分号

不要在行尾加分号, 也不要用分号将两条命令放在同一行.

行长度

每行不超过80个字符

例外:

长的导入模块语句注释里的URL

不要使用反斜杠连接行.

Python会将 圆括号, 中括号和花括号中的行隐式的连接起来 , 你可以利用这个特点. 如果需要, 你可以在表达式外围增加一对额外的圆括号

Yes: foo_bar(self, width, height, color='black', design=None, x='foo', emphasis=None, highlight=0) if (width == 0 and height == 0 and color == 'red' and emphasis == 'strong'):

如果一个文本字符串在一行放不下, 可以使用圆括号来实现隐式行连接:

x = ('This will build a very long long ' 'long long long long long long string')

在注释中，如果必要，将长的URL放在一行上。

Yes: # See details at

#

No: # See details at

#

# v2.0/csv_file_name_extension_full_specification.html

注意上面例子中的元素缩进; 你可以在本文的 缩进 部分找到解释.

括号

宁缺毋滥的使用括号

除非是用于实现行连接, 否则不要在返回语句或条件语句中使用括号. 不过在元组两边使用括号是可以的

Yes: if foo: bar() while x: x = bar() if x and y: bar() if not x: bar() return foo for (x, y) in dict.items(): ...No: if (x): bar() if not(x): bar() return (foo)

缩进

用4个空格来缩进代码

绝对不要用tab, 也不要tab和空格混用. 对于行连接的情况, 你应该要么垂直对齐换行的元素(见 行长度 部分的示例), 或者使用4空格的悬挂式缩进(这时第一行不应该有参数):

Yes: # Aligned with opening delimiter

foo = long_function_name(var_one, var_two,

var_three, var_four)

# Aligned with opening delimiter in a dictionary

foo = {

long_dictionary_key: value1 +

value2,

...

}

# 4-space hanging indent; nothing on first line

foo = long_function_name(

var_one, var_two, var_three,

var_four)

# 4-space hanging indent in a dictionary

foo = {

long_dictionary_key:

long_dictionary_value,

...

}

No: # Stuff on first line forbidden

foo = long_function_name(var_one, var_two,

var_three, var_four)

# 2-space hanging indent forbidden

foo = long_function_name(

var_one, var_two, var_three,

var_four)

# No hanging indent in a dictionary

foo = {

long_dictionary_key:

long_dictionary_value,

...

}

空行

顶级定义之间空两行, 方法定义之间空一行

顶级定义之间空两行, 比如函数或者类定义. 方法定义, 类定义与第一个方法之间, 都应该空一行. 函数或方法中, 某些地方要是你觉得合适, 就空一行.

空格

按照标准的排版规范来使用标点两边的空格

括号内不要有空格.

Yes: spam(ham[1], {eggs: 2}, [])No: spam( ham[ 1 ], { eggs: 2 }, [ ] )

不要在逗号, 分号, 冒号前面加空格, 但应该在它们后面加(除了在行尾).

Yes: if x == 4: print x, y x, y = y, xNo: if x == 4 : print x , y x , y = y , x

参数列表, 索引或切片的左括号前不应加空格.

Yes: spam(1)no: spam (1)Yes: dict['key'] = list[index]No: dict ['key'] = list [index]

在二元操作符两边都加上一个空格, 比如赋值(=), 比较(==, <, >, !=, <>, <=, >=, in, not in, is, is not), 布尔(and, or, not). 至于算术操作符两边的空格该如何使用, 需要你自己好好判断. 不过两侧务必要保持一致.

Yes: x == 1No: x<1

当’=’用于指示关键字参数或默认参数值时, 不要在其两侧使用空格.

Yes: def complex(real, imag=0.0): return magic(r=real, i=imag)No: def complex(real, imag = 0.0): return magic(r = real, i = imag)

不要用空格来垂直对齐多行间的标记, 因为这会成为维护的负担(适用于:, #, =等):

Yes: foo = 1000 # comment long_name = 2 # comment that should not be aligned dictionary = { "foo": 1, "long_name": 2, }No: foo = 1000 # comment long_name = 2 # comment that should not be aligned dictionary = { "foo" : 1, "long_name": 2, }

Shebang

大部分.py文件不必以#!作为文件的开始. 根据 PEP-394 , 程序的main文件应该以 #!/usr/bin/python2或者 #!/usr/bin/python3开始.

(译者注: 在计算机科学中, Shebang (也称为Hashbang)是一个由井号和叹号构成的字符串行(#!), 其出现在文本文件的第一行的前两个字符. 在文件中存在Shebang的情况下, 类Unix操作系统的程序载入器会分析Shebang后的内容, 将这些内容作为解释器指令, 并调用该指令, 并将载有Shebang的文件路径作为该解释器的参数. 例如, 以指令#!/bin/sh开头的文件在执行时会实际调用/bin/sh程序.)

先用于帮助内核找到Python解释器, 但是在导入模块时, 将会被忽略. 因此只有被直接执行的文件中才有必要加入

注释

确保对模块, 函数, 方法和行内注释使用正确的风格

文档字符串

Python有一种独一无二的的注释方式: 使用文档字符串. 文档字符串是包, 模块, 类或函数里的第一个语句. 这些字符串可以通过对象的__doc__成员被自动提取, 并且被pydoc所用. (你可以在你的模块上运行pydoc试一把, 看看它长什么样). 我们对文档字符串的惯例是使用三重双引号”“”( PEP-257 ). 一个文档字符串应该这样组织: 首先是一行以句号, 问号或惊叹号结尾的概述(或者该文档字符串单纯只有一行). 接着是一个空行. 接着是文档字符串剩下的部分, 它应该与文档字符串的第一行的第一个引号对齐. 下面有更多文档字符串的格式化规范.

模块

每个文件应该包含一个许可样板. 根据项目使用的许可(例如, Apache 2.0, BSD, LGPL, GPL), 选择合适的样板.

函数和方法

下文所指的函数,包括函数, 方法, 以及生成器.一个函数必须要有文档字符串, 除非它满足以下条件:外部不可见非常短小简单明了文档字符串应该包含函数做什么, 以及输入和输出的详细描述. 通常, 不应该描述”怎么做”, 除非是一些复杂的算法. 文档字符串应该提供足够的信息, 当别人编写代码调用该函数时, 他不需要看一行代码, 只要看文档字符串就可以了. 对于复杂的代码, 在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义.关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述. 每节应该以一个标题行开始. 标题行以冒号结尾. 除标题行外, 节的其他内容应被缩进2个空格.Args:列出每个参数的名字, 并在名字后使用一个冒号和一个空格, 分隔对该参数的描述.如果描述太长超过了单行80字符,使用2或者4个空格的悬挂缩进(与文件其他部分保持一致). 描述应该包括所需的类型和含义. 如果一个函数接受*foo(可变长度参数列表)或者**bar (任意关键字参数), 应该详细列出*foo和**bar.Returns: (或者 Yields: 用于生成器)描述返回值的类型和语义. 如果函数返回None, 这一部分可以省略.Raises:列出与接口有关的所有异常.

def fetch_bigtable_rows(big_table, keys, other_silly_variable=None): """Fetches rows from a Bigtable. Retrieves rows pertaining to the given keys from the Table instance represented by big_table. Silly things may happen if other_silly_variable is not None. Args: big_table: An open Bigtable Table instance. keys: A sequence of strings representing the key of each table row to fetch. other_silly_variable: Another optional variable, that has a much longer name than the other args, and which does nothing. Returns: A dict mapping keys to the corresponding table row data fetched. Each row is represented as a tuple of strings. For example: {'Serak': ('Rigel VII', 'Preparer'), 'Zim': ('Irk', 'Invader'), 'Lrrr': ('Omicron Persei 8', 'Emperor')} If a key from the keys argument is missing from the dictionary, then that row was not found in the table. Raises: IOError: An error occurred accessing the bigtable.Table object. """ pass

类

类应该在其定义下有一个用于描述该类的文档字符串. 如果你的类有公共属性(Attributes), 那么文档中应该有一个属性(Attributes)段. 并且应该遵守和函数参数相同的格式

class SampleClass(object): """Summary of class here. Longer class information.... Longer class information.... Attributes: likes_spam: A boolean indicating if we like SPAM or not. eggs: An integer count of the eggs we have laid. """ def __init__(self, likes_spam=False): """Inits SampleClass with blah.""" self.likes_spam = likes_spam self.eggs = 0 def public_method(self): """Performs operation blah."""

块注释和行注释

最需要写注释的是代码中那些技巧性的部分. 如果你在下次 代码审查 的时候必须解释一下, 那么你应该现在就给它写注释. 对于复杂的操作, 应该在其操作开始前写上若干行注释. 对于不是一目了然的代码, 应在其行尾添加注释.

# We use a weighted dictionary search to find out where i is in# the array. We extrapolate position based on the largest num# in the array and the array size and then do binary search to# get the exact number.if i & (i-1) == 0: # True if i is 0 or a power of 2.

# BAD COMMENT: Now go through the b array and make sure whenever i occurs

# the next element is i+1

类

如果一个类不继承自其它类, 就显式的从object继承. 嵌套类也一样.

Yes: class SampleClass(object): pass class OuterClass(object): class InnerClass(object): pass class ChildClass(ParentClass): """Explicitly inherits from another class already."""No: class SampleClass: pass class OuterClass: class InnerClass: pass

继承自 object 是为了使属性(properties)正常工作, 并且这样可以保护你的代码, 使其不受 PEP-3000 的一个特殊的潜在不兼容性影响. 这样做也定义了一些特殊的方法, 这些方法实现了对象的默认语义, 包括 __new__, __init__, __delattr__, __getattribute__, __setattr__, __hash__, __repr__, and __str__ .

字符串

即使参数都是字符串, 使用%操作符或者格式化方法格式化字符串. 不过也不能一概而论, 你需要在+和%之间好好判定.

Yes: x = a + b x = '%s, %s!' % (imperative, expletive) x = '{}, {}!'.format(imperative, expletive) x = 'name: %s; score: %d' % (name, n) x = 'name: {}; score: {}'.format(name, n)No: x = '%s%s' % (a, b) # use + in this case x = '{}{}'.format(a, b) # use + in this case x = imperative + ', ' + expletive + '!' x = 'name: ' + name + '; score: ' + str(n)

避免在循环中用+和+=操作符来累加字符串. 由于字符串是不可变的, 这样做会创建不必要的临时对象, 并且导致二次方而不是线性的运行时间. 作为替代方案, 你可以将每个子串加入列表, 然后在循环结束后用 .join 连接列表. (也可以将每个子串写入一个 cStringIO.StringIO 缓存中.)

Yes: items = ['<table>'] for last_name, first_name in employee_list: items.append('<tr><td>%s, %s</td></tr>' % (last_name, first_name)) items.append('</table>') employee_table = ''.join(items)No: employee_table = '<table>' for last_name, first_name in employee_list: employee_table += '<tr><td>%s, %s</td></tr>' % (last_name, first_name) employee_table += '</table>'

在同一个文件中, 保持使用字符串引号的一致性. 使用单引号’或者双引号”之一用以引用字符串, 并在同一文件中沿用. 在字符串内可以使用另外一种引号, 以避免在字符串中使用. GPyLint已经加入了这一检查.

(译者注:GPyLint疑为笔误, 应为PyLint.)

Yes: Python('Why are you hiding your eyes?') Gollum("I'm scared of lint errors.") Narrator('"Good!" thought a happy Python reviewer.')No: Python("Why are you hiding your eyes?") Gollum('The lint. It burns. It burns us.') Gollum("Always the great lint. Watching. Watching.")

为多行字符串使用三重双引号”“”而非三重单引号’‘’. 当且仅当项目中使用单引号’来引用字符串时, 才可能会使用三重’‘’为非文档字符串的多行字符串来标识引用. 文档字符串必须使用三重双引号”“”. 不过要注意, 通常用隐式行连接更清晰, 因为多行字符串与程序其他部分的缩进方式不一致.

Yes: print ("This is much nicer." "Do it this way.")No: print """This is pretty ugly. Don't do this. """

文件和sockets

在文件和sockets结束时, 显式的关闭它.

除文件外, sockets或其他类似文件的对象在没有必要的情况下打开, 会有许多副作用, 例如:

它们可能会消耗有限的系统资源, 如文件描述符. 如果这些资源在使用后没有及时归还系统, 那么用于处理这些对象的代码会将资源消耗殆尽.持有文件将会阻止对于文件的其他诸如移动、删除之类的操作.仅仅是从逻辑上关闭文件和sockets, 那么它们仍然可能会被其共享的程序在无意中进行读或者写操作. 只有当它们真正被关闭后, 对于它们尝试进行读或者写操作将会抛出异常, 并使得问题快速显现出来.

而且, 幻想当文件对象析构时, 文件和sockets会自动关闭, 试图将文件对象的生命周期和文件的状态绑定在一起的想法, 都是不现实的. 因为有如下原因:

没有任何方法可以确保运行环境会真正的执行文件的析构. 不同的Python实现采用不同的内存管理技术, 比如延时垃圾处理机制. 延时垃圾处理机制可能会导致对象生命周期被任意无限制的延长.对于文件意外的引用,会导致对于文件的持有时间超出预期(比如对于异常的跟踪, 包含有全局变量等).

推荐使用 “with”语句 以管理文件:

with open("hello.txt") as hello_file: for line in hello_file: print line

对于不支持使用”with”语句的类似文件的对象,使用 contextlib.closing():

import contextlibwith contextlib.closing(urllib.urlopen("")) as front_page: for line in front_page: print line

Legacy AppEngine 中Python 2.5的代码如使用”with”语句, 需要添加 “from __future__ import with_statement”.

TODO注释

为临时代码使用TODO注释, 它是一种短期解决方案. 不算完美, 但够好了.

TODO注释应该在所有开头处包含”TODO”字符串, 紧跟着是用括号括起来的你的名字, email地址或其它标识符. 然后是一个可选的冒号. 接着必须有一行注释, 解释要做什么. 主要目的是为了有一个统一的TODO格式, 这样添加注释的人就可以搜索到(并可以按需提供更多细节). 写了TODO注释并不保证写的人会亲自解决问题. 当你写了一个TODO, 请注上你的名字.

# TODO(kl@gmail.com): Use a "*" here for string repetition.# TODO(Zeke) Change this to use relations.

如果你的TODO是”将来做某事”的形式, 那么请确保你包含了一个指定的日期(“2009年11月解决”)或者一个特定的事件(“等到所有的客户都可以处理XML请求就移除这些代码”).

导入格式

每个导入应该独占一行

Yes: import os

import sys

No: import os, sys

导入总应该放在文件顶部, 位于模块注释和文档字符串之后, 模块全局变量和常量之前. 导入应该按照从最通用到最不通用的顺序分组:

标准库导入第三方库导入应用程序指定导入

每种分组中, 应该根据每个模块的完整包路径按字典序排序, 忽略大小写.

import foofrom foo import barfrom foo.bar import bazfrom foo.bar import Quuxfrom Foob import ar

语句

通常每个语句应该独占一行

不过, 如果测试结果与测试语句在一行放得下, 你也可以将它们放在同一行. 如果是if语句, 只有在没有else时才能这样做. 特别地, 绝不要对 try/except 这样做, 因为try和except不能放在同一行.

Yes: if foo: bar(foo)No: if foo: bar(foo) else: baz(foo) try: bar(foo) except ValueError: baz(foo) try: bar(foo) except ValueError: baz(foo)

访问控制

在Python中, 对于琐碎又不太重要的访问函数, 你应该直接使用公有变量来取代它们, 这样可以避免额外的函数调用开销. 当添加更多功能时, 你可以用属性(property)来保持语法的一致性.

(译者注: 重视封装的面向对象程序员看到这个可能会很反感, 因为他们一直被教育: 所有成员变量都必须是私有的! 其实, 那真的是有点麻烦啊. 试着去接受Pythonic哲学吧)

另一方面, 如果访问更复杂, 或者变量的访问开销很显著, 那么你应该使用像 get_foo() 和 set_foo() 这样的函数调用. 如果之前的代码行为允许通过属性(property)访问 , 那么就不要将新的访问函数与属性绑定. 这样, 任何试图通过老方法访问变量的代码就没法运行, 使用者也就会意识到复杂性发生了变化.

命名

module_name, package_name, ClassName, method_name, ExceptionName, function_name, GLOBAL_VAR_NAME, instance_var_name, function_parameter_name, local_var_name.

应该避免的名称

单字符名称, 除了计数器和迭代器.包/模块名中的连字符(-)双下划线开头并结尾的名称(Python保留, 例如__init__)

命名约定

所谓”内部(Internal)”表示仅模块内可用, 或者, 在类内是保护或私有的.用单下划线(_)开头表示模块变量或函数是protected的(使用from module import *时不会包含).用双下划线(__)开头的实例变量或方法表示类内私有.将相关的类和顶级函数放在同一个模块里. 不像Java, 没必要限制一个类一个模块.对类名使用大写字母开头的单词(如CapWords, 即Pascal风格), 但是模块名应该用小写加下划线的方式(如lower_with_under.py). 尽管已经有很多现存的模块使用类似于CapWords.py这样的命名, 但现在已经不鼓励这样做, 因为如果模块名碰巧和类名一致, 这会让人困扰.

Python之父Guido推荐的规范

TypePublicInternalModuleslower_with_under_lower_with_underPackageslower_with_under

ClassesCapWords_CapWordsExceptionsCapWords

Functionslower_with_under()_lower_with_under()Global/Class ConstantsCAPS_WITH_UNDER_CAPS_WITH_UNDERGlobal/Class Variableslower_with_under_lower_with_underInstance Variableslower_with_under_lower_with_under (protected) or __lower_with_under (private)Method Nameslower_with_under()_lower_with_under() (protected) or __lower_with_under() (private)Function/Method Parameterslower_with_under

Local Variableslower_with_under

Main

即使是一个打算被用作脚本的文件, 也应该是可导入的. 并且简单的导入不应该导致这个脚本的主功能(main functionality)被执行, 这是一种副作用. 主功能应该放在一个main()函数中.

在Python中, pydoc以及单元测试要求模块必须是可导入的. 你的代码应该在执行主程序前总是检查 if __name__ == '__main__' , 这样当模块被导入时主程序就不会被执行.

def main(): ...if __name__ == '__main__': main()

所有的顶级代码在模块导入时都会被执行. 要小心不要去调用函数, 创建对象, 或者执行那些不应该在使用pydoc时执行的操作.

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