Python初学者常犯的错误汇总，建议收藏

大家好，我是花姐。

这篇文章想写很久了。为啥？就因为我每天后台、评论区、群聊......总能看到不少刚入门Python的小伙伴，犯了跟我当年一模一样的错。 有的错误吧，说大不大，说小不小，浪费的时间是真心多，一不小心还会让人误以为"自己不适合学编程"，结果就被劝退了------太可惜了🙃。

所以这篇文章，我想聊点实在的，从一个学了多年Python的老程序员视角，说说Python初学者常犯的错误，我也踩过，我懂那种懵逼感。

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一、变量名乱起，调试想哭😭

你有没有写过这样的代码：

list = [1, 2, 3]
print(list)

看起来没毛病对吧？运行也能输出。

然后你继续写：

list.append(4)
print(sum(list))

还是OK的！你会想：嘿，真香！

可问题来了。

你在某个函数里，想用 list() 把元组转成列表：

nums = list((4, 5, 6))

突然就炸了------TypeError: 'list' object is not callable

为啥？因为你把Python内置函数 list() 给"顶掉"了！等你再写 list() 的时候，它不是函数了，是个你自己定义的变量！Python傻不拉几地就报错了。

这个问题其实很典型，新手常常把内置的关键词当变量名用（什么list、str、id、sum，甚至还有input）------调试的时候，那叫一个酸爽。

聪明的你一定会想到办法的，比如我现在起名字有洁癖，恨不得加后缀加前缀，就为了避开这种内置名😂

💡建议：起变量名别偷懒，用有意义又"避坑"的，比如 my_list、user_input，或者前缀 data_、tmp_ 都可以。

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二、缩进不一致，一脸懵逼

Python的语法设计真的很干净，但也很"严格"。缩进错误，新手基本上都中招过。

def say_hi():
    print("Hi")
      print("Hello")

有些编辑器看不出来问题，还能运行一行，然后就报错了。最恶心的是空格和Tab混用------眼睛根本看不出来！

我以前就是因为一个文件里混用了Tab和空格，debug到凌晨两点，差点怀疑人生。

所以一定要设置编辑器默认用空格缩进（4个空格就够），别碰Tab！

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三、==和is傻傻分不清

你可能在想："不都是比较吗？我看教程说都能用啊。"

然后你写：

a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(a == b)  # True
print(a is b)  # False

为啥一个True一个False？

原因很简单：== 比的是"值"是否相等，is 比的是"是不是同一个对象"。

这就像你有两个一模一样的杯子，但一个在你家，一个在我家。你说它们长得一样 ------对，那是==；你说它们是同一个杯子 ------错，那是is。

别死记硬背，理解了你就会用了。

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四、函数参数默认值是坑，真的坑🕳️

这个是我最想说的。新手99%都会在这里翻车：

def add_item(item, my_list=[]):
    my_list.append(item)
    return my_list

第一次调用：

add_item("a")  # ['a']

再来一次？

add_item("b")  # ['a', 'b']

？？？怎么上次的"a"还在？

这是因为默认参数是函数定义时就创建 的，my_list=[]这个列表是同一个！每次调用都在往它上面加。不是你以为的"每次都新建一个"。

所以正确写法是：

def add_item(item, my_list=None):
    if my_list is None:
        my_list = []
    my_list.append(item)
    return my_list

你现在应该懂了吧？🎉聪明的你肯定记住了这个"传参黑洞"。

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五、数据类型一换就懵，尤其是None

很多时候，我们对 None 这个东西理解太简单了。

x = None
if x == False:
    print("Nope")

它不会打印任何东西，因为 None 不是 False。你得写：

if x is None:
    print("Yep")

别图省事用 ==，用 is 判断 None 才是"Pythonic"。

还有一个例子，大家常写：

if len(my_list) > 0:
    do_something()

其实可以简写成：

if my_list:
    do_something()

因为空列表会被当作False，非空则True。这种写法看着就干净、舒服、pythonic。

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六、while写成死循环，CPU嗷嗷叫💀

你写个while循环，一不留神忘记加break或者条件永远为真，程序就挂在那儿了。

while True:
    x = input("输入exit退出：")
    if x == "exit":
        break

这还好，有条件退出。可有时候你写：

while some_flag:
    # do something

结果 some_flag 永远没变，CPU热得都能煎蛋。

我的建议是，调试阶段你就用print()打点，别嫌麻烦，甚至可以加个计数器，每10次强制break一次，别等到系统都卡死。

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七、复制列表翻车，一改全变！

你可能觉得复制列表超简单：

a = [1, 2, 3]
b = a
b.append(4)
print(a)  # [1, 2, 3, 4]？

然后你一脸懵："我改的是b啊，a怎么也变了？"

因为你不是复制，而是"赋值了引用"。a和b其实是指向同一个对象。

聪明的你一定会想到------要复制得深一点。

最简单的复制方式其实是：

a = [1, 2, 3]
b = a[:]

或者用 list.copy()：

b = a.copy()

更狠一点，如果是嵌套列表，要用：

import copy
b = copy.deepcopy(a)

尤其在处理 DataFrame、嵌套结构、传参数的时候，这个坑非常深！

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八、文件没关，资源泄露...

我当年也写过这样的代码：

f = open("data.txt", "r")
data = f.read()
# 然后忘了 close()

Python 不主动提醒你，结果就是文件资源没释放，有些系统里甚至会报 too many open files，开多了系统直接罢工！

聪明的你会想到------with！

with open("data.txt", "r") as f:
    data = f.read()

这个结构叫上下文管理器，你只要缩进写好，它自动给你关掉文件，干净利落不出错。

而且不仅文件，数据库连接、网络连接、锁......都推荐这么写。

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九、for循环里修改列表，玩火🔥

你想遍历一个列表，然后删掉里面的某些元素：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
for n in nums:
    if n % 2 == 0:
        nums.remove(n)

你以为删的是2和4，其实结果是 [1, 3, 5]......有时候还少删一个。

为什么？因为你在遍历的同时改变了原列表，指针跳着跳着就错位了。

解决方法有很多：

1. 遍历副本删原件：

for n in nums[:]:
    if n % 2 == 0:
        nums.remove(n)

2. 用列表推导：

nums = [n for n in nums if n % 2 != 0]

更优雅也不容易出错。

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十、逻辑判断顺序错，全局炸裂🤯

有个经典的判断写法：

if user['name'] == "花姐":

但万一 user = None 呢？程序就炸了：TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

你想加个保护，于是这样写：

if user is not None and user['name'] == "花姐":

挺好。但是如果你写反了：

if user['name'] == "花姐" and user is not None:  # ❌

那还是会爆炸。因为Python会先执行左边的 user['name']，这时候user就是None，炸了。

💡所以：逻辑判断的顺序非常重要！要让"更不容易报错"的条件写在前头。

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十一、搞不懂 range 和 list 的区别，一顿乱用🌀

我以前写循环也懵过，写个：

for i in range(1, 5):
    print(i)

然后读到数据，发现为啥只有1、2、3、4......5去哪儿了？

这玩意儿是左闭右开区间，range(1, 5)只包含1~4，5不包括。

更坑的是：

x = range(5)
print(x[0])  # 0
print(x)     # range(0, 5)

你以为它是个列表，其实它不是！是一个惰性对象，打印出来啥也看不到。

所以你要真想拿它当列表用：

list(range(5))  # [0, 1, 2, 3, 4]

别忘了加个 list()。

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十二、import 自己的脚本，循环引用卡死！

这个比较隐蔽，有些人会写两个文件：

main.py
utils.py

然后你在 main.py 里：

import utils

但在 utils.py 里又写了：

from main import something

这时候你就死循环了，import的时候互相依赖，Python会报 ImportError: cannot import name ...，或者直接卡住。

建议你项目结构里不要写循环依赖，实在要用就抽公共模块出来。

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十三、浮点数精度问题，谁用谁尴尬😓

你可能以为：

0.1 + 0.2 == 0.3  # True

但其实：

>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004

浮点数的世界里，精度永远不准。这不是Python的问题，是计算机底层的问题。

所以你要比精度，用：

abs(0.1 + 0.2 - 0.3) < 1e-8  # True

别用 == 比浮点，永远是坑。

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十四、用了全局变量，以为能改，结果根本没变

你写了个函数，想改全局变量：

x = 10

def change():
    x = x + 1  # 报错：UnboundLocalError

为啥？因为你在函数里赋值 x = x + 1，Python以为你定义了一个局部变量，但又没初始化。

你得显式告诉Python：我要改全局变量！

x = 10

def change():
    global x
    x = x + 1

但说句实话，全局变量真心不推荐多用。用类、用参数传递，才是靠谱的代码结构。

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十五、逻辑表达式没加括号，结果跑偏

这个坑我小时候写C语言就踩过，没想到Python里又踩了一回。你看这个判断：

if a > 0 and b < 10 or c == 1:

你可能以为意思是："a>0 且 b<10，或者 c==1"

但其实这个表达式是这样解析的：

(a > 0 and b < 10) or (c == 1)

还好对。但你再看这个：

if a > 0 and b < 10 or c:

你就迷糊了。c 是啥？是 True 吗？是非0就算True？

所以聪明的你一定能想到：这种情况最简单的方法就是------用括号包起来！

if (a > 0 and b < 10) or c == 1:

这才是你想表达的意思。逻辑表达式别偷懒，多写括号，代码可读性才是王道。

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十六、try-except 滥用，调试地狱😈

很多人觉得 try-except 是"万能胶"，啥错都包住：

try:
    risky_func()
except:
    pass

这段代码看着舒服吧？但你连哪里错了、为什么错了、错没错都不知道，就直接忽略了。

而且 except: 会捕获所有异常，包括你根本没意识到的问题，比如拼写错误、逻辑错、甚至 KeyboardInterrupt。

聪明点，要指定捕获的异常类型：

try:
    risky_func()
except ValueError as e:
    print("输入值有问题：", e)

别偷懒写万能 except，哪天出了事你找不到锅在哪。

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十七、datetime 转字符串，写乱了🌪️

你写过这种时间格式转换吗？

from datetime import datetime

now = datetime.now()
print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

不错对吧？

但是你要把字符串再转回来就开始头大了：

s = "2025-06-10 18:30:00"
dt = datetime.strptime(s, "%Y/%m/%d %H:%M:%S")  # 报错

为啥？你写错格式了！%Y/%m/%d 你原来明明是 -，结果一改就炸。

还有一个更坑的：你用 pandas 写时间序列，忘记转成 datetime 类型：

df["date"] = "2023-01-01"
df["date"].dt.year  # 报错：Can only use .dt accessor with datetimelike values

记得加一句：

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])

时间格式相关的坑超级多，建议你写个自己的时间处理函数库封装好，少掉坑。

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十八、Boolean 判断写复杂了，自己都看不懂🤪

你有没有写过这种鬼代码：

if flag == True:
    do_something()

这不是多此一举嘛，直接：

if flag:

更干净。而更迷惑的是：

if not flag == True:

这是啥......你到底是想判断 flag != True 还是 not flag？

写代码不怕啰嗦，就怕你自己两天后回来看不懂。所以布尔判断就两个建议：

• 要不就写 if flag:
• 要不就明确写 if flag is True: 或 if flag is False:

别折腾那些绕来绕去的判等逻辑。

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十九、用 lambda 当万能钥匙，写着写着炸了🔑

Lambda 表达式的确好用，但新手很容易过度使用：

add = lambda x, y: x + y
print(add(1, 2))

挺好用。但你再来个复杂的：

funcs = [lambda x: x + i for i in range(5)]
print([f(10) for f in funcs])  # 全是14？

为啥？因为 lambda 捕获的是 变量 i 的引用 ，不是当前值。等函数执行的时候，i 早就变成4了。

解决方法？用默认参数绑定当前值：

funcs = [lambda x, i=i: x + i for i in range(5)]

这才是你想要的 [10,11,12,13,14]。

lambda 很香，但也是典型的"写着简单，调试地狱"选手。能写 def 就别省这几行。

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二十、input() 永远都是字符串，别再直接拿来加法了

你可能写过这样的代码：

a = input("请输入一个数字：")
b = input("再输入一个数字：")
print("总和是：", a + b)

你高高兴兴输入了 2 和 3，然后得到：

总和是： 23

你人都傻了😂。Python 是不会自动帮你转类型的，input() 的返回值就是个 str。

想做数学运算？老老实实加上类型转换：

a = int(input("请输入一个数字："))
b = int(input("再输入一个数字："))
print("总和是：", a + b)

更保险点，加个异常捕获，不然你输入个"hello"也会直接炸掉。

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二十一、路径写死了，换台电脑直接崩😤

你写的爬虫、读 Excel，可能这样写路径：

df = pd.read_excel("C:\\Users\\你的用户名\\Desktop\\数据.xlsx")

在你电脑上没问题。

换别人的电脑？路径没这个人名，直接爆炸。

聪明点，写成动态路径：

import os
path = os.path.join(os.getcwd(), "数据.xlsx")
df = pd.read_excel(path)

或者用 Pathlib，更高级写法：

from pathlib import Path
file = Path.cwd() / "数据.xlsx"

我自己之前搞分享代码，每次被同事骂"你这路径写得太不通用了"，后来我就改了 😂

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花姐叨叨两句

说实话，学Python最容易卡的，真的不是那些语法问题，而是你以为你写对了，其实根本跑偏了的逻辑。

错是怎么来的？写多了自然就懂了。 但如果能早点知道一些"坑在哪"，你就不会一头撞进去------或者，至少能少撞几次。

这篇文章我已经尽量帮你把我见过最多的新手错误都整理出来了，当然远远不止这些。

我们下篇见～