小心Python的“坑”（持续更新）

用了Python也有三个多月了，在为这个语言如此简单易用而赞叹的同时，也碰到了不少“坑”的地方，开个博文总结下：

1. list添加一个元素很容易，像下面这样：

l = []l.append('hello')

dict怎么添加？没有insert，也没有append，怎么办？

>>> d = {}>>> d['key'] = 'value'>>> d{'key': 'value'}>>> d[3] = 4>>> d{3: 4, 'key': 'value'}

看出来了吗？直接写一个K-V组合，就自动添加进来了

别告诉我你不知道怎么删除，del

2.  先看这个

>>> t = ()>>> type(t)<type 'tuple'>>>> t = (1)>>> type(t)<type 'int'>>>> t = (1, 2)>>> type(t)<type 'tuple'>

有没有觉得哪里不对劲？为什么中间那个是int类型，不是tuple了？我承认我当时没看清楚文档，所以碰到了这个问题：

import threadingdef print_arg(arg):    print argstr = 'test-string'thr = threading.Thread(target=print_arg, args=(str))thr.start()thr.join()print 'threading done'

例子很简单，创建一个线程，线程的任务就是打印传入的参数，由于传入的参数要求是tuple，所以我当时想当然的用括号包裹了一下，然后运行。

Exception in thread Thread-1:Traceback (most recent call last):  File "/usr/lib/python2.7/threading.py", line 551, in __bootstrap_inner    self.run()  File "/usr/lib/python2.7/threading.py", line 504, in run    self.__target(*self.__args, **self.__kwargs)TypeError: print_arg() takes exactly 1 argument (11 given)threading done

咦？为什么我明明只传入一个参数，却提示我传入了11个？

仔细翻看原文档，才注意到，构建tuple是靠逗号，而不是圆括号，我搜索了Python为什么1个元素的tuple不也这么写，他们解释是括号是用来组合的，比如计算的时候，括号的优先级最高（源链接找不到了）。

那我怎么构建一个元素的tuple？很简单，只是不优雅

>>> t = (1,)>>> type(t)<type 'tuple'>>>> t = 1,>>> type(t)<type 'tuple'>

tuple的关键是那个逗号，而不是括号，由于tuple的输出格式都是用圆括号括起来，所以时间久了，就自然而然认为圆括号是tuple的核心。

所以上面那个例子，只要在括号里面的str后面，加上一个逗号，就可以得到需要的结果了。

More：11个参数是怎么回事？因为在Python里面，string和tuple有个共同特性，都是iterable的，所以传入的str被拆解成11个字符的tuple，这也是为什么提示传入了11个参数

3. decorator使用注意

写一个decorator的时候，最好在实现之前加上functools的wrap，它能保留原有函数的名称和docstring，例如：

from functools import wrapsdef my_decorator(f):    @wraps(f)    # 最好加上这一句    def wrapper(*args, **kwds):        print 'Calling decorated function'        return f(*args, **kwds)    return wrapper@my_decoratordef example():    """Docstring"""    print 'Called example function'print example.__name__, example.__doc__

程序运行之后的输出是

example Docstring

如果去掉了 @wraps(f) 这一行，得到的结果会是这样的

wrapper None

4. lambda表达式中使用注意：

>>> x = 10>>> a = lambda y: x+y>>> x = 20>>> b = lambda y: x+y>>> a(10)30>>> b(10)30

在这里a(10)和b(10)输出结果相同的原因是：x 在lambda表达式中是一个自由变量，在运行时确定，而不是定义的时候（the value of x used in the lambda expression is a free variable that gets bound at runtime, not definition time），如果需要保存 x 的值，需要这么使用：

>>> x = 10>>> a = lambda y, x=x: x+y>>> x = 20>>> b = lambda y, x=x: x+y>>> a(10)20>>> b(10)30