Python新手必看:这6个“看似聪明”的写法,其实全是反模式!

你是不是也曾经为写出一行“超酷”的Python代码而沾沾自喜？
结果上线后被同事疯狂吐槽、性能炸裂、维护到凌晨三点？
别慌——你不是一个人。

今天我就来扒一扒那些 “看起来很聪明”但实则坑爹的Python反模式。
这些写法，新手爱用，老手看了直摇头 👀。

1. 用 list + list 拼接大列表？小心内存爆炸 💥

# ❌ 反模式
big_list = []
for item in range(100000):
    big_list = big_list + [item]  # 每次都新建一个列表！

你以为只是加了个元素？
实际上，Python每次都会创建一个全新列表，时间复杂度是 **O(n²)**。

正确姿势是用 append() 或 extend()：

# ✅ 正确写法
big_list = []
for item in range(100000):
    big_list.append(item)
# 或者更 Pythonic：
big_list = list(range(100000))

实测：拼接10万项，反模式耗时 **8秒+**，append 只要 0.01秒。差距千倍！

2. 用 try...except: pass 吞掉所有异常？你在埋雷 🧨

# ❌ 危险操作
try:
    risky_function()
except:
pass# 啥也不干，假装没事发生

这等于给程序装了“静音炸弹”。
出错了？不知道。数据丢了？不知道。用户骂你？还是不知道。

至少要记录日志：

# ✅ 起码这样
import logging
try:
    risky_function()
except Exception as e:
    logging.error("出错了：%s", e)

真实案例：某公司因吞异常，导致数据库连续3天写入空值，损失百万订单。

3. 过度使用 lambda 和一行式推导？可读性直接归零 📉

# ❌ 聪明过头
result = list(map(lambda x: (x**2if x % 2 == 0else x**3) + 10, filter(lambda y: y > 0, data)))

这行代码，连你自己三天后都看不懂。
别为了“炫技”牺牲可维护性。

拆开写，清晰又安全：

# ✅ 人类友好版
deftransform(x):
if x % 2 == 0:
return x**2 + 10
return x**3 + 10

result = [transform(x) for x in data if x > 0]

记住：代码是写给人看的，机器只是顺便执行一下。

4. 用 is 判断数字或字符串相等？小心踩进CPython的坑 🕳️

# ❌ 危险对比
if user_id is1000:
    grant_access()

is 比较的是对象身份，不是值！
CPython 对小整数（-5~256）做了缓存，所以 5 is 5 成立，但 1000 is 1000 可能失败！

永远用 == 做值比较：

# ✅ 正确做法
if user_id == 1000:
    grant_access()

我见过因为这个 bug，导致 VIP 用户权限被拒的事故。别笑，真事。

5. 在函数默认参数里写可变对象？你的bug正在排队 🐛

# ❌ 经典陷阱
defadd_item(item, target_list=[]):
    target_list.append(item)
return target_list

默认参数只在函数定义时创建一次！
多次调用会共享同一个列表：

print(add_item(1))  # [1]
print(add_item(2))  # [1, 2] ← 啊？？

正确写法：

# ✅ 安全版本
defadd_item(item, target_list=None):
if target_list isNone:
        target_list = []
    target_list.append(item)
return target_list

这是 Python 面试高频题，也是新手最容易栽的坑之一。

6. 用 exec 或 eval 执行动态代码？等于给黑客开后门 🔓

# ❌ 千万别这么干
user_input = input("输入表达式：")
result = eval(user_input)  # 如果输入 __import__('os').system('rm -rf /')...

eval 是安全灾难。
哪怕你加了“过滤”，高手也能绕过。

替代方案：用 ast.literal_eval（仅限安全字面量），或自己写解析器。

# ✅ 安全做法（仅支持数字、列表、字典等）
import ast
try:
    result = ast.literal_eval(user_input)
except (ValueError, SyntaxError):
    print("非法输入！")

某开源项目曾因 eval 被远程执行命令，GitHub 上被狂喷上千条 issue。

写在最后：聪明≠好代码 💡

编程不是比谁写的代码最短、最炫、最像黑客帝国。
真正的高手，写的是清晰、安全、可维护的代码。

这些反模式，我当年也全踩过 😅。
现在分享出来，就是希望你少走弯路。

记住：代码跑通只是开始，跑得稳、改得动、看得懂，才是本事。