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小编给大家分享一下Python中遇到的坑有哪些，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去学习方法吧！

一、走丢的外部变量

首先我们先来看这么一个例子：

e = 429
try:
   raise Exception()
except Exception as e:
   pass
print(e)

PS：except Exception as e 可以捕获除了与程序退出（sys.exit()）相关之外的所有异常。

在继续向下看之前，你可以先思考一下上述例子可能出现的结果是什么，也可以自己尝试着在编译器里输入一下。思考完了请继续往下看。

出现的结果如下：

Traceback (most recent call last):
 File "test.py", line 8, in 
   print(e)
NameError: name 'e' is not defined

竟然报错了，那么这到底是为什么呢？

其实这是因为在 Python3 中使用 as 分配异常的时候，在 except 的末尾将会把这个异常清除掉(在 Python2 中则不会出现这样的情况)。这就好像将上面的示例变成下面的样子：

e = 429
try:
   raise Exception()
except Exception as e:
   try:
       pass
   finally:
       del e
print(e)

通过上面的变形代码，我们可以很清楚的看明白发生这一切的根源是什么：因为 e 被删除了。这也变相的告诉我们，如果想要在 except 后面引用 e，必须将它先赋值给其它变量。

这样看来，是变量 e 执行了 except 子句而被删除，但是为什么 e 会去执行 except 子句呢？仅仅是因为 e 和 as 后面的 e 长的一毛一样？

答案是否定的，其实这个是因为子句在 Python 中没有独立的作用域，所以上述示例中的所有内容都处于同一个作用域里，所以变量 e 会因为执行了 except 子句而被删除。

二、同样是加，却不一定等价

在我们来表示「加」这个概念的时候，一般我们会用两种方式：a = a + b或者是 a += b 。在很多人的概念里这两个其实就是一种，不分彼此，比如之前我就是这么认为的，直到有一天有人拿着下面的坑过来让我踩...

首先我们先来看第一个例子：

>>> a = [1,2,3]
>>> b = a
>>> a = a + [4,5,6]

一个很简单的例子，你知道此时的 a 和 b 分别是多少么？请先自己思考一下再继续向下看：

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> b
[1, 2, 3]

估计很多人都会答对，表达式 a = a + [4,5,6] ，等号右边其实是形成了一个新的列表，最后让 a 引用了这个新的列表，而 b = a 引用的是之前的 a，所以 b 保持不变。

明白了上面的例子，我们接下来再看一个稍微有点区别的例子：

>>> a = [1,2,3]
>>> b = a
>>> a += [4,5,6]

上面的例子和文章开头的例子区别在从 + 变成了 +=，按照我们惯性思维去想，肯定以为这俩例子就是一个东西的两种不同写法而已，可实际上真的是这样吗？让我们来看一下此时的 a，b：

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

咦？同样是印象里的「加」，好像真的哪里有点不一样诶。。

通过上面我们就可以看出 a = a + b 和 a += b 并不总是表现相同，起码在列表上就是这么表现的。在这里的 a += [4,5,6] 实际上使用的是 extend 函数，所以 a 和 b 仍然指向已被修改的同一列表。

既然在这里说到了 + 和 +=，索性再多补充一点：在使用「加」的概念来连接字符串的时候，+= 其实比 + 的速度更快。

下面我们来实际的演示一下用 + 连接三个字符串：

>>> import timeit
>>> timeit.timeit("a = a + b + c", setup="a='a'*10000;b='b'*10000;c='c'*10000",number=100)
0.07921688999340404
>>> timeit.timeit("a += b + c", setup="a='a'*10000;b='b'*10000;c='c'*10000",number=100)
0.002059974998701364

上面的两个结果很容易看出来，在处理速度上，+= 比 + 处理的速度要快的多。出现这样现象的原因是 += 执行的是追加操作，追加操作的话就会比 + 少了一个销毁然后新建的动作，比如在 a += b + c 上 a 就不会被销毁。

三、不一般的小括号

很多学过别的编程语言的同学，很容易会忽略小括号 “()” 在 Python 中的一个重要表现，那就是小括号还能表示“元组” 这一不可变数据类型。

>>> type(())

>>> tur = (1, 2)
>>> type(tur)

但是如果小括号内只有一个元素的话，比如像下面这样，它就是小括号内的元素类型：

>>> tur = (1)
>>> type(tur)

天呐个天...

那么如果想要表示一个元素的元组咋整呢？要像下面这样：

>>> tur = (1, )
>>> type(tur)

加个逗号 “，” 就 ok 啦...

四、列表的删除没有那么简单

假如我们有一个列表，我想删除列表中的元素：

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> for i in lst:
... lst.remove(i)

在刚开始学习 Python 之初，这是很多同学容易想到的做法，然而我们来看一下程序运行完以后的结果：

>>> lst
[2, 4]

看到这个结果，我...

这是为啥子呢？是因为在 for 循环中，如果我们删除了 index = 0 （即 1）的值，原本 index = 1 及其之后的值会向前补位，所以当前 index = 1 的值为之前 index = 2 的值。

列表的删除操作我们经常要用，所以大家要打起十二分的精神来对它。

五、is not 不分家

is not 在 Python 中是一伙的，用的时候要靠在一起，分开以后就是两个东西，结果会不一样。

>>> [1, 2, 3] is not None
True
>>> [1, 2, 3] is (not None)
False

这就在于，is not 是个单独的二元运算符，当它两侧的变量指向同一个对象的时候，结果为 False，否则结果为 True，希望引起大家的注意。

以上是Python中遇到的坑有哪些的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道！

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