Python开发中常见的10个陷阱你踩过几个(附解决方案)

2025-06-17 08:32:12 作者：Python_trys

作为一门简洁优雅的语言,Python深受开发者喜爱,然而,即使是经验丰富的Python开发者,也难免会遇到一些坑,下面我们来看看下面10个最常见的陷阱你踩过几个呢

作为一门简洁优雅的语言，Python深受开发者喜爱。然而，即使是经验丰富的Python开发者，也难免会遇到一些"坑"。本文将介绍Python中10个最常见的陷阱，帮助大家避免这些错误，写出更健壮的代码。

1. 可变默认参数

def append_to(element, to=[]):
    to.append(element)
    return to

print(append_to(1))  # 输出: [1]
print(append_to(2))  # 输出: [1, 2] 而不是预期的[2]

问题原因：默认参数在函数定义时就被创建，而不是每次调用时创建。

解决方案：

def append_to(element, to=None):
    if to is None:
        to = []
    to.append(element)
    return to

2. 循环中修改列表

lst = [1, 2, 3, 4]
for item in lst:
    if item % 2 == 0:
        lst.remove(item)
print(lst)  # 输出: [1, 3] 而不是预期的[1, 3]

看似正确，但如果列表连续有两个偶数元素，会出问题：

lst = [1, 2, 4, 5]
for item in lst:
    if item % 2 == 0:
        lst.remove(item)
print(lst)  # 输出: [1, 4, 5] 因为删除2后，4的索引变成了1被跳过了

解决方案：使用列表推导式或创建副本

lst = [x for x in lst if x % 2 != 0]
# 或
for item in lst[:]:
    if item % 2 == 0:
        lst.remove(item)

3. 闭包变量绑定

funcs = []
for i in range(3):
    def func():
        return i
    funcs.append(func)
    
print([f() for f in funcs])  # 输出: [2, 2, 2] 而不是预期的[0, 1, 2]

问题原因：闭包中的变量是延迟绑定的。

解决方案：使用默认参数或functools.partial

for i in range(3):
    def func(i=i):
        return i
    funcs.append(func)

4. == 和 is 的区别

a = [1, 2, 3]
b = a
c = [1, 2, 3]

print(a == b)  # True
print(a is b)  # True
print(a == c)  # True
print(a is c)  # False

解释：==比较值，is比较对象标识（内存地址）。

5. 整数缓存问题

a = 256
b = 256
print(a is b)  # True

a = 257
b = 257
print(a is b)  # False (在交互式环境中)

解释：Python会缓存小整数（-5到256），大整数每次创建新对象。

6. 类变量和实例变量

class A:
    x = 1
    
class B(A):
    pass
    
class C(A):
    pass

B.x = 2
print(A.x, B.x, C.x)  # 输出: 1 2 1

A.x = 3
print(A.x, B.x, C.x)  # 输出: 3 2 3

解释：类变量在继承时会被共享，除非子类显式覆盖。

7. 字符串驻留

a = "hello"
b = "hello"
print(a is b)  # True

a = "hello world"
b = "hello world"
print(a is b)  # False (取决于实现)

解释：Python会对短字符串进行驻留优化，但不要依赖这种行为。

8. 生成器只能遍历一次

gen = (x for x in range(3))
print(list(gen))  # [0, 1, 2]
print(list(gen))  # [] 因为生成器已耗尽

解决方案：如果需要多次使用，可以转换为列表或重新创建生成器。

9. 浅拷贝与深拷贝

lst = [1, [2, 3]]
lst2 = lst.copy()
lst2[1][0] = 4
print(lst)  # [1, [4, 3]] 原始列表也被修改了

解决方案：需要深拷贝时使用copy.deepcopy

import copy
lst2 = copy.deepcopy(lst)

10. try-except中的return

def func():
    try:
        return 1
    finally:
        return 2

print(func())  # 输出: 2

解释：finally中的return会覆盖try中的return。

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