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网上有一份Google Python风格指南，非常感谢我的小密圈里的小伙伴"闪亮的日子"推荐！我周末细细读了，发现好东西真的很多。好的代码宛如艺术品，是具有工匠精神的，需要精雕细琢，现在我们来看看Google大师们对Python代码书写的指南，我加上了一些自己的理解,跟小伙伴分享一下~~
1，行的长度
一般每行不要超过80个字符.这个在大名鼎鼎的Pycharm和Spyder工具里面都是有提示的，原因很简单不易阅读. 并且建议不要使用反斜杠连接行.
1).变量申明:
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:
2).条件判断：
3).函数入参：
但是也有例外：长的导入模块语句或者注释里的URL
2，导入格式
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
Bad:
import os,sys,re
Good:
import os
import sys
import re 导入顺序：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
导入的分组中：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 foo
from foo import bar
from foo.bar import baz
from foo.bar import Quux
from Foob import ar
这样看上去会非常整齐和舒服
3，命名
命名是一个时时刻刻都要碰到，也是非常基本的技能！记得我看代码大全2这本书的时候，里面就有一个章节长篇叙述如何好好命名.Python里面的风格和其他语言c++,java类似，大体分三类下面一一解读
1.全部小写
如果名字长，中间用下划线连接
1).局部变量
local_var_name2).函数名字
function_name3).函数的参数名字
function_parameter_name4).模块和包的名字
module_name:
比如：from random import randint
package_name:
比如：from matplotlib.pyplot import scatter2.全部大写
全局变量，中间用下划线连接 GLOBAL_VAR_NAME
3.驼峰式命名法
1).类的名字
ClassName比如:PreparedRequest()
2).异常的名字
ExceptionName
比如:BaseException4，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
5，字符串
字符串是主要是格式化和引号的引用两大问题.
1).字符串格式化一般使用%或者format来格式化字符串
其实Python3里面推荐使用format方法，灵活方便而且强大。
Good :
x = '{}, {}!'.format(imperative, expletive)2).避免在循环中用+和+=操作符来累加字符串
特别是在大的循环中连接长的字符串. 由于字符串是不可变的, 这样做会创建不必要的临时对象
Bad:
table=''
for i in range(100000):
table+='abc'
print table因为你每加一次，就会分配一个临时内存，如果运行10万次开销非常大，时间也很长
Good:
table=[]
for i in range(10000):
table.append('abc')
print ''.join(table)好的方法是把字符串都放在列表里面，用join方法一次性连接起来，时间会比上面那种方法快很多，内存开销也小一些.
3).引号使用
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.
Bad:
Python("Why are you hiding your eyes?")
Gollum('The lint. It burns. It burns us.')
Gollum("Always the great lint. Watching. Watching.")
Good:
Python('Why are you hiding your eyes?')
Gollum("I'm scared of lint errors.")
Narrator('"Good!" thought a happy Python reviewer.')6，函数
一个函数必须要有详细的文档字符串说明,要包含以下3个部分：
1).参数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.
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.
2).返回值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.
3).异常Raises:
列出与接口有关的所有异常,这个是非常正规的写法.
当然大部分我们的函数都是短小精悍的，一般都只考虑参数说明和返回值，并不是每个人都会考虑到异常处理,比如:
列表下标越界
动态变量为空
类型不匹配等等
Google这种写法其实对我们在构造一个新的函数，思考推敲函数的时候非常有借鉴意义，好的代码不仅精美还要安全.
7，类
类是非常重要的一块，我们大部分代码稍微复杂一点，都会写成类.
1).类应定义有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.
2).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
Bad:
class SampleClass:
pass
Good:
class SampleClass(object):
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，避免一些隐患.
8，文件和Sockets
在文件和sockets结束时, 显式的关闭它.当然除了文件外, 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, 特别是安全问题例如:
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.
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.
其实它们都是带上下文管理器的，建议用with自动关闭
with open("hello.txt") as hello_file:
for line in hello_file:
print line9，异常
异常这块非常重要,Google花了很多的笔墨描述异常使用，异常有利有弊小心使用
1.优点:
正常操作代码的控制流不会和错误处理代码混在一起. 当某种条件发生时, 它也允许控制流跳过多个框架. 例如, 一步跳出N个嵌套的函数, 而不必继续执行错误的代码.
2.缺点:
可能会导致让人困惑的控制流,调用库时容易错过错误情况.
3.异常必须遵守特定条件:
1).触发异常:
建议用raise MyException("Error message") 或者 raise MyException .
不要使用两个参数的形式( raise MyException, "Error message" )或者过时的字符串异常( raise "Error message" )
2).自定义异常
模块或包应该定义自己的特定域的异常基类, 这个基类应该从内建的Exception类继承.模块的异常基类应该叫做”Error”.
class Error(Exception):
pass3).永远不要捕获所有异常：
永远不要使用 except: 语句来捕获所有异常。也不要捕获 Exception 或者 StandardError , 除非你打算重新触发该异常,
在异常这方面, Python非常宽容, except: 真的会捕获包括Python语法错误在内的任何错误. 使用 except: 很容易隐藏真正的bug.
4).尽量减少try/except块中的代码量.
try块的体积越大, 期望之外的异常就越容易被触发. 这种情况下, try/except块将隐藏真正的错误.
5).使用finally子句
用finally来执行那些无论try块中有不发生异常都应该被执行的代码. 这对于清理资源常常很有用, 例如关闭文件.
当捕获异常时, 使用 as 而不要用逗号. 这在Python3里面也是推荐使用的：
try:
raise Error
except Error as error:
pass结论：
代码的功力不是一早一夕积累起来的，但是好的编程风格可以很快建立，越早了解越好，可以少走一些弯路. 并且减少很多debug的时间，因为好的代码风格已经帮助你规避了一些风险，希望初学者早早养成良好的编程习惯.
