python-patterns

# Python 开发模式 (Python Development Patterns)

构建健壮、高效且可维护的应用程序的 Pythonic 惯用模式和最佳实践。

## 激活时机 (When to Activate)

- 编写新的 Python 代码时
- 进行 Python 代码审查（Review）时
- 重构现有的 Python 代码时
- 设计 Python 包（Package）或模块（Module）时

## 核心原则

### 1. 可读性至上 (Readability Counts)

Python 优先考虑可读性。代码应当直观且易于理解。

```python
# Good: 清晰且易读
def get_active_users(users: list[User]) -> list[User]:
    """仅从提供的列表中返回活跃用户。"""
    return [user for user in users if user.is_active]


# Bad: 巧妙但令人困惑
def get_active_users(u):
    return [x for x in u if x.a]
```

### 2. 显式优于隐式 (Explicit is Better Than Implicit)

避免“魔法”行为；清晰地表达代码的功能。

```python
# Good: 显式配置
import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

# Bad: 隐藏的副作用
import some_module
some_module.setup()  # 这到底做了什么？
```

### 3. EAFP 模式 - 请求宽恕比请求许可更容易 (Easier to Ask Forgiveness Than Permission)

Python 倾向于使用异常处理而非预先检查条件。

```python
# Good: EAFP 风格
def get_value(dictionary: dict, key: str) -> Any:
    try:
        return dictionary[key]
    except KeyError:
        return default_value

# Bad: LBYL (Look Before You Leap，三思而后行) 风格
def get_value(dictionary: dict, key: str) -> Any:
    if key in dictionary:
        return dictionary[key]
    else:
        return default_value
```

## 类型提示 (Type Hints)

### 基础类型注解

```python
from typing import Optional, List, Dict, Any

def process_user(
    user_id: str,
    data: Dict[str, Any],
    active: bool = True
) -> Optional[User]:
    """处理用户并返回更新后的 User 或 None。"""
    if not active:
        return None
    return User(user_id, data)
```

### 现代类型提示 (Python 3.9+)

```python
# Python 3.9+ - 使用内置类型
def process_items(items: list[str]) -> dict[str, int]:
    return {item: len(item) for item in items}

# Python 3.8 及更早版本 - 使用 typing 模块
from typing import List, Dict

def process_items(items: List[str]) -> Dict[str, int]:
    return {item: len(item) for item in items}
```

### 类型别名 (Type Aliases) 和 TypeVar

```python
from typing import TypeVar, Unio