每个项提供两个元素的元组：

您也可以使用它交换变量：

在Python 3中，引入了一种新的扩展解包方法 ：

如果您需要分配某些内容（例如， ）但不需要那个变量，使用 __ ：

创建一个相同事物的length-n列表

创建一个长度为n的列表列表

因为列表是可变的， * 操作员（如上所述）将创建一个对 same 列表，这不太可能是您想要的。相反，使用列表理解：

创建字符串的常见习惯用法是 在空字符串上。

这将设置变量的值 word “垃圾邮件”。这个习语可以应用于列表和元组。

有几个自动格式化工具可以重新格式化您的代码，以符合PEP8。

程序 可用于自动重新格式化PEP 8样式的代码。安装程序时使用：

使用它来设置文件的格式：

不包括 --in-place 标志将使程序直接将修改后的代码输出到控制台以供查看。这个 --aggressive 标志将执行更多实质性的更改，并且可以多次应用以获得更大的效果。

虽然autopep8专注于解决PEP8违规问题， 除了遵循PEP8之外，它还试图改进代码的格式。这个格式化程序的目标是提供与编写PEP8兼容代码的程序员一样美观的代码。它与以下组件一起安装：

使用以下命令运行文件的自动格式化：

与autopep8类似，运行该命令时不使用 --in-place 在应用更改之前，FLAG将输出差异以供检查。

自动格式化程序 提供对代码库的固执己见和确定性的重新格式化。它的主要关注点在于提供统一的代码样式，而不需要对所有用户进行配置。因此，黑色的用户可以完全忘记格式化。此外，由于采用了确定性方法，保证了仅有相关更改的最小git差异。您可以按如下方式安装该工具：

Python文件可以使用以下格式进行格式化：

添加 --diff FLAG提供代码修改以供审查，不直接应用。

您不需要显式地将值与true、none或0进行比较——只需将其添加到if语句中即可。参见 一个被认为是错误的列表。

提供了一种强大、简洁的列表处理方式。

遵循与列表理解几乎相同的语法，但返回生成器而不是列表。

创建新列表需要更多的工作和内存。如果您只想循环访问新列表，那么最好使用迭代器。

当您确实需要创建第二个列表时，例如，如果您需要多次使用结果，请使用列表理解。

如果您的逻辑对于简短的列表理解或生成器表达式来说过于复杂，请考虑使用生成器函数而不是返回列表。

不要仅仅为了副作用而使用清单理解。

在迭代列表时，不要从列表中删除项目。

不要在列表中进行多次传递。

使用列表理解或生成器表达式。

记住，赋值永远不会创建新对象。如果两个或多个变量引用同一个列表，则更改其中一个变量将更改所有变量。

创建一个新的列表对象并让原始对象单独存在更安全。

使用 数一数你在名单上的位置。

这个 函数具有比手动处理计数器更好的可读性。此外，它对迭代器进行了更好的优化。

使用 with open 从文件中读取的语法。这将自动为您关闭文件。

with 语句更好，因为它可以确保您始终关闭文件，即使 with 块中引发了异常。

当逻辑代码行长于接受的限制时，需要将其拆分为多个物理行。如果行的最后一个字符是反斜杠，python解释器将连接连续的行。这在某些情况下是有帮助的，但通常应该避免，因为它的脆弱性：在行的末尾加上一个空格，在反斜杠之后，将会破坏代码，并可能产生意想不到的结果。

更好的解决方案是在元素两边使用括号。在行尾留有一个未结束的圆括号，Python解释器将连接下一行，直到圆括号结束。同样的行为也适用于花括号和方括号。

但是，通常情况下，必须拆分一个长逻辑行是一个信号，表明您试图同时执行过多操作，这可能会妨碍可读性。