编写高质量Python代码的59个有效方法

第17条：在参数上面迭代是，要多加小心

def read_visits(data_path):
    with open(data_path) as f:
        for line in f:
            yield int(line)

visits = read_visits("./my_numbers.txt")
print(list(visits))
print(list(visits))print(list(visits))

 产生这个结果的原因是：迭代器只能产生一轮结果，在抛出StopIteration异常的迭代器或生成器 上面继续迭代第二轮，是不会有结果的

解决办法：实现迭代器协议的容器类：

class ReadVisits(object):
    def __init__(self, data_path):
        self.data_path = data_path

    def __iter__(self):
        with open(self.data_path) as f:
            for line in f:
                yield int(line)

def normalize_defensive(numbers):
    if iter(numbers) is iter(numbers):
        raise TypeError("Must supply a container")
    total = sum(numbers)
    result = []
    for value in numbers:
        percent = 100 * value / total
        result.append(percent)
    return result

numbers = ReadVisits("./my_numbers.txt")
result = normalize_defensive(numbers)
print(result)

迭代器协议约定：

如果把迭代器对象传给内置的iter函数，那么此函数会把该迭代器返回，反之，如果传给iter函数的是个容器类型的对象，那么iter函数则每次都会返回新的迭代器对象。

要点：

函数在输入的参数上面多次迭代时要当心：如果参数是迭代器，那么可能会导致奇怪的行为并错失某些值。

Python的迭代器协议，描述了容器和迭代器应该如何与iter和next内置函数、for循环及相关表达式相互配合。

把__iter__方法实现为生成器，即可定义自己的额容器类型。

想判断某个值是迭代器还是容器，可以拿该值为参数，两次调用iter函数，若结果相同，则是迭代器，调用内置的next函数，即可令该迭代器前进一步。

第18条：用数量可变的位置参数减少视觉杂讯

要点：

在def语句中使用*args，即可令函数接受数量可变的位置参数。

调用函数时，可以采用*操作符，把序列中的元素当成尾椎参数，传给函数。

对生成器使用*操作符，可能导致程序耗尽内存并崩溃。

在已经接受*args参数的函数上面继续添加位置参数，可能会产生难以排查的bug。

第20条：用None和文档字符串来描述具有动态默认值的参数

要点：

参数的默认值，只会在程序加载模块并读到本函数的定义时评估一次。对于{}或[]等动态的值，这可能会导致奇怪的行为。

对于以动态值作为实际默认值的关键字参数来说，应该把形式上的默认值写为None，并在函数的文档字符串里面描述该默认值所对应的时间行为。