大家好，我是小甲鱼。
算下来，从第一次用Python写爬虫爬取小说资源，到现在用Python做后端开发、数据分析、自动化部署，整整10年了。
还记得10年前刚入互联网公司做Python开发，那会儿总觉得自己有点小聪明，领导让做一个电商用户数据清洗的脚本，要求一周交付，我三天就写完了，跑通几个测试用例后还沾沾自喜，跟同事炫耀自己写代码快。
结果半年后项目迭代，需要在原来的脚本基础上增加用户行为分析功能，我打开自己写的代码，当场懵了：变量名全是a、b、c、d，函数名就叫do_this、get_that，没有一句注释，一行代码里嵌套了三个三元表达式，改一行代码，整个脚本崩三处，最后加班一周才勉强改好。
当时组长拍着我的肩膀说：“写代码不是比谁快，而是比谁的代码能扛住时间的考验。”这句话我记了10年，这10年里，踩过坑、掉过坑、也填过无数坑，从那个追求“炫技”的愣头青，到现在写代码前先想“可读性”“可维护性”，慢慢才明白，Python编程的核心，从来不是掌握多少语法糖、多少高级特性，而是把那些最基础的道理落到实处。
今天就跟大家掏心窝子分享这10年悟出来的5个编程道理，不管你是刚入门的Python新手，还是写了两三年的开发者，希望能帮你少走一些弯路。
一、代码可读性 > 写得快
当年的错误理解
刚入行那会，总觉得写代码速度快、代码行数少就是牛。写代码时恨不得把所有逻辑挤在一行，变量名用单字母，函数名随便起，觉得加注释是“画蛇添足”，甚至觉得那些变量名写得长长的程序员，是“水平不行，靠名字凑”。
现在的正确认知
10年下来，我最大的感受是：代码是写给人看的，机器只负责执行。
一个项目的生命周期里，写代码的时间最多占10%，剩下的90%都是阅读、修改、维护、迭代，甚至还有交接给其他开发者。如果代码的可读性差，后期的维护成本会呈指数级上升——你自己隔三个月再看，可能都看不懂自己写的是什么，更别说其他同事了。
那些为了“快”而牺牲可读性的代码，看似省了一时的功夫，实则为后续挖了一个巨大的坑。
具体案例 + 代码对比
比如要写一个计算学生语文成绩平均分的函数，当年的错误写法和现在的正确写法，差距一目了然：
错误写法
# 当年的炫技写法：行数少、速度快，但谁看谁懵
defcalc(a):
b=0
c=0
for i in a:
if i[1]!='缺考':b+=float(i[1]);c+=1
return b/c if c>0else0
正确写法
defcalculate_student_chinese_average(student_score_list: list) -> float:
"""
计算学生语文成绩的平均分
:param student_score_list: 学生成绩列表，元素格式为[姓名, 语文成绩]
:return: 语文平均分，若无有效成绩返回0
"""
total_score = 0.0# 语文总成绩
valid_student_count = 0# 有效参考人数（排除缺考）
for student_info in student_score_list:
score = student_info[1]
if score == "缺考":
continue
# 累加成绩和有效人数
total_score += float(score)
valid_student_count += 1
# 避免除零错误
if valid_student_count == 0:
return0.0
returnround(total_score / valid_student_count, 2)
给新手的建议
- 1. 变量名、函数名见名知意，用英文不用拼音，比如
student_score而非xs_cj，get_user_info而非get_user； - 2. 注释只写**“为什么做”**，不写“做什么”，代码本身能说明的事，不用画蛇添足；
- 3. 一行只写一个逻辑，拒绝嵌套多层三元表达式、多个赋值语句挤一行；
- 4. Python3.5+建议用类型注解，不仅自己看的清楚，IDE也能做语法检查，同事接手也快；
- 5. 善用空行分隔代码块，让代码的逻辑层级更清晰。
二、不要重复造轮子，善用库是核心能力
当年的错误理解
那会儿总有点“技术洁癖”，觉得自己写的代码才最靠谱，不管什么功能，都想自己手写实现。甚至觉得用第三方库是“偷懒”，会让自己的编程能力退化。
比如读取Excel文件，非要自己打开文件按行解析；做数据去重，自己写多层循环判断；就连时间格式化，都要自己拼字符串实现，总觉得这样才能掌握底层逻辑。
现在的正确认知
Python能火到今天，生态完善是它最大的优势——PyPI上有上百万个第三方库，几乎所有常见的开发需求，都有成熟的库可以解决。
这些库经过了成千上万开发者的测试、优化和迭代，稳定性、效率、边界处理能力，远高于我们临时手写的代码。善用库不是偷懒，而是对Python生态的尊重，也是提升开发效率的核心能力。
曾经有一次，项目需要解析JSON数据并做严格的字段校验，我花了两天时间手写解析和校验逻辑，结果测试时发现各种边界问题：字段类型不对、空值传入、嵌套字段缺失……折腾了半天还没搞定。后来同事提醒我用Pydantic库，结果几行代码就实现了所有校验功能，还自带错误提示，那一刻我才明白，拒绝造轮子，才是聪明的选择。
具体案例 + 代码对比
比如实现“读取Excel文件并提取第一列数据”的功能，手写实现和用第三方库的差距：
错误写法（自己造轮子）
# 自己手写解析Excel，代码多、易出错、不支持复杂格式
defread_excel_first_col(file_path):
data = []
withopen(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
# 跳过表头
next(f)
for line in f:
# 按逗号分割，仅支持csv格式，xlsx格式直接报错
col1 = line.strip().split(',')[0]
data.append(col1)
return data
正确写法（善用Pandas库）
import pandas as pd
defread_excel_first_col(file_path: str) -> list:
"""
读取Excel文件的第一列数据，支持xlsx/csv等多种格式
:param file_path: Excel文件路径
:return: 第一列数据列表
"""
# 一行代码读取Excel，自动处理表头、编码、格式问题
df = pd.read_excel(file_path)
# 提取第一列数据并转为列表
first_col_data = df.iloc[:, 0].tolist()
return first_col_data
给新手的建议
- 1. 遇到需求先想：“有没有现成的库可以解决？”，优先用Python官方标准库（os、sys、json、datetime），再用主流第三方库；
- 2. 常用的核心库一定要吃透：数据分析（Pandas、Numpy）、网络请求（Requests）、数据校验（Pydantic）、Web开发（FastAPI、Django）、爬虫（Scrapy、BeautifulSoup）；
- 3. 学会查官方文档：Python官网、库的GitHub README，比看各种二手教程更靠谱；
- 4. 除非是核心业务需要定制化开发，否则不要为了“练手”而刻意造轮子。
三、测试代码很重要，不是“写完能跑就行”
当年的错误理解
刚写代码那会，我的标准只有一个：代码能跑就行。
调试全靠print()，写完后手动点几下，输入几个正常的测试用例，能出结果就觉得没问题了，从来没想过写测试代码。甚至觉得写测试是“测试工程师的事”，开发只需要实现功能就行。
现在的正确认知
Python是动态语言，没有编译期的语法和类型检查，很多错误只有在运行时才会暴露——比如除零错误、空值调用、类型不匹配，这些问题在手动测试时很容易被忽略，但在线上环境中，一个小小的错误就可能导致服务崩溃。
测试代码不是额外的工作量，而是代码的“保险”。它能帮你提前发现边界问题、逻辑错误，更重要的是，后续修改代码时，能保证原有功能不被破坏（回归测试），让你改代码时“心里有底”。
曾经有一次，我写了一个订单金额计算的函数，手动测试了几个正常案例就上线了，结果有个用户的订单是0元优惠，触发了除零错误，直接导致线上支付服务崩了，不仅被领导批评，还加班到凌晨修复问题，从那以后，我写任何代码都会配对应的测试用例。
具体案例 + 代码对比
以一个简单的除法函数为例，对比“无测试”和“有测试”的写法，用Python自带的unittest库（无需额外安装）：
错误写法（只写功能，不写测试）
# 只实现功能，未考虑除零、非数字输入等边界情况
defdivide(a, b):
return a / b
# 调试全靠print，仅测试正常情况
print(divide(10, 2)) # 输出5.0，就认为代码没问题
正确写法（功能+测试用例）
import unittest
defdivide(a: float, b: float) -> float:
"""除法函数，处理除零错误"""
if b == 0:
raise ValueError("除数不能为0")
ifnotisinstance(a, (int, float)) ornotisinstance(b, (int, float)):
raise TypeError("输入必须为数字类型")
return a / b
# 编写测试用例，覆盖正常情况、边界情况、异常情况
classTestDivideFunction(unittest.TestCase):
# 测试正常除法
deftest_normal_divide(self):
self.assertEqual(divide(10, 2), 5.0)
self.assertEqual(divide(-8, 4), -2.0)
# 测试除数为0的异常
deftest_divide_by_zero(self):
withself.assertRaises(ValueError):
divide(10, 0)
# 测试非数字输入的异常
deftest_non_number_input(self):
withself.assertRaises(TypeError):
divide(10, "2")
withself.assertRaises(TypeError):
divide("10", 2)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
给新手的建议
- 1. 从小代码开始养成写测试的习惯，优先用Python自带的
unittest（无需装库），进阶用pytest； - 2. 测试用例重点覆盖边界情况：空值、0、极值、异常输入；
- 3. 调试少用
print()，多用Python自带的pdb或IDE的调试工具（断点、单步执行）； - 4. 写测试的时间，会在后期调试、迭代中加倍赚回来，不要觉得浪费时间。
四、技术债务要及时还，别拖到积重难返
当年的错误理解
“先实现功能，后续再优化”，这句话我曾经奉为圭臬，甚至把它当成赶工期的“万能借口”。
为了赶上线，硬编码把配置写死在代码里、用多层if-else嵌套处理逻辑、忽略异常处理、把两个不相关的功能写在一个函数里……总想着“等项目上线了，有空再回来优化”，结果新项目、新需求源源不断，那些临时写的粗糙代码，就成了“技术债务”，越积越多。
现在的正确认知
技术债务就像信用卡欠款，暂时的便利背后，是高额的利息。
少量的、有计划的技术债务是可以接受的，但如果为了赶工期刻意写烂代码，又不及时偿还，债务会越积越多，最后代码会变成“屎山”——逻辑缠在一起，改一处崩多处，想优化都无从下手，最后只能推倒重来，付出的成本是当初写代码的数倍。
曾经有一次做一个小型电商项目，为了赶7天上线，把商品价格、优惠规则全硬编码在代码里，用了9层if-else判断优惠，上线后每次改价格、改优惠，都要改代码重新部署，后来想优化，发现整个逻辑都缠在一起，最后只能花三倍的时间重构，悔不当初。
具体案例 + 代码对比
以“用户登录权限判断”为例，对比“留下技术债务”和“及时偿还债务”的写法：
错误写法（留下技术债务）
# 技术债务：硬编码、多层if-else、无解耦
defcheck_user_permission(username):
# 硬编码用户名和权限，改权限要改代码
if username == "admin":
ifTrue: # 无意义的嵌套，为了赶工期随便写
return"超级管理员，拥有所有权限"
elif username == "user1"or username == "user2"or username == "user3":
return"普通用户，仅拥有查看权限"
else:
return"游客，无权限"
正确写法（偿还技术债务）
# 偿还债务：配置解耦、简化逻辑、易扩展
# 权限配置放到字典，后续修改只需改配置，不用改逻辑
USER_PERMISSION = {
"admin": "超级管理员，拥有所有权限",
"user1": "普通用户，仅拥有查看权限",
"user2": "普通用户，仅拥有查看权限",
"user3": "普通用户，仅拥有查看权限"
}
defcheck_user_permission(username: str) -> str:
"""
检查用户权限
:param username: 用户名
:return: 权限描述
"""
# 简化逻辑，避免多层嵌套
return USER_PERMISSION.get(username, "游客，无权限")
# 后续要添加用户/修改权限，只需修改配置字典，无需改函数
USER_PERMISSION["user4"] = "普通用户，仅拥有查看权限"
USER_PERMISSION["admin"] = "超级管理员，拥有所有权限，可删除用户"
给新手的建议
- 1. 拒绝无意义的技术债务：能不用硬编码就不用，能解耦就解耦，能简化逻辑就不嵌套；
- 2. 若不得不写临时代码，一定要加TODO标记（比如
# TODO: 2026-02-04 优化：将硬编码配置移到config.json），并在一周内完成优化； - 3. 定期做小重构：每次迭代项目时，花10%-20%的时间优化原有代码，小步快跑偿还债务；
- 4. 赶工期不是写烂代码的理由，优雅的代码同样能快速实现。
五、持续学习，但不是“瞎学”
当年的错误理解
程序员要持续学习，这句话没错，但我曾经把“持续学习”理解成了“跟风学习”——什么火就学什么，看到别人学AI就跟着学PyTorch、TensorFlow，看到别人学区块链就跟着学相关库，看到新框架出来就立刻去学，没有目标，没有规划。
前几年AI大火，我花了三个月啃PyTorch教程，做了几个简单的图像识别小项目，结果我的工作方向是Python后端开发，那些AI知识几乎用不上，没过多久就全忘了，不仅耽误了本职工作的技术深耕，还搞得自己身心俱疲，觉得自己学了很多，却什么都没学精。
现在的正确认知
持续学习是程序员的必修课，但盲目的学习只是“假努力”。
Python的生态更新很快，每天都有新库、新框架出来，如果你什么都想学，最后只会样样通、样样松。真正的学习，是围绕自己的工作场景和职业规划，有目标、有方向地学——先深耕核心技能，把工作中能用得上的技术学深学透，再拓展相关技能，最后再了解前沿技能，做到“主次分明”。
这几年我的学习原则是：工作需要的技术，优先学、学精；工作可能用到的技术，了解原理、会用即可；工作用不到的前沿技术，仅做关注，不花大量时间深耕。这样的学习方式，让我少了很多焦虑，也让每一次学习都能落地到实际工作中。
具体案例 + 学习规划对比
错误写法（瞎学，无目标）
Python入门 → 学Django → 学FastAPI → 学PyTorch → 学Scrapy → 学自动化测试 → 学大数据
↓
样样学，样样不精，只会写Hello World，无法落地项目
正确写法（有目标，分方向）
# 以“Python后端开发”为职业方向的学习规划
第一步：打牢Python基础（数据类型、函数、类、异常处理、模块包）→ 必学、学精
第二步：深耕Web框架（FastAPI/Django）+ 数据库（MySQL/Redis）→ 必学、学精
第三步：拓展相关技能（接口测试pytest、部署Docker/Nginx、消息队列RabbitMQ）→ 重点学、会用
第四步：了解前沿技能（云原生、微服务）→ 仅做关注，工作需要再深入
↓
每学一个技术，都做实战小项目，技术落地，形成自己的知识体系
给新手的建议
- 1. 基础不牢，地动山摇：先把Python核心基础学透，不要急于学高级框架和特性，比如连类和继承都没搞懂，就去学Django，只会事倍功半；
- 2. 先定职业方向：Python的应用方向很多（后端、数据分析、爬虫、自动化、AI），选一个自己感兴趣的方向深耕，不要贪多；
- 3. 学技术一定要结合实战：看10遍教程，不如自己写一个小项目，比如学了Requests，就写一个爬虫爬取天气数据；学了Pandas，就做一个学生成绩分析，让技术落地；
- 4. 拒绝知识焦虑：不用羡慕别人会很多技术，每个人的职业方向不同，把自己的核心技能练到极致，你就是专家。
写给Python新手的寄语
10年Python编程路，从一开始的“为了写代码而写代码”，到现在的“为了解决问题而写代码”，我最大的感悟是：编程从来不是一门只靠技术的手艺，更是一门关于取舍、关于思维的艺术。
你不用追求一步到位写出完美的代码，但要追求持续改进；你不用什么技术都学，但要把核心技术学深学透；你不用害怕踩坑，因为每一个坑，都是你成长的垫脚石。
Python是一门很友好的语言，入门容易，但想要用好、用精，需要时间和沉淀。它的语法很简洁，却能解决复杂的问题，这也是我写了10年依然热爱它的原因。
愿你在Python的路上，少走弯路，多积跬步，以至千里。
金句卡片
编程的本质，是用优雅的方式解决实际的问题，而不是炫技。
互动时间
评论区聊聊吧！你学Python、写代码的过程中，踩过哪些印象深刻的坑？是变量名写太随意导致的？还是自己造轮子踩的雷？又或者是没写测试出的线上问题？
我是小甲鱼，专注Python编程分享，关注我，下次咱们继续聊Python的那些事~
