Python是一门简单易学的编程语言，语法简洁而清晰，并且拥有丰富和强大的类库。与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样 ，它使用缩进来定义语句块。
在平时的工作中，Python开发者很容易犯一些小错误，这些错误都很容易避免，大讲台老师总结了Python开发者最常犯的10个错误，一起来看下，不知你中枪了没有。
(一)滥用表达式作为函数参数默认值
Python允许开发者指定一个默认值给函数参数，虽然这是该语言的一个特征，但当参数可变时，很容易导致混乱，例如，下面这段函数定义：
在上面这段代码里，一旦重复调用foo()函数(没有指定一个bar参数)，那么将一直返回'bar'，因为没有指定参数，那么foo()每次被调用的时候，都会赋予[]。下面来看看，这样做的结果：
解决方案：
(二)错误地使用类变量
先看下面这个例子：
这样是有意义的：
再来一遍：
仅仅是改变了A.x，为什么C.x也跟着改变了。
在Python中，类变量都是作为字典进行内部处理的，并且遵循方法解析顺序(MRO)。在上面这段代码中，因为属性x没有在类C中发现，它会查找它的基类(在上面例子中只有A，尽管Python支持多继承)。换句话说，就是C自己没有x属性，独立于A，因此，引用 C.x其实就是引用A.x。
(三)为异常指定不正确的参数
假设代码中有如下代码：
问题在这里，except语句并不需要这种方式来指定异常列表。然而，在Python 2.x中，except Exception,e通常是用来绑定异常里的 第二参数，好让其进行更进一步的检查。因此，在上面这段代码里，IndexError异常并没有被except语句捕获，异常***被绑定 到了一个名叫IndexError的参数上。
在一个异常语句里捕获多个异常的正确方法是指定***个参数作为一个元组，该元组包含所有被捕获的异常。与此同时，使用as关键字来保证***的可移植性，Python 2和Python 3都支持该语法。
(四)误解Python规则范围
Python的作用域解析是基于LEGB规则，分别是Local、Enclosing、Global、Built-in。实际上，这种解析方法也有一些玄机，看下面这个例子：
许多人会感动惊讶，当他们在工作的函数体里添加一个参数语句，会在先前工作的代码里报UnboundLocalError错误( 点击这里查看更详细描述)。
在使用列表时，开发者是很容易犯这种错误的，看看下面这个例子：
为什么foo2失败而foo1运行正常?
答案与前面那个例子是一样的，但又有一些微妙之处。foo1没有赋值给lst，而foo2赋值了。lst += [5]实际上就是lst = lst + [5]，试图给lst赋值(因此，假设Python是在局部作用域里)。然而，我们正在寻找指定给lst的值是基于lst本身，其实尚未确定。
(五)修改遍历列表
下面这段代码很明显是错误的：
在遍历的时候，对列表进行删除操作，这是很低级的错误。稍微有点经验的人都不会犯。
对上面的代码进行修改，正确地执行：
(六)如何在闭包中绑定变量
看下面这个例子：
你期望的结果是：
实际上：
是不是非常吃惊!出现这种情况主要是因为Python的后期绑定行为，该变量在闭包中使用的同时，内部函数又在调用它。
解决方案：
(七)创建循环模块依赖关系
假设有两个文件，a.py和b.py，然后各自导入，如下：
在a.py中：
在b.py中：
首先，让我们试着导入a.py：
可以很好地工作，也许你会感到惊讶。毕竟，我们确实在这里做了一个循环导入，难道不应该有点问题吗?
仅仅存在一个循环导入并不是Python本身问题，如果一个模块被导入，Python就不会试图重新导入。根据这一点，每个模块在试图访问函数或变量时，可能会在运行时遇到些问题。
当我们试图导入b.py会发生什么(先前没有导入a.py)：
出错了，这里的问题是，在导入b.py的过程中还要试图导入a.py，这样就要调用f()，并且试图访问b.x。但是b.x并未被定义。
可以这样解决，仅仅修改b.py导入到a.py中的g()函数：
无论何时导入，一切都可以正常运行：
(八)与Python标准库模块名称冲突
Python拥有非常丰富的模块库，并且支持“开箱即用”。因此，如果不刻意避免，很容易发生命名冲突事件。例如，在你的代码中可能有一个email.py的模块，由于名称一致，它很有可能与Python自带的标准库模块发生冲突。
(九)未按规定处理Python2.x和Python3.x之间的区别
看一下foo.py：
在Python 2里面可以很好地运行：
但是在Python 3里：
解决方案：
在Py3k中运行结果：
在 Python招聘指南里有许多关于Python 2与Python 3在移植代码时需要关注的注意事项与讨论，大家可以前往看看。
(10)滥用__del__方法
比如这里有一个叫mod.py的文件：
下面，你在another_mod.py文件里执行如下操作：
你会获得一个AttributeError异常。
当解释器关闭时，该模块的全局变量全部设置为None。因此，在上面这个例子里，当__del__被调用时，foo已经全部被设置为None。
一个很好的解决办法是使用atexit.register()代替。顺便说一句，当程序执行完成后，您注册的处理程序会在解释器关闭之前停止 工作。
修复上面问题的代码：
在程序的正常终止的前提下，这个实现提供了一个整洁可靠的方式调用任何需要清理的功能。
总结
Python是一款强大而灵活的编程语言，并且带有许多机制和模式来大大提高工作效率。正如任何一门语言或软件工具一样，人们对其能力都会存在一个限制性地理解或欣赏，有些是弊大于利，有些时候反而会带来一些陷阱。
