Python での複数行コメント ドキュメントの書き方
docstring とは
ソフトウェア エンジニアリングにおいて、コーディングが実際に果たす役割は非常に小さく、ほとんどはドキュメントの作成など他の役割です。文書はコミュニケーションのツールです。
Python では、コード内にドキュメントを記述することを強くお勧めします。コードはドキュメントであり、より便利で、保守が簡単で、直感的で一貫性があります。
コードが書かれた後、ドキュメントも公開されます。実はMarkdownも同様の考え方を持っており、文章を書いた後は組版も完了します。
PEP 0257 の docstring の定義を見てください:
docstring は、
モジュール、関数、クラス、またはメソッド定義の最初のステートメントとして出現する文字列リテラルです。このような docstring は、
そのオブジェクトの __doc__ 特殊属性になります。
簡単に言うと、モジュール、関数、クラス、またはメソッドに現れる最初のステートメントは docstring です。これは自動的に属性 __doc__ になります。
def foo(): """ This is function foo"""
は、foo.__doc__ を介してアクセスして、「これは関数 foo です」を取得できます。
さまざまな docstring スタイル:
Epytext
これは、かつては常に javadoc に似ていた人気のあるスタイルでした。
""" This is a javadoc style. @param param1: this is a first param @param param2: this is a second param @return: this is a description of what is returned @raise keyError: raises an exception """
reST
これは今人気のスタイル、ReSTスタイル、Sphinxの王道フォーマットです。私も個人的には、よりコンパクトなこのスタイルを使用するのが好きです。
""" This is a reST style. :param param1: this is a first param :param param2: this is a second param :returns: this is a description of what is returned :raises keyError: raises an exception """
Googleスタイル
""" This is a groups style docs. Parameters: param1 - this is the first param param2 - this is a second param Returns: This is a description of what is returned Raises: KeyError - raises an exception """
Numpydoc (Numpyスタイル)
""" My numpydoc description of a kind of very exhautive numpydoc format docstring. Parameters ---------- first : array_like the 1st param name `first` second : the 2nd param third : {'value', 'other'}, optional the 3rd param, by default 'value' Returns ------- string a value in a string Raises ------ KeyError when a key error OtherError when an other error """
docstringツールサードパーティライブラリpy ment
docstring の作成と変換に使用されます。
使用方法は、pymentを使用してパッチを生成し、パッチを適用します。
$ pyment test.py #生成patch $ patch -p1 < test.py.patch #打patch
詳細: https://github.com/dadadel/pyment
Sphinxのautodocを使用してdocstringからAPIドキュメントを自動的に生成します。手動で再度記述する必要はありません
すでにdocstringを書き込んでいますコードを記述します。 API ドキュメントの内容はこれに似ています。最初に 1 つずつコピーする必要がありますか?もちろん違います。 sphinxにはautodoc機能があります。
まず conf.py ファイルを編集します。
1. 「sphinx.ext.autodoc」拡張子が必要です。
2. ドキュメントを自動的に生成する必要があるモジュールがインポートできること、つまりパス内にあることを確認します。 。たとえば、sys.path.insert(0, os.path.abspath('../..')) が必要になる場合があります
次に、最初のファイルを作成し、
xxx_api module --------------------- .. automodule:: xxx_api :members: :undoc-members: :show-inheritance:
make html コマンドを入力しますdocstring から開始できます。関連ドキュメントは Python で生成されます。最初に手動で再度記述する必要はありません。
その効果を見てください:
複数行のコメント ドキュメントに関連するその他の記事については、 Python の書き方については、PHP の中国語 Web サイトに注意してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
