Python 是一种非常强大且灵活的编程语言，但它也有一些怪癖，即使是经验丰富的开发者也可能被它们绊倒。某些编码习惯起初可能看似无害，但可能会引入微妙的错误，使调试成为噩梦，并降低性能。让我们探讨五种常见的 Python 错误以及如何避免它们。
修改迭代中的列表列表是 Python 中最常用的数据结构之一，但处理不当可能会导致意外问题。一个特别糟糕的做法是在迭代列表时修改它。这可能会导致元素被跳过或导致不可预测的行为。
示例问题：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]for num in numbers: if num % 2 == 0: numbers.remove(num)print(numbers) # Output might not be what you expect!在这种情况下，由于 Python 在迭代过程中如何管理内部索引，迭代会跳过某些元素。一个更安全的方法是创建列表的副本并单独修改原始列表：
更好的方法：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]numbers_copy = numbers[:]for num in numbers_copy: if num % 2 == 0: numbers.remove(num)print(numbers) # Works as expected2. 使用广泛的异常捕获异常处理是编写健壮代码的重要组成部分，但使用宽泛的异常子句可能会掩盖问题，使调试变得更加困难。
不良实践示例：
try: result = 10 / 0except Exception as e: print("Something went wrong!")这看起来可能不错，但它捕获了所有异常，包括可能源自完全无关问题的意外异常。相反，请具体说明您期望的异常类型：
try: result = 10 / 0except ZeroDivisionError: print("Cannot divide by zero!")明确表达有助于更快地定位错误，并防止意外行为被掩盖。
3. 过度嵌套的 if-else 语句过度嵌套的条件语句会使代码难以阅读和维护。深层嵌套增加了认知负荷，使得难以一眼看懂逻辑。
不良实践示例：
def check_age(age): if age >= 18: if age < 21: return "You can vote but not drink." else: return "You can vote and drink." else: return "You cannot vote or drink."更简洁的方法是使用 守卫子句，这使得逻辑更加直接：
更好的方法：
def check_age(age): if age < 18: return "You cannot vote or drink." if age < 21: return "You can vote but not drink." return "You can vote and drink."该方法在保持相同逻辑的同时提高了可读性和可维护性。
4. 在性能关键代码中使用递归递归在解决某些问题时既优雅又实用，但使用不当时可能会成为性能瓶颈。Python 有递归深度限制，这意味着深度递归函数可能会遇到运行时错误。
递归效率低下示例：
def fibonacci(n): if n <= 1: return n return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)对于大的 n，这会导致冗余计算，显著减慢执行速度。相反，应使用迭代方法：
更好的方法：
def fibonacci(n): a, b = 0, 1 for _ in range(n): a, b = b, a + b return a这个迭代版本运行效率高，没有递归调用的开销。
5. 在函数中使用可变默认参数Python 允许在函数定义中使用默认参数值，但使用列表或字典等可变类型可能会导致意外行为。
示例问题：
def add_item(item, items=[]): items.append(item) return itemsprint(add_item(1)) # [1]print(add_item(2)) # [1, 2] – Unexpected behavior!此处问题在于默认列表只创建一次并在函数调用之间重复使用。相反，使用 None 作为默认值并在函数内部初始化列表：
更好的方法：
def add_item(item, items=None): if items is None: items = [] items.append(item) return items这确保了每个函数调用都获得一个新列表，防止了意外的副作用。
