Python 是一門優雅的語言 —— 簡潔、可讀性強、功能強大。但也正因為如此，人們很容易在不知不覺中寫出質量堪憂的代碼。無論你是初學者，還是有多年開發經驗，都可能掉入那些看似無害、實則損害代碼質量的常見陷阱中。

本文將帶你深入了解 10 個常見的 Python 反模式 —— 這些寫法雖然能運行，但往往會犧牲代碼的可讀性、可維護性，甚至性能。

1. 使用可變的默認參數(Using Mutable Default Arguments)

問題所在：默認的列表對象在函數多次調用之間是共享的。這意味著你每次調用函數時，都會對同一個列表進行修改，可能導致意料之外的結果。

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更好的做法：始終避免將可變對象（如列表、字典等）作為函數的默認參數。這是 Python 中一個非常常見但又隱蔽的陷阱。

2. 捕獲泛型異常（Catching Generic Exceptions）

問題所在：錯誤的寫法會悄悄地忽略所有類型的異常，甚至包括那些你并不打算忽略的錯誤。這會讓程序出錯時毫無提示，調試難度大大增加。

更好的做法：始終明確捕獲你預期會發生的異常類型。只有在你確實想捕獲所有異常并進行統一處理（如日志記錄）時，才應該使用廣義的 except Exception，而且也不應直接 pass。

3. 編寫冗長、龐雜的函數（Writing Long, Monolithic Functions）

問題所在：一個 150 行的大函數可不是值得炫耀的資本。這樣的函數難以測試、難以理解、難以復用。

更好的做法：將邏輯拆分為更小、更有明確用途的函數，并使用有描述性的命名。

優秀的代碼就像講故事一樣易讀。模塊化你的邏輯，讓每個函數只做一件事。

4. 重復造輪子（Reinventing the Wheel）

但如果你開始自己實現 max()、sum()，甚至嘗試寫一個 JSON 解析器，那就有點問題了。

問題所在：Python 擁有功能強大且豐富的標準庫。大多數常見需求，庫里早已有成熟、可靠的實現。

建議：除非你有非常具體且合理的需求，否則優先使用內置函數和標準庫，而不是自己手動實現。

5. 濫用列表推導式（Abusing List Comprehensions）

問題所在：你使用列表推導式并不是為了構造一個列表，而是為了執行副作用（比如打印），這不是它的設計初衷。

建議：列表推導式應當用于創建列表（或其他可迭代對象）。如果目的是執行副作用（如打印、寫文件等），請使用普通的 for 循環，代碼可讀性更強。

6. 過度使用 lambda 函數（Overusing Lambda Functions）

問題所在：lambda 適用于簡單的內聯操作，但當邏輯變復雜時，代碼會變得難以閱讀和維護。

建議：一旦 lambda 表達式開始變得冗長或包含條件邏輯，就應該將其提取為具名函數，這樣可以提升可讀性和可測試性。

7. 到處硬編碼值（Hardcoding Values Everywhere）

問題所在：在代碼中散布“魔法字符串”或“魔法數字”會導致代碼脆弱，稍有修改就容易引發錯誤，也讓閱讀和維護變得困難。

建議：將固定值提取為具名常量，不僅提升了代碼可讀性，也讓邏輯更具自說明性。尤其是在多人協作和長期維護的項目中，這是一種良好的習慣。

8. 忽視虛擬環境（Ignoring Virtual Environments）

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問題所在：全局安裝依賴可能會破壞系統 Python，或者讓不同項目之間的依賴版本產生沖突，難以管理。

建議：始終為每個項目使用虛擬環境（如 venv、virtualenv 或 conda），實現依賴隔離，讓開發更穩定、更可控。

9. 濫用繼承（Overcomplicating With Inheritance）

問題所在：雖然繼承是面向對象的核心機制之一，但當繼承鏈過深或重寫邏輯繁多時，代碼將變得難以理解和維護，易引發意外行為。

建議：優先考慮“組合”（將功能注入類中）而非“繼承”。問問自己：“這真的需要繼承嗎？用組合是否更合適？”

10. 忽視代碼格式化（Neglecting Code Formatting）

問題所在：代碼格式不統一會導致不必要的團隊爭論、審查浪費時間，甚至引起版本控制沖突。

建議：讓格式化工具（如 black、isort、flake8）幫你處理代碼風格問題，把精力放在邏輯和架構上，而不是空格和縮進。

編寫干凈、可維護的 Python 代碼，并不是死記硬背最佳實踐，而是培養一種清晰、簡潔、有意圖的編程思維。

這些反模式并非“原罪”，但如果長期忽視，它們會在不知不覺中腐蝕你的代碼質量。