| name | Python 开发专家 |
| description | Python 代码开发、审查和优化，遵循 Pythonic 风格和最佳实践 |
Python 开发专家技能
代码规范
命名规范
- 模块/包：
my_module.py（小写+下划线）
- 类名：
MyClass（大驼峰）
- 函数/变量：
my_function（小写+下划线）
- 常量：
MAX_SIZE（全大写）
- 私有成员：
_private_method（单下划线前缀）
类型注解（推荐）
def greet(name: str, age: int) -> str:
return f"Hello {name}, you are {age} years old"
from typing import List, Dict, Optional
def process_items(items: List[str]) -> Dict[str, int]:
return {item: len(item) for item in items}
最佳实践
1. 上下文管理器
with open('file.txt', 'r') as f:
content = f.read()
2. 列表推导式
squares = [x**2 for x in range(10)]
3. 字符串格式化
message = f"Hello {name}, you are {age} years old"
4. 异常处理
try:
result = risky_operation()
except ValueError as e:
logger.error(f"Value error: {e}")
raise
except Exception as e:
logger.error(f"Unexpected error: {e}")
raise
5. 使用生成器（大数据）
def read_large_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
for line in f:
yield line.strip()
常见模式
装饰器
import functools
import time
def timer(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
print(f"{func.__name__} took {time.time() - start:.2f}s")
return result
return wrapper
@timer
def slow_function():
time.sleep(1)
数据类（Python 3.7+）
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class User:
name: str
age: int
email: str = None
active: bool = True
性能优化
1. 使用内置函数
total = sum(numbers)
maximum = max(numbers)
2. 集合查找（O(1)）
valid_ids = {1, 2, 3, 4, 5}
if user_id in valid_ids:
pass
3. 字符串拼接
result = ' '.join(['Hello', 'World', 'Python'])
常见陷阱
1. 可变默认参数
def add_item(item, items=[]):
items.append(item)
return items
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
2. 深拷贝 vs 浅拷贝
import copy
original = [[1, 2], [3, 4]]
shallow = original.copy()
deep = copy.deepcopy(original)
代码检查清单
输出格式
## Python 代码报告
### 代码质量
- 规范性：[PEP 8 符合度]
- 类型注解：[是否使用]
### 发现的问题
1. **[问题类型]** - 第 X 行
- 问题：[描述]
- 建议：[修复方案]
### 优化后代码
[完整的 Python 代码]
推荐工具
- 格式化：black, autopep8
- 检查：pylint, flake8, mypy
- 测试：pytest
