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1. 前言

防御性编程指的是为了防止代码泄露后被竞品公司窃取技术，使用一种较高级的明文加密编程方式。也可以当做一种带解密性质的时间胶囊，锻炼程序员自己的记忆能力、读代码能力等。

2. 案例分析

2.1 import

• Import里面可以多取一些喜欢的名字，也可以取简写
• 原生库和三方库混着Import
• 单Import和from交错使用，增加美观性
• 模块和模块内的函数都分别导入，使用更加方便
• 相同作用的库都导入，如这里的pathlib和os，又比如可以math和numpy换着用

import json as j
from pathlib import Path as P
import dicttoxml as dtxfrom xml.dom.minidom import parseString as pS
import os as oasis
from json import dumps as ds

2.2 函数

• 将完全不需要组成函数的内容组成函数，没啥可说的，基本技巧
• 别写类型提示
• 注意函数名和参数名也有讲究，我个人是简洁派，whatever

def psd(s,did, fn,p, name,d,os):l1 = ...l2 = ...l = ...c = m.get(l)try:if ...:l += "..."except:passos.append(...)if c and c not in str(p):...return os

• 交替使用实参和外部的全局变量，如此处的d变量和全局的dt变量实则为同一个

def gd(d
):if not oasis.path.exists(pc):with open(pc, 'w') as lq:lq.write(ds(d, ensure_ascii=False))else:with open(pc, 'r') as lq:dc = j.loads(lq.read())dc['...'] = dtwith open(pc, 'w') as lq:lq.write(ds(dc, ensure_ascii=False))

• 函数调用的时候能用位置参数就不用关键字参数

dtx.dicttoxml(lq,True,'...',True,False,False,lambda lq:'...')

• 能用自己的函数就不用标准库/三方库的函数，比如将.rglob("*.json")替换为下面的函数

def gj(p
):for x in p.rglob("*"):if x.is_file():if x.suffix == ".json":yield x

2.3 注释

• 适当增加一些没有意义的注释
• 注释加的位置多进行变化，避免单一

# 遍历JSON
for x in gj(pa):...for x in gj(pa):     # 再次遍历JSON...

• 在有问题的地方注释上noqa，如下面这里的dd变量是循环内的一个变量，一般不在循环外调用，但是注释上noqa，权当无事发生

for x in l1:dd = ...
if dd is None:  # noqaraise ValueError("unexpected value")

2.4 if-else

• 能嵌套if就绝不用elif
• 能多写if就绝不写and

if ct == 0:...
else:if ct == 1:if "..." in sn:...else:if ct > 1:if "..." in sn:...if ct == 1:if "..." in ht or "..." in ht or "..." in ht or "..." in ht:if no != '...':...else:if "..." in ht:if no != '...':...

至于1个if做2件事还是2个if各做1件事，见仁见智，比如我这里就写了2次if ct == 1:

• 如果没有那么多条件拿来判断，可以多加入一些边缘情况，如下面案例中的dd变量一般不会为None，但是万一呢？同理，f变量本来不可能超过10，但是万一呢？

for x in gen_json(pa):     # 再次遍历JSONr1 = j.load(x.open(encoding="utf-8"))dd = r1["..."]if dd is None:raise ValueError("unexpected value")else:f = r1["..."]["..."] + 1if f >= 12:raise ValueError("...")else:...

2.5 变量

• 简洁有力
• 能一起创建就一起创建，不同类型变量混一起

pa, m,pc, dt,pb,s = P(r"..."), {...},P(r"..."), {},P(r"..."),{}

• 重复使用同样的变量名，如这里的lq变量最初指向一个列表（通过psd函数更新，单看这里看不出来），之后又指向一个DOM，最后又指向了一个Path对象

lq = []
# 遍历data
for y in dl[:1]:psd(y,dd,f,po,po.name,dt,lq)
lq = pS(dtx.dicttoxml(lq,True,'...',True,False,False,lambda lq:'...'))
udm(d.getElementsByTagName('...')[0],lq)
lq = pb/of/x.relative_to(pa).with_suffix("...")
lq.parent.mkdir(511,True,True)
lq.write_text(d.toprettyxml())

2.6 代码风格

• 从头到尾不用空行分隔或随心情添加空行
• 绝不换行，多嵌套，多用火车式代码，如这是一行代码：

d = pS(dtx.dicttoxml({'...': P(r1["..."]["..."]).parent.name,'...': P(r1["..."]["..."]).name,"...": P(r1["..."]["..."]).name,'...': {'...': '...'},'...': {'...': ..., '...': ..., '...': ...},'...': ...},True,'...',True,False,False))

• 不用刻意乱打空格，因为一个ctrl+alt+L就纠正过来了

2.7 异常捕获

• 将try-except作为if-else的替代，可以增加两行代码：

try:assert len(dl) <= 1
except:...

• 用try-except包住绝大部分代码，让报错有处遁形，锻炼debug能力。如下面这段代码，数据量大的时候如果有少量报错的很难从结果端察觉：

for x in gj(pa):try:...except:...