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这篇文章主要讲解了“怎么写出更稳定的Python代码”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“怎么写出更稳定的Python代码”吧！
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Python 这门语言太简单了，简单到随便一个人，学了半小时就能写出代码，写了几个月代码就敢在简历上写自己熟练掌握 Python。或者有人以为 Python 等于 pandas，Python 等于 AI。
目前市面上，讲 Python 入门的课程很多、讲基于 Python 实现的 AI、数据分析、后端的课程也很多。但讲 Python 进阶的课程不多，讲如何避免 Python 坑点的也不多。
但是，如果大家看一下很多人写的 Python 代码，就会发现，一是代码丑。二是乱用各种特性和语法糖，不知道从哪里学来几个高级用法，就到处乱用炫技
很多人写出的代码，仅仅是一个能够工作，“当前”能产生正确结果的代码。这个代码毫无优化可言，速度慢，不稳定，不知道未来哪天突然就不能用了。
有很多人吐槽 Python 速度慢，有全局解释器锁限制了代码的性能，或者 Python 是动态语言，变量可以随便赋值导致项目难以维护。。。
但实际上，我想说，写出能够工作的 Python 代码，这很容易，但是把 Python 用对又是另一回事。很多人把 Python 的特性当做 Bug，把自己的无知当做语言的缺陷。很多人滥用 Python 的特性，然后怪Python 本身太灵活难以维护。
常见的问题
我们来看几个例子。我刚刚加入网易的时候，当时有一个做数据仓库的高级工程师，给他带的实习生说，Python 有全局解释器锁，所以它的多线程实际上是单线程，不需要考虑并发冲突。这种说法是对全局解释器锁的一种彻底误解，这样说的人，根本不知道全局解释器锁作用在哪里。
还有人代码里面大量的 try … except，一层套一层。这样一来，它的代码运行以后绝对不会报错。看起来非常稳定。但是经常运行一段时间，输出的结果就跟预期相差甚远。而且根本不知道哪里出了问题。
有的同学电脑里面第一个 Python 是使用 Anaconda 安装的。后来因为其他原因要安装另外的 Python 环境。导致原来的环境不能正常使用。打开 PyCharm 后，发现全是红色波浪线。使用 pip 安装一个第三方库，明明已经安装成功了，在命令行交互环境已经可以正常导入了，但是在 PyCharm 里面一运行就报错，提示缺少这个第三方库。
还有的同学，不知道做了什么操作，导致 Python 自带的模块无法正常导入，或者导入以后，缺少了对应的功能，一运行就报错。
感谢各位的阅读，以上就是“怎么写出更稳定的Python代码”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么写出更稳定的Python代码这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
