编写 python 代码时,必须使其干净且易于阅读。干净的代码意味着您的代码组织良好、易于理解且易于维护。在本指南中,我们将分享最佳技巧,帮助您用 python 编写干净的代码,无论您是初学者还是经验丰富的开发人员。
编写干净的代码至关重要,原因有很多:
提高代码可读性的最简单方法之一是为变量和函数使用清晰且有意义的名称。避免使用单字母或神秘的名称,例如 x、y 或 foo。
示例:
# bad example def calc(x, y): return x + y # good example def calculate_total_price(item_price, tax): return item_price + tax
在第二个例子中,只需查看函数名和变量名就很容易理解函数的作用。
pep 8 是 python 的官方风格指南,提供了编写干净且可读的代码的约定。一些关键的 pep 8 建议包括:
示例:
# pep 8 example def calculate_discounted_price(price, discount): """calculate the final price after applying the discount.""" discounted_amount = price * (discount / 100) final_price = price - discounted_amount return final_price
将代码分解为更小的、可管理的函数。每个函数应该执行一项特定任务,使其更易于阅读、测试和调试。
示例:
# bad example def process_order(customer, items): total_price = 0 for item in items: total_price += item['price'] if total_price > 100: discount = total_price * 0.1 total_price -= discount # send email print(f"order confirmed for {customer['name']}") return total_price # good example def calculate_total_price(items): return sum(item['price'] for item in items) def apply_discount(total_price): if total_price > 100: return total_price * 0.9 return total_price def send_confirmation_email(customer): print(f"order confirmed for {customer['name']}") def process_order(customer, items): total_price = calculate_total_price(items) total_price = apply_discount(total_price) send_confirmation_email(customer) return total_price
在改进的示例中,代码被拆分为更小的函数,使其更易于理解和维护。
python 中的列表推导式提供了一种创建列表的简洁方法。使用它们可以使您的代码更干净、更具可读性。
示例:
# without list comprehension squares = [] for x in range(10): squares.append(x ** 2) # with list comprehension squares = [x ** 2 for x in range(10)]
第二个示例更短且更易于阅读。
避免直接在代码中对值进行硬编码。相反,请使用常量或配置文件。这使您的代码更加灵活且更易于更新。
示例:
# bad example def calculate_discount(price): return price * 0.1 # discount is hardcoded # good example discount_rate = 0.1 def calculate_discount(price): return price * discount_rate
在第二个示例中,折扣率存储在常量中,以便在需要时更容易更改。
虽然干净的代码应该是不言自明的,但添加注释和文档字符串可以帮助解释复杂函数或算法的目的。
def find_largest_number(numbers): """ find the largest number in a list. args: numbers (list): a list of numbers. returns: int: the largest number. """ return max(numbers)
文档字符串可帮助其他开发人员了解如何使用该函数,而无需阅读整个代码。
避免重复代码。如果您发现重复的模式,请尝试重构代码以重用函数或类。这将使您的代码更易于维护并减少出错的机会。
示例:
# bad example def get_full_name1(first_name, last_name): return first_name + " " + last_name def get_full_name2(first_name, last_name): return first_name + " " + last_name # good example def get_full_name(first_name, last_name): return first_name + " " + last_name
始终使用 try 和 except 块来处理异常,以防止程序崩溃。您还应该提供信息丰富的错误消息以使调试更容易。
示例:
# bad example def divide_numbers(a, b): return a / b # good example def divide_numbers(a, b): try: return a / b except zerodivisionerror: return "error: cannot divide by zero"
第二个示例可防止崩溃并提供有用的错误消息。
python 3.6 引入了 f-string,这是一种简单易读的字符串格式设置方法。它们比旧的字符串格式化方法干净得多。
示例:
# old way name = "alice" greeting = "hello, %s!" % name # with f-strings greeting = f"hello, {name}!"
f 字符串使您的代码更易于阅读和维护。
仅导入必要的模块和功能。避免使用通配符导入,例如 from module import *,因为它们会使命名空间变得混乱并使跟踪依赖项变得更加困难。
示例:
# Bad example from math import * # Good example from math import sqrt, pi
用 python 编写干净的代码是一项宝贵的技能,可以帮助您创建可读、可维护且无错误的软件。通过遵循本指南中概述的最佳实践(使用有意义的名称、遵循 pep 8、保持代码模块化以及优雅地处理错误),您可以显着改善您的编码风格。
专注于可读性、简单性和一致性,您将能够顺利编写干净、专业的 python 代码。