Skip to content

yiqiwang-17/python-best-practices

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

15 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

蓝鲸最佳实践

该文档为 腾讯蓝鲸团队 多年的编程最佳实践总结,包括 Python \ Golang 等多个语言及其相关领域。内容将跟随项目发展与语言/框架的更新不断改进。

为了更方便地索引最佳实践,我们建立了一个简单的标号机制 BBP,你可以阅读 BBP-0000 了解更多。

目录

Python

Python 🐍 最佳实践、优化思路、工具选择。

内置数据结构

BBP-1001 避免魔术数字

不要在代码中出现 Magic Number,常量应该使用 Enum 模块来替代。

# BAD
if cluster_type == 1:
    pass


# GOOD
from enum import Enum

Class BCSType(Enum):
    K8S = 1
    Mesos = 2

if cluster_type == BCSType.K8S.value:
    pass

BBP-1002 不要预计算字面量表达式

如果某个变量是通过简单算式得到的,应该保留算式内容。不要直接使用计算后的结果。

# BAD
if delta_seconds > 950400:
    return

# GOOD
if delta_seconds > 11 * 24 * 3600:
    return

BBP-1003 优先使用列表推导或内联函数

使用列表推导或内联函数能够清晰知道要生成一个列表,并且更简洁

# BAD
list_two = []
for v in list_one:
    if v[0]:
        new_list.append(v[1])

# GOOD one
list_two = [v[1] for v in list_one if v[0]]

# GOOD two
list_two = list(filter(lambda x: x[0], list_one))

内置模块

BBP-1004 使用 operator 模块替代简单 lambda 函数

在很多场景下,lambda 函数都可以用 operator 模块来替代,后者效率更高。

替代相乘函数

# BAD
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers, 1)

# GOOD
from operator import mul
product = reduce(mul, numbers, 1)

替代索引获取函数

# BAD
rows_sorted_by_city = sorted(rows, key=lambda row: row['city'])

# GOOD
from operator import itemgetter
rows_sorted_by_city = sorted(rows, key=itemgetter('city'))

替代属性获取函数

# BAD
products_by_quantity = sorted(products, key=lambda p: p.quantity)

# GOOD
from operator import attrgetter
products_by_quantity = sorted(products, key=attrgetter('quantity'))

BBP-1005 logging 模块:尽量使用参数,而不是直接拼接字符串

在使用 logging 模块打印日志时,请尽量 不要 在第一个参数内拼接好日志内容(不论是使用何种方式)。正确的做法是只在第一个参数提供模板,参数由后面传入。

在大规模循环打印日志时,这样做效率更高。

参考:https://docs.python.org/3/howto/logging.html#optimization

# BAD
logging.warning("To iterate is %s, to recurse %s" % ("human", "divine"))

# BAD,但并非不可接受
logging.warning(f"To iterate is {human}, to recurse {divine}")

# GOOD
logging.warning("To iterate is %s, to recurse %s", "human", "divine")

BBP-1006 使用 timedelta.total_seconds() 代替 timedelta.seconds() 获取相差总秒数

from datetime import datetime
dt1 = datetime.now()
dt2 = datetime.now()

# BAD
print((dt2 - dt1).seconds)

# GOOD
print((dt2 - dt1).total_seconds())

在源码中,seconds 的计算方式为:days, seconds = divmod(seconds, 24*3600)

表达式右侧 seconds 是总秒数,被一天的总秒数取模得到 seconds

@property
def seconds(self):
    """seconds"""
    return self._seconds

# in the `__new__`, you can find the `seconds` is modulo by the total number of seconds in a day
def __new__(cls, days=0, seconds=0, microseconds=0,
            milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0):
    seconds += minutes*60 + hours*3600
    # ...
    if isinstance(microseconds, float):
        microseconds = round(microseconds + usdouble)
        seconds, microseconds = divmod(microseconds, 1000000)
        # ! 👇
        days, seconds = divmod(seconds, 24*3600)
        d += days
        s += seconds
    else:
        microseconds = int(microseconds)
        seconds, microseconds = divmod(microseconds, 1000000)
        # ! 👇
        days, seconds = divmod(seconds, 24*3600)
        d += days
        s += seconds
        microseconds = round(microseconds + usdouble)
    # ...

total_seconds 可以得到一个准确的差值:

def total_seconds(self):
    """Total seconds in the duration."""
    return ((self.days * 86400 + self.seconds) * 10**6 +
        self.microseconds) / 10**6

BBP-1007 在协程中使用 asyncio.sleep() 代替 time.sleep()

time.sleep() 是阻塞的,协程执行到此会导致整体事件循环卡住

asyncio.sleep() 非阻塞,事件循环将运行其他逻辑

import time
import asyncio

# BAD
async def execute_task(task_id: int):
    print(f"task[{task_id}] hello")
    time.sleep(1)
    print(f"task[{task_id}] world")

# GOOD
async def execute_task(task_id: int):
    print(f"task[{task_id}] hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print(f"task[{task_id}] world")

上述例子将通过以下代码执行:

import asyncio
async def main():
    await asyncio.gather(task(1), task(2))
await main()

BAD 将输出以下内容,task[1] 执行完 hello 后被 time.sleep() 阻塞

task[1] hello
task[1] world
task[2] hello
task[2] world

GOOD 将输出以下内容,task[1] 执行完 hello 后,await asyncio.sleep(1) 将挂起 task[1],开始执行 task[2]

task[1] hello
task[2] hello
task[1] world
task[2] world

BBP-1008 当在非测试代码中使用 assert 时,妥善添加断言信息

>>> assert 1 == 0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError

在大段的日志中,单独存在的 AssertionError 不利于日志检索和问题定位,所以添加上可读的断言信息是更推荐的做法。

# BAD
assert "hello" == "world"

# GOOD
assert "hello" == "world", "Hello is not equal to world"

生成器与迭代器

BBP-1009 警惕未激活生成器的陷阱

调用生成器函数后,拿到的对象是处于“未激活”状态的生成器对象。比如下面的 get_something() 函数,当你调用它时并不会抛出 ZeroDivisionError 异常:

>>> def get_something():
...     yield 1 / 0
...
>>> get_something()
<generator object get_something at 0x10d2301b0>

如果对该对象使用布尔判断,将永远返回 True

>>> bool(get_something())
True

激活生成器可以使用下面这些方式:

# 使用 list 内建函数
>>> list(get_something())
Traceback (most recent call last):
... ...
ZeroDivisionError: division by zero

# 使用 next 内建函数
>>> next(get_something())
Traceback (most recent call last):
... ...
ZeroDivisionError: division by zero

# 使用 for 循环
>>> for i in get_something(): pass
...
Traceback (most recent call last):
... ...
ZeroDivisionError: division by zero

BBP-1010 使用现代化字符串格式化方法

在需要格式化字符串时,请使用 str.format()f-strings

# BAD
metric_name = '%s_clsuter_id' % data_id

# GOOD
metric_name = '{}_cluster_id'.format(data_id)

# BEST
metric_name = f'{data_id}_cluster_id'

当需要重复键入格式化变量名时,使用 f-strings

# BAD
"{a}-{b}-{c}-{d}".format(a=a, b=b, c=c, d=d)

# GOOD
f"{a}-{b}-{c}-{d}"

BBP-1011 在有分支判断时使用yield要记得及时return

有时我们常会把 yield 类同于 return,为了减少一些循环次数,我们常会把 return 直接替换成 yield,然而这时候就很容易出现 bug,尤其是当一个函数中有多个条件分支时。

# BAD
def test(a: int):
    if a > 1:
        yield "a"
    yield "b"

list(test(2)) # 预期是 ["a"], 实际是 ["a", "b"],因为 yield 仅是让度 CPU 而非结束当前函数

# GOOD
def test(a: int):
    if a > 1:
        yield "a"
        return # 控制好函数的生命周期,以达到预期效果
    yield "b"

函数

BBP-1012 统一返回值类型

单个函数应该总是返回同一类数据。

# BAD
# 可能返回 bool 或者 None
def is_odd(num):
    if num % 2 > 0:
        return True


# GOOD
def is_odd(num):
    if num % 2 > 0:
        return True
    return False

BBP-1013 增加类型注解

对变量和函数的参数返回值类型做注解,有助于通过静态检查减少类型方面的错误。

# BAD
def greeting(name):
    return 'Hello ' + name

# GOOD
def greeting(name: str) -> str:
    return 'Hello ' + name

BBP-1014 不要使用可变类型作为默认参数

函数作为对象定义的时候就被执行,默认参数是函数的属性,它的值可能会随着函数被调用而改变。

# BAD
def foo(li: list = []):
    li.append(1)
    print(li)

# GOOD
def foo(li : Optional[list] = None):
    li = li or []
    li.append(1)
    print(li)

调用两次foo函数后,不同的输出结果:

# BAD
[1]
[1,1]

# GOOD
[1]
[1]

BBP-1015 优先使用异常替代错误编码返回

当函数需要返回错误信息时,以抛出异常优先。

# BAD
def disable_agent(ip):
    if not IP_DATA.get(ip):
        return {"code": ErrorCode.UnknownError, "message": "没有查询到 IP 对应主机"}


# GOOD
def disable_agent(ip):
    """
    :raises: 当找不到对应信息时,抛出 UNABLE_TO_DISABLE_AGENT_NO_MATCH_HOST
    """
    if not IP_DATA.get(ip):
        raise ErrorCode.UNABLE_TO_DISABLE_AGENT_NO_MATCH_HOST

面向对象编程

BBP-1016 使用 dataclass 定义数据类

对于需要在初始化阶段设置很多属性的数据类,应该使用 dataclass 来简化代码。但同时注意不要滥用,比如一些实例化参数少、没有太多“数据”属性的类仍然应该使用传统 __init__ 方法。

# BAD
class BcsInfoProvider:
    def __init__(self, project_id, cluster_id, access_token , namespace_id, context):
        self.project_id = project_id
        self.cluster_id = cluster_id
        self.namespace_id = namespace_id
        self.context = context

# GOOD
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class BcsInfoProvider:
    project_id: str
    cluster_id: str
    access_token: str
    namespace_id: int
    context: dict

在数据量较大的场景下,需要在结构的便利性和性能中做平衡

很多场景下,我们会得到比较大的原始数据(比如数万个嵌套的 dict),为了更便利地操作这些数据,往往会选择通过 class 进行实例化,但基于 Python 孱弱的 CPU 计算性能,这一操作可能会耗时过于久。

所以需要在两方面做平衡:

  • 保持原始数据,获得最好的性能,但是不方便操作
  • 使用 NamedTuple 类似的结构,获得一定的结构便利性,但相较于原始数据,会牺牲一定性能
  • 使用 dataclass 或者 class 等方式,保证最大的结构便利性,但会非常影响性能

异常处理

BBP-1017 避免含糊不清的异常捕获

不要捕获过于基础的异常类,比如 Exception / BaseException,捕获这些会扩大处理的异常范围,容易隐藏其他本来不应该被捕获的问题。

尽量捕获预期内可能出现的异常。

# BAD
try
    func_code()
except:
    # your code

# GOOD
try:
    func_code()
except CustomError as error:
    # your code
except Exception as error:
    logger.exception("some error: %s", error)

工具选择

BBP-1018 使用 PyMySQL 连接 MySQL 数据库

建议使用纯 Python 实现的 PyMySQL 模块来连接 MySQL 数据库。如果需要在项目中完全替代 MySQL-python 模块,可以使用模块提供的猴子补丁功能:

import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

# 如果版本号无法通过框架检查,可以在导入模块后动态修改
setattr(pymysql, 'version_info', (1, 2, 6, "final", 0))

BBP-1019 使用 dogpile.cache 做缓存

dogpile.caches 扩展性强,提供了一套可以对接多中后端存储的缓存 API,推荐作为项目中缓存的基础库。

样例代码:

from dogpile.cache import make_region

region = make_region().configure('dogpile.cache.redis')  # 其他参数官方文档


@region.cache_on_arguments(expiration_time=3600)
def get_application(username):
    # your code


@region.cache_on_arguments(expiration_time=3600, function_key_generator=ignore_access_token) # function_key_generator 参考官方文档
def get_application(access_token, username):
    # your code

BBP-1020 使用Arrow来处理时间相关转换

如果想要转换一个时间,可以将任意对象扔给arrow,然后转成对应的函数格式

常见的时间格式:

  • object: datetime对象(datetime.datetime.now()),区分时区
  • int: 整数timestamp(int(time.time())),不区分时区
  • string: 代表时间的字符串(2022-11-08 22:57:22)(str(datetime.datetime.now())),区分时区

这些对象统一都可以扔给arrow.get(任意对象),得到一个arrow对象arr

  • 转成datetime对象: arr.

    # 带时区
    In [18]: arr.datetime
    Out[18]: datetime.datetime(2022, 11, 8, 22, 57, 22, 171057, tzinfo=tzlocal())
    
    # 不带时区
    In [19]: arr.naive
    Out[19]: datetime.datetime(2022, 11, 8, 22, 57, 22, 171057)
  • 转成timestamp整数:

    In [20]: arr.timestamp
    Out[20]: 1667919442
  • 转成字符串:

    In [21]: arr.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    Out[21]: '2022-11-08 22:57:22'

最佳实践(普通时间 → Unix时间戳(Unix timestamp))

# BAD
In [22]:  int(time.mktime(time.strptime('2022-11-08 22:57:22+0800', '%Y-%m-%d %H:%M:%S%z')))
Out[22]: 1667919442

# GOOD
In [23]: arrow.get('2022-11-08 22:57:22+0800').timestamp
Out[23]: 1667919442

无须自己指定时间格式,直接转换即可

更多请查看:

风格建议

BBP-1021 对条件判断,在不需要提前返回的情况下,尽量推荐使用正判断

在判断结果前加否,代码可读性变差,让人的理解成本增加,后续维护也不方便

# BAD
if not validated_data["data_type"] == "cleaned":
    kafka_config = data_id_info["mq_config"]
else:
    kafka_config = data_id_info["result_table_list"][0]["shipper_list"][0]

# GOOD
if validated_data["data_type"] == "cleaned":
     kafka_config = data_id_info["result_table_list"][0]["shipper_list"][0]
else:
    kafka_config = data_id_info["mq_config"]  

Django

Django最佳实践、优化思路。

DB 建模

BBP-2001 如果字段的取值是一个有限集合,应使用 choices 选项声明枚举值

class Students(models.Model):
    class Gender(object):
        MALE = 'MALE'
        FEMALE = 'FEMALE'

    GENDER_CHOICES = (
        (Gender.MALE, "男"),
        (Gender.FEMALE, "女"),
    )

    gender = models.IntegerField("性别", choices=GENDER_CHOICES)

BBP-2002 如果某个字段或某组字段被频繁用于过滤或排序查询,建议建立单字段索引或联合索引

# 字段索引:使用 db_index=True 添加索引
title = models.CharField(max_length=255, db_index=True)

# 联合索引:将多个字段组合在一起建立索引
class Meta:
    index_together = ['field_name_1', 'field_name_2']

# 联合唯一索引:将多个组合在一起的索引,并且字段的组合值唯一
class Meta:
    unique_together = ('field_name_1', 'field_name_2')

BBP-2003 变更数据表时,新增字段尽量使用 null=True 而不是 default

# BAD
new_field = models.CharField(default="foo")

# GOOD
new_field = models.CharField(null=True)

前者将会在 migrate 操作时对已存在的数据批量刷新,对现有数据库带来不必要的影响。

参考:https://pankrat.github.io/2015/django-migrations-without-downtimes/

DB 查询

BBP-2004 使用 .exists() 判断数据是否存在

如果要查询记录是否存在,建议使用 .exists() 方法。该方法将会往数据库发起一条设置了 LIMIT 1 的查询语句,效率最佳。

# BAD
# 将会查询表中所有结果,效率低
if Foo.objects.filter(name='test'):
    # Do something

# GOOD
if Foo.objects.filter(name='test').exists():
    # Do something

BBP-2005 使用 .count() 查询数据条目数

如果要统计数据条目数,建议使用使用 .count() 方法。该方法将会往数据库发起一条 SELECT count(*) 查询语句。

# BAD
# 将查询表中所有内容,耗费大量内存和 CPU
count = len(Foo.objects.all())

# GOOD
count = Foo.objects.count()

BBP-2006 避免 N + 1 查询

可使用select_related提前将关联表进行 join,一次性获取相关数据,many-to-many 的外键则使用prefetch_related

# select_related

# Bad
# 由于 ORM 的懒加载特性,在执行 filter 操作时,并不会将外键关联表的字段取出,而是在使用时,实时查询。这样会产生大量的数据库查询操作
students = Student.objects.all()
student_in_class = {student.name: student.cls.name for student in students}

# Good
# 使用 select_related 可以避免 N + 1 查询,一次性将外键字段取出
students = Student.objects.select_related('cls').all()
student_in_class = {student.name: student.cls.name for student in students}
# prefetch_related

# Bad
articles = Article.objects.filter(id__in=(1,2))
for item in articles:
    # 会产生新的数据库查询操作
    item.tags.all()

# Good
articles = Article.objects.prefetch_related("tags").filter(id__in=(1,2))
for item in articles:
    # 不会产生新的数据库查询操作
    item.tags.all()

BBP-2007 如果仅查询外键 ID,则无需进行连表操作。使用 外键名_id 可直接获取

# 获取学生的班级ID
student = Student.objects.first()

# Bad: 会产生一次关联查询
cls_id = student.cls.id

# Good: 不产生新的查询
cls_id = student.cls_id

BBP-2008 避免查询全部字段

可使用values, values_list, only, defer等方法进行过滤出需要使用的字段。

# 仅获取学生姓名的列表

# Bad
students = Student.objects.all()
student_names = [student.name for student in students]

# Good
students = Student.objects.all().values_list('name', flat=True)

BBP-2009 避免在循环中进行数据库操作

尽量使用 ORM 提供的批量方法,防止在数据量变大的时候产生大量数据库连接导致请求变慢

# 批量创建项目
project_names = ['ProjectA', 'ProjectB', 'ProjectC']

# Bad
for project_name in project_names:
    Project.objects.create(name=project_name)

# Good
projects = []
for project_name in project_names:
    project = Project(name=project_name)
    projects.append(project)
Project.objects.bulk_create(projects)
# 批量查询项目
project_names = ['ProjectA', 'ProjectB', 'ProjectC']

# Bad: 每次循环都产生一次新的查询
projects = []
for project_name in project_names:
    project = Project.objects.get(name=project_name)
    projects.append(project)

# Good:使用 in,只需一次数据库查询
projects = Project.objects.filter(name__in=project_names)
# 批量更新项目
project_names = ['ProjectA', 'ProjectB', 'ProjectC']
projects = Project.objects.filter(name__in=project_names)

# Bad: 每次循环都产生一次新的查询
for project in projects:
    project.enable = True
    project.save()

# Good:批量更新,只需一次数据库查询
projects.update(enable=True)

BBP-2010 避免隐式的子查询

# 查询符合条件的组别中的人员

# Bad: 将查询集作为下一个查询的过滤条件,因此产生了子查询。IN 语句中的子查询在外层查询的每一行中都会被执行一次,复杂度为 O(n^2)
groups = Group.objects.filter(type="typeA")
members = Member.objects.filter(group__in=groups)

# Good: 以确定的数据作为过滤条件,避免子查询
group_ids = Group.objects.filter(type="typeA").values_list('id', flat=True)
members = Member.objects.filter(group__id__in=list(group_ids))

BBP-2011 update_or_createget_or_create 通过 defaults 参数避免全表查询

使用 update_or_createget_or_create 时,需要将 查询字段更新字段 做区分:

  • 前者放在方法参数中,会被 Django 当作查询条件判断是否已有记录
  • 后者应该被放入 defaults 参数中,否则将会被当作查询条件,容易触发全表查询
# BAD
ModelA.objects.update_or_create(
    field_1="field_1",
    field_2="field_2",
    field_3="field_3",
)

# GOOD
ModelA.objects.update_or_create(
    field_1="field_1",
    defaults={
        "field_2": "field_2",
        "field_3": "field_3",
    }

BBP-2012 update_or_createget_or_create 查询条件的字段必须要有唯一性约束

在并发请求的情况下,get_or_create 并不能保证记录的唯一性,会存在重复创建的情况。因此使用此方法前,需要确定用于存在性查询的字段是否设置了DB级别的唯一性约束。

# BAD
# models.py
class Topic(models.Model):
    """
    模型定义
    """
    username = models.CharField(max_length=32)
    title = models.CharField(max_length=128)


# views.py
def view_func(request):
    # 并发请求场景下可能会出现重复记录
    Topic.objects.get_or_create(username="foo", title="bar")


# GOOD
# models.py
class Topic(models.Model):
    """
    模型定义
    """
    username = models.CharField(max_length=32)
    title = models.CharField(max_length=128)

    class Meta:
        # 增加 username 和 title 字段联合唯一性约束
        unique_together = ("username", "title")


# views.py
def view_func(request):
    # 存在DB级别的唯一性约束,能够保证不会创建重复记录
    Topic.objects.get_or_create(username="foo", title="bar")

BBP-2013 如果查询集只用于单次循环,建议使用 iterator() 保持连接查询

当查询结果有很多对象时,QuerySet 的缓存行为会导致使用大量内存。如果你需要对查询结果进行好几次循环,这种缓存是有意义的,但是对于 QuerySet 只循环一次的情况,缓存就没什么意义了。在这种情况下,iterator()可能是更好的选择。

# Bad
for task in Task.objects.all():
    # do something

# Good
for task in Task.objects.all().iterator():
    # do something

BBP-2014 针对数据库字段更新尽量使用 update_fields

如果要对数据库字段进行更新,使用 update_fields 避免并行 save() 产生数据冲突

# BAD
foo_instance.bar_field = other_value
foo_instance.save()

# GOOD
foo_instance.bar_field = other_value
foo_instance.save(update_fields=["bar_field"])

同时需要注意的是,如果 Model 中包含 auto_now 字段时,需要在 update_fields 的列表中添加该字段,保证同时更新。

BBP-2015 使用 Django Extra 查询时,需要使用内置的字符串表达

# BAD
# 有注入风险, username 不会被转义,可以直接注入
Entry.objects.extra(where=[f"headline='{username}'"])

# GOOD
# 安全,Django 会将 username 内容转义
Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=[username])

BBP-2016 善用 bulk_create/bulk_update 减少批量数据库操作耗时

# BAD
## 每次都执行commit,整体耗时较长(大约25s左右)
for num in range(10000):
    Record.objects.create(num=num)

# GOOD
## 统一提交数据库,耗时很短(1s以内)
inserted_list = []
for num in range(10000):
    inserted_list.append(Demo(num=num))

Record.objects.bulk_create(inserted_list)

同理,当 Django 版本 > 2.x 时,bulk_update 也可以加快批量修改。

tasks = [
    Task.objects.create(name='task1', status='start', cost=1),
    Task.objects.create(name='task2', status='start', cost=1),
    ...
]

# BAD
for task in tasks:
    task.name = f'{task.pk}-{task.name}'
    task.save()

# GOOD
for task in tasks:
    task.name = f'{task.pk}-{task.name}'
Task.objects.bulk_update(tasks, ['name'])

同时还有一些需要额外注意:

  • bulk_create 方法只执行一次数据库交互,这样相当于创建时间一样,并且自定字段不会在返回数据中
  • 当单次提交的对象可能过多时,可通过 batch_size 控制

BBP-2017 当 MySQL 版本较低时(<5.7),谨慎使用 DateTimeField 进行排序

当 MySQL 版本较低时,DATETIME 类型默认是不支持 milliseconds 的,当批量创建对象时,会导致大量记录的 auto_now_add 字段都在同一秒,此时根据该字段是无法获得稳定的排序结果的。

# BAD
class Foo(models.Model):
    ...
    foo = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    ...

    class Meta:
        ordering = ["foo"]



# GOOD
class Foo(models.Model):
    ...
    foo = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    ...

    class Meta:
        # 使用自增 ID 或者其他能准确表明顺序的字段
        ordering = ["id"]

参考:

Golang

蓝鲸监控团队的Golang实践,持续补充中...

BBP-3001 channel空间设定为1或者阻塞

如果改为其他长度的channel,都需要很详细的评估设计,因此建议默认考虑长度为1或阻塞的channel

// BAD
c := make(chan int, 100)

// GOOD
c := make(chan int)

BBP-3002 除for循环以外,不要在代码块初始化中使用:=

如果在代码块中使用了新建变量,容易导致覆盖上层的变量而不会发现,容易引发bug

// BAD 
if _, err := openFile("/path") {
   // do something
}

// GOOD 
var err error
if _, err = openFile("/path") {
   // do something
}

BBP-3003 channel接受使用两段式

由于读取已关闭的channel会导致panic,因此要求在读取channel的代码都使用二段式,可以避免channel已关闭的导致panic

// BAD
value := <- ch

// GOOD
var (
	ok bool
)
if _, ok = <- ch; !ok {
	// do something when channel is closed.
}

BBP-3004 不能通过取出来的值来判断 key 是不是在 map 中

go 会返回元素对应数据类型的零值,取值操作总有值返回,不能通过取出来的值来判断 key 是不是在 map 中

// BAD
x := map[string]string{"demo1": "1", "demo2": "2"}
if v := x["demo3"]; v == "" {
  fmt.Println("demo3 is not exist")
}


// GOOD
x := map[string]string{"demo1": "1", "demo2": "2"}
if _, ok := x["demo3"]; !ok {
    fmt.Println("demo3 is not exist")
}

BBP-3005 接口类型转换应使用两段式

由于当接口(interface)类型转换为实际类型时,如果类型不正确或接口为nil,会导致panic。因此应该使用二段式或switch的方式来避免panic

var (
  a  interface{}
  b  int
  ok bool
)

// BAD
b = a.(int)

// GOOD
b, ok = a.(int)
// or
switch a.(type) {
case int:
    // do something when type is int
case float64:
    // do something when type is float64
default:
    // Ooops, trans failed.
}

BBP-3006 定义常量时,使用自增的方式定义

定义常量时,应使用itoa的方式由编译器协助为各个常量赋值,降低后续维护的成本

// BAD
const (
   Red = 0
   Gray  = 1
)

// GOOD
const (
   Red = iota
   Gray 
)

DRF

BBP-4001 在数据量较大的场景下,避免使用 Model Serializer

DRF 在 3.10 版本以前,ModelSerializer 有较大的性能问题,用作渲染大量的数据返回可能会耗时非常久,可以考虑使用 Serializer 或者原生数据结构返回。

# 当有大量 user 对象需要渲染时

# BAD
class UserModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = User
        fields = "__all__"

# GOOD
# 性能有所提升,同时又不会破坏 Serializer 结构
class UserSerializer(serializers.Serializer):
    # 将需要的字段平铺出来
    username = serializers.CharField()
    ...

# GOOD
# 最快!直接返回原始结构体,但是可能需要处理多种对象
def serialize_user(user: User) -> Dict[str, Any]:
    ...
    return {
        "username": "foo",
        ...
    }

在 DRF 3.10 版本以后,ModelSerializer 性能有一定程度的提升,但依旧会比后两种处理慢,可以根据场景和具体测试数据选择适合的写法。

参考:

Redis

BBP-5001 善用pipeline和redis新特性

在对redis的高频操作中,由于RTT的存在。单点对redis的qps很大程度上受到RTT的限制。当ping响应在1ms时,单点qps最大也不会超过1k/s。

# BAD
for item in item_list:
    client.lpush(key, item)

# GOOD (节省了RTT)
pipeline = client.pipeline()
for item in item_list:
    pipeline.lpush(key, item)
pipeline.execute()

# BETTER(redis2.4及更高版本)
client.lpush(key, *item_list)

BBP-5002 善用 lua 脚本保证多个 Redis 操作的原子性

如果对 Redis 的同一个 key 有多次操作并且希望保证操作的原子性,除了加锁的复杂操作外,可以通过将多条 Redis 操作指令封装为 lua 脚本,再通过执行 lua 脚本的方式实现。

业务场景:并发场景下,检查 "best-practices:identifier" 的值是否为 abc,是的话删除。

# BAD
if redis_client.get("best-practices:identifier") == "abc":
    return redis_client.del("best-practices:identifier")

上述实现的问题:并发场景下,best-practices:identifier 对应的值可能被修改,如果修改是在 get del 操作间隙发生,那么会导致值不为 abcbest-practices:identifier 被误删。

通过 lua 脚本,可以将 get del 封装成原子性操作,避免上述问题的发生。

# GOOD
# lua 脚本:满足期望值将 key 删除,否则返回 0
del_script = """
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end
"""

del_script_func = redis_client.register_script(del_script)
return del_script_func(keys=["best-practices:identifier"], args=["abc"])

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published