


Menulis Kod Bersih, Cekap dan Boleh Diselenggara - Python sebagai kes penggunaan.
Menulis Kod Bersih, Cekap dan Boleh Diselenggara - Python sebagai kes penggunaan.
Jika anda telah menjadi pembangun untuk beberapa lama, anda mungkin memahami kepentingan pengekodan yang betul berbanding tergesa-gesa hanya menulis sesuatu yang berfungsi. Salah satu kemunduran terbesar ini untuk anda ialah apabila anda perlu menyemak kod anda, anda jarang dapat memahami perkara yang anda cuba lakukan dan bagi orang lain, mereka mengalami kesukaran membaca kod anda.
Baru-baru ini saya telah menyemak beberapa kod dan saya fikir adalah penting untuk menekankan keperluan membersihkan, kod yang cekap.
Beberapa sejarah kepada garis panduan dan gaya dalam pengekodan
Pada awal 1970-an apabila bahasa Pengaturcaraan C semakin popular gaya pengekodan menjadi perbincangan dan dua nama terkenal di sekelilingnya ialah Brian Kernighan dan Dennis Ritchie.
Menariknya, bahasa Ada menguatkuasakan garis panduan dan piawaian pengekodan yang ketat pada awal 1980-an. Python dan Java pertengahan 1990-an datang dengan konvensyen pengekodan yang kukuh dari fasa awal dan Cadangan Peningkatan Python (PEP 8) telah diterima pakai dengan baik yang hari ini masih merupakan konvensyen pengekodan yang sah.
- Garis Panduan PEP 8 untuk Penggayaan Kod: Saya telah menggunakan garis panduan ini dari semasa ke semasa dan saya telah melihat pengaturcara lain menerima pakai ini.
Pelanjutan linting kod flake8 Code VS ialah pilihan hebat yang saya gunakan.
Garis panduannya ialah:
Lekukan: Gunakan 4 ruang bagi setiap tahap lekukan.
Panjang Baris: Hadkan semua baris kepada maksimum 79 aksara.
Konvensyen Penamaan: Gunakan snake_case untuk nama fungsi dan pembolehubah dan CamelCase untuk nama kelas.
Contohnya:
`# defining variables using snake_case total_price = 100 customer_email = "customer@example.com" # defining functions using snake_case def calculate_total_price(): pass class OrderManager: pass`
2. Komen dan dokumentasi yang bermakna: Docstrings membantu pembangun memahami fungsi/kaedah tujuan, parameter dan nilai pulangan. Secara amnya adalah amalan yang baik untuk memperkenalkan mereka dan menulis komen untuk menjelaskan logik atau keputusan yang kompleks
Contohnya:
def calculate_total_price(price: float, quantity: int) -> float: """ Calculate the total price of items. Args: price (float): The price of a single item. quantity (int): The number of items purchased. Returns: float: The total price. """ return price * quantity
**3. Pengulangan Kod: **Sebagai peraturan mudah, elakkan mengulangi kod yang telah dilaksanakan, sebaliknya ikuti prinsip DRY dengan membuat fungsi boleh guna semula. Kaveat kepada perkara ini ialah, apabila pembangun baharu melaksanakan perubahan, pembangun mungkin tidak tahu terdapat kod pendua yang telah ditinggalkan dan boleh menjadi kucar-kacir kerana ralat ini.
Sebagai contoh, anda mempunyai fungsi yang mengira jumlah harga untuk kedai e-dagang dengan mendarabkan harga dan kuantiti.
total_price_laptops = 1000 * 2 total_price_phones = 500 * 3 This, is easily done with reusable functions like this: def calculate_total(price, quantity): return price * quantity total_price_laptops = calculate_total(1000, 2) total_price_phones = calculate_total(500, 3)
4. Petua Taip: Python ialah bahasa yang ditaip secara dinamik, taip membayangkan kod anda meningkatkan kebolehbacaan dan menangkap ralat lebih awal. Lebih mudah untuk memahami jenis data yang diharapkan.
Contohnya:
def get_discounted_price(price: float, discount: float) -> float: return price - (price * discount)
**5. Ujian Penulisan: **Ujian mengesahkan kefungsian kod anda. Rangka kerja popular seperti unittest atau pytest menjadikan menulis dan menjalankan ujian mudah. Ujian menegaskan bahawa kod anda berkelakuan seperti yang diharapkan, mengurangkan risiko memperkenalkan pepijat apabila membuat perubahan atau pemfaktoran semula.
def test_calculate_total_price(): assert calculate_total_price(100, 2) == 200
6. Pengecualian: Ia boleh memalukan apabila kod pengeluaran mencetak baris kod yang tidak bermakna kepada pengguna pelanggan atau lebih teruk lagi, mengeluarkan pembolehubah persekitaran. Mengelakkan perkara ini adalah lebih mudah dengan pengecualian cuba/kecuali/akhirnya mengendalikan untuk mengurus ralat yang boleh diramal dan memastikan aplikasi anda tidak ranap tanpa diduga.
try: value = int(input("Enter a number: ")) except ValueError: print("That's not a valid number!") finally: print('Thank you!')
7. Pemodulasian Kod: Tiada peraturan yang mengatakan untuk menyimpan kod anda dalam satu fail. Pecahkan blok besar kod kepada modul yang lebih kecil dan boleh diguna semula dan importnya merentasi aplikasi apabila diperlukan. Lebih mudah untuk menguji dan mengemas kini.
8. Kawalan Versi: Sistem kawalan versi seperti Git ialah amalan terbaik asas dalam pembangunan moden. Lain-lain ialah Beanstalk, PerForce, Apache subversion. Kawalan versi boleh menjejaki perubahan, mengurangkan kesilapan manusia semasa kerjasama dan akibat yang tidak diingini ke tahap yang besar.
Dengan mengikuti amalan terbaik seperti mematuhi PEP 8, mengekalkan kod anda KERING, menulis dokumentasi yang bermakna dan mengendalikan pengecualian dengan anggun, anda boleh memastikan projek Python anda profesional, berskala dan mudah diselenggara.
Mula melaksanakan petua ini hari ini dan anda akan melihat peningkatan yang ketara dalam kualiti kod anda.
Atas ialah kandungan terperinci Menulis Kod Bersih, Cekap dan Boleh Diselenggara - Python sebagai kes penggunaan.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
