главные советы для тех, кто переходит со статического языка (java/c#) на динамический язык, такой как python

Я бы сказал, что первая ошибка — это попытка написать статически типизированный код на динамическом языке.

Не стесняйтесь использовать идентификатор, чтобы указать на строку, а затем список в автономных разделах кода.

keys = 'foo bar foobar' # Imagine this coming in as an argument
keys = keys.split() # Now the semantically chose name for the argument can be 
                    # reused As the semantically chosen name for a local variable

не стесняйтесь относиться к функциям как к обычным значениям: так оно и есть. Возьмем следующий парсер. Предположим, что мы хотим обрабатывать все теги заголовков одинаково, а теги ul — как теги ol.

class Parser(HTMLParser):
    def __init__(self, html):
        self.feed(html)

    def handle_starttag(self, tag, attrs):
        parse_method = 'parse_' + tag    
        if hasattr(self, parse_method):  
            getattr(self, parse_method)(attrs)


    def parse_list(self, attrs):
        # generic code

    def parse_header(self, attrs):
       # more generic code

    parse_h1 = parse_h2 = parse_h3 = parse_h4 = parse_h5 = parse_h6 = parse_header
    parse_ol = parse_ul = parse_list

Это можно сделать, используя менее общий код в методе handle_starttag на таком языке, как java, отслеживая, какие теги сопоставляются с одним и тем же методом, но затем, если вы решите, что хотите обрабатывать теги div, вы должны добавить это в диспетчеризацию. логика. Здесь вы просто добавляете метод parse_div, и все готово.

Не проверяйте тип! Утиный тип!

def funtion(arg):
    if hasattr(arg, 'attr1') and hasattr(arg, 'attr2'):
         foo(arg):
    else:
         raise TypeError("arg must have 'attr1' and 'attr2'")

в отличие от isinstance(arg, Foo). Это позволяет передать любой объект с attr1 и attr2. Это позволяет вам, например, передать класс трассировки, обернутый вокруг объекта, для целей отладки. Вам нужно будет изменить класс, чтобы сделать это в Java AFAIK.

Как указывает THC4k, другим (более питоническим) способом сделать это является EAPF идиома. Мне это не нравится, потому что я люблю ловить ошибки как можно раньше. Это более эффективно, если вы ожидаете, что код будет редко давать сбои. Не говорите никому, что мне это не нравится, хотя они перестанут думать, что я умею писать на питоне. Вот пример, любезно предоставленный THC4k.

try: 
    foo(arg): 
except (AttributeError, TypeError): 
    raise InvalidArgumentError(foo, arg)

Вопрос в том, должны ли мы ловить AttributeError и TypeError или просто позволить им распространяться туда, где они знают, как с ними обращаться, но это всего лишь пример, поэтому мы позволим ему летать.

«Единственное решение — писать тесты для каждого метода?»

Вы хотите сказать, что не написали тесты для каждого метода в Java?

Если вы написали тесты для каждого метода на Java, то ничего не изменится, не так ли?

переименование метода кажется таким рискованным!

Правильный. Не делай этого.

добавление/удаление параметров кажется таким рискованным!

Какая? Вы говорите о необязательных параметрах? Если это так, то наличие нескольких перегруженных имен в Java кажется рискованным и запутанным. Наличие необязательных параметров кажется проще.

Если вы поищите на SO наиболее распространенные вопросы по Python, вы обнаружите, что некоторые вопросы являются хроническими.

• Как обновить файл PYTHONPATH.

• Почему некоторые случайные вычисления с плавающей запятой не совпадают с математической абстракцией.

• Использование Python 3 и ввод кода из руководства по Python 2.

• Почему в Python нет суперсложных объявлений protected, private и public.

• Почему Python не имеет типа enum.

Хроническая проблема №1, по-видимому, заключается в использовании изменяемых объектов в качестве значений по умолчанию для функции. Просто избегайте этого.

Некоторые вещи, которые поразили меня, когда я впервые попробовал Python (в основном из-за опыта работы с Java):

1. Напишите код Pythonic. Используйте идиомы, рекомендованные для Python, а не старый способ Java/C. Это больше, чем просто косметический или догматический вопрос. Pythonic-код на практике на самом деле намного быстрее, чем C-подобный код практически всегда. На самом деле, ИМХО, многие из понятий «Python медленный», витающие вокруг, связаны с тем, что неопытные кодеры пытались кодировать Java/C в Python и в конечном итоге получили большой удар по производительности и пришли к выводу, что Python ужасно медленно. Используйте списки и map/filter/reduce, когда это возможно.

2. Усвойте идею о том, что функции на самом деле являются объектами. Передавайте их как обратные вызовы, заставляйте функции возвращать функции, узнавайте о замыканиях и т. д.

3. Есть много классных и почти волшебных вещей, которые вы можете делать в Python, например, переименовывать методы, как вы упомянули. Эти вещи отлично подходят для демонстрации возможностей Python, но на самом деле они не нужны, если они вам не нужны. Действительно, как заметил С. Лотт, лучше избегать вещей, которые кажутся рискованными.