python - 你忽略了哪些 PEP 8 准则，你坚持哪些准则？

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多年来，我写的 Python 越多，我就越发现自己同意大多数指导方针，尽管我出于自己的原因一直故意打破一些。

我很想知道 PEP 8(或其他 PEP 也可能)中人们虔诚地坚持的内容和原因，以及人们认为不方便或不足的地方。

就我而言(以及一般的工作)，我们偏离的只有少数几件事:

下划线分隔的小写名称，我可以看到它的重点，因为它会始终保持一致，但是我们倾向于使用lowerCamelCase，即使它偶尔会引入一些不一致(例如部分或错误大写的首字母缩略词和以下单词，它们是通常归结为一时兴起的电话)。主要是因为我们经常使用的几乎全部 API 都使用驼峰命名法(一些大写，一些小写)，并且由于某种原因，我发现它更容易阅读，并且倾向于保留下划线作为分隔标记或规定的重整/模糊。

我仍然无法让自己按照 PEP 规定的对象内部方式将事物隔开。 new 和 init 我倾向于在没有空行的情况下直接离开类，因为我总是想在那里阅读它们的类名和参数，以及有助于类中相同功能范围的方法(比如 init、get 和 set相同的属性或属性集)我只隔开一个空格，我喜欢类之间的三个空格，方法之间的两个空格，我不会在那个对象的映射中精神上聚合。
这再次纯粹是为了代码的视觉冲击和可读性。我发现流控制中非常紧凑的内容以及方法和对象之间的这种间距始终使我的眼睛准确地在代码停放几个月后重新阅读它的地方。它还对折叠我选择的编辑器做出了很好的 react 。

相反，我坚持的一些事情，当我以其他方式阅读时让我发疯，是制表符而不是空格(特别是当我们使用的一些应用程序内编辑器并没有真正具有制表符替换功能时，这在很大程度上导致了代码库中的污染原型(prototype)阶段)。

诸如导入之类的事物的顺序，以及导入的内容、全局变量等。当这些文件混淆或无序时，它真的让我对具有大量导入的文件感到厌烦。

语句中的空格，尤其是当人们使用制表符并尝试在 var 名称中不同长度的行之间对齐赋值操作时(似乎没有办法说服那些这样做的人，一段 excel 外观的代码并不更整洁；)) .

和控制 block 内的间距，特别是当我看到同一个流控制 block 内明显随机的间距，然后在方法的对象中使用类似的间距时。在我什至可以开始阅读该死的东西之前，我不得不编辑它们。

所以，这些是我的，以及我“违反”PEP 背后的原因(有些是共享的，有些是同事不赞成的)。我很想知道其他 Pythonistas 在这些方面做了什么和不做什么。

Answer 1

PEP8 说要避免“一个赋值(或其他)运算符周围有多个空格以使其与另一个对齐”和“永远不要在数学运算符周围使用多个空格”，但我不遵循这一点。

当相邻行相关或非常相似但不完全相同时，我经常添加“无关的空白”:

search_start = (f - f_1/3) * n/fs
search_stop  = (f + f_1/3) * n/fs

b_lpf, a_lpf = filter(N, 2*pi*fc, 'low',  analog=True)
b_hpf, a_hpf = filter(N, 2*pi*fc, 'high', analog=True)

p[x >  1] =                         np.cosh(order * np.arccosh( x[x >  1]))
p[x < -1] = (1 - 2 * (order % 2)) * np.cosh(order * np.arccosh(-x[x < -1]))

b0 =  (1 + cos(w0))/2
b1 = -(1 + cos(w0))

同样，我收到 code style warnings for arrays of numbers 很烦人。以可读的方式格式化，它们通常由库本身格式化:

a = array([[-0.198,  0.248, -1.17 , -0.629,  1.378],
           [-1.315,  0.947, -0.736, -1.388,  0.389],
           [ 0.241, -0.98 ,  0.535,  0.951,  1.143],
           [-0.601,  1.286, -0.947,  0.037, -0.864],
           [ 0.178, -0.289, -1.037, -1.453, -0.369]])

这会产生一堆 E201 E202 E222 违规。

显然，PEP8 更愿意将它格式化为这样，因为我们不能在逗号之前或括号之后有额外的空格，即使它提高了可读性:

a = array([[-0.198, 0.248, -1.17, -0.629, 1.378],
           [-1.315, 0.947, -0.736, -1.388, 0.389],
           [0.241, -0.98, 0.535, 0.951, 1.143],
           [-0.601, 1.286, -0.947, 0.037, -0.864],
           [0.178, -0.289, -1.037, -1.453, -0.369]])