京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
相信大家在学习python肯定都听说过python之禅。python之禅到底是个什么东西,设计者为什么要这样设计?又有什么意义呢?看完下面的文章你就会明白了。
文章转载自:微信公众号 Python的乐趣
作者:一粒米饭
在Python的解释器中隐藏一个彩蛋,输入import this就会返回19条Python之禅,具体如下:
>>>import this The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. Now is better than never. Although never is often better than *right* now. If the implementation is hard to explain, it's a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
它的作者是 Tim Peter,这些设计理念开始是在Python邮件列表中发表,它包含了影响Python编程语言设计的19条软件编写原则。在最初及后来的一些版本中,一共包含20条,其中第20条是“这一条留空(...)请 Guido 来填写”。这留空的一条从未公布也可能并不存在。
其中从吉多·范罗苏姆的博客中可以了解到,最开始Python是他个人的一个实验项目(skunkworks)。为了加快Python发展,他采用了一些原则,其中包括省时规则(timesaving rules):
还有除了省时规则以外的其他规则:
1. Python实现不应局限于特定平台。可以运行某些功能并非总是可用的,但是核心部分应该在任何地方都可以使用。
2. 不要用机器可以处理的细节来打扰用户。
3. 支持和鼓励独立于平台的用户代码,但不要中断对平台功能或属性的访问(这与Java形成鲜明对比)。
4. 大型复杂系统应具有多个扩展级别。这为经验丰富的用户(无论是否熟练)提供了最大的发挥空间。
5. 错误不应致命。也就是说,只要虚拟机仍在运行,用户代码就应该能够从错误情况中恢复。
6. 同时,错误不应静默地传递(后两项决定了在整个实现中使用异常)。
7. 不应允许用户的Python代码错误导致Python解释器的不确定行为;核心错误绝不应该是由用户的错误引起的。
基于以上的哲学理念,Tim Peter整理了19条Python之禅并收录到Python增强建议(PEP 20)之中。
下面,再来简单说下这19条Python之禅的含义。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01