Hören Sie einfach auf, solche Python-Funktionen zu schreiben!

Prägnanten, lesbaren und effizienten Code zu schreiben ist eine Fähigkeit, die jeder Entwickler verbessern möchte. In Python kann das Schreiben von Funktionen die Qualität Ihrer Codebasis bestimmen. Allerdings stoßen viele Entwickler – sowohl Anfänger als auch erfahrene Entwickler – beim Schreiben von Python-Funktionen auf häufige Fallstricke. Diese Fehler können zu Problemen bei der Lesbarkeit, Wartbarkeit und Leistung führen. In diesem Artikel untersuchen wir gängige Muster in Python-Funktionen, die vermieden werden sollten, und besprechen, wie wir sie verbessern können, um besseren Code zu erhalten.

1. Vermeiden Sie das Schreiben von Funktionen mit zu vielen Parametern

Frage:

Wenn eine Funktion eine lange Parameterliste enthält, liegt möglicherweise ein Problem vor. Wenn eine Funktion zu viele Parameter akzeptiert, wird es schwierig, ihre Funktionalität zu verstehen, und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern steigt. Es verstößt außerdem gegen das Prinzip der Einzelverantwortung, da die Funktion zu viele Aufgaben übernimmt.

<code class="language-python">def process_data(a, b, c, d, e, f, g, h, i, j):
    # 参数过多，难以理解
    pass</code>

Lösung:

Verwenden Sie Schlüsselwortargumente oder ein Wörterbuch, um relevante Daten zu übergeben, oder erwägen Sie die Aufteilung der Funktion in kleinere Funktionen. Dies erleichtert das Verständnis der Funktion.

<code class="language-python">def process_data(data):
    # 使用字典或类来分组相关数据
    pass</code>

2. Verwenden Sie keine globalen Variablen mehr innerhalb von Funktionen

Frage:

Obwohl es praktisch erscheinen mag, führt die Verwendung globaler Variablen innerhalb einer Funktion zu einer engen Kopplung zwischen Ihrem Code und dem globalen Status. Dies erschwert das Testen, Debuggen und Warten des Codes.

<code class="language-python">my_data = [1, 2, 3]

def process_data():
    # 访问全局变量
    total = sum(my_data)
    return total</code>

Lösung:

Übergeben Sie Variablen explizit an Funktionen, anstatt sich auf den globalen Status zu verlassen. Dadurch werden Funktionen vorhersehbarer und wiederverwendbar.

<code class="language-python">def process_data(data):
    return sum(data)</code>

3. Vermeiden Sie das Schreiben von Funktionen ohne Rückgabewerte

Frage:

Eine Funktion ohne Rückgabewert bedeutet normalerweise, dass sie nicht effizient funktioniert. Funktionen sollten aussagekräftige Werte zurückgeben, damit sie problemlos in anderen Teilen des Programms verwendet werden können. Dies ist entscheidend für die Wiederverwendbarkeit und Testbarkeit des Codes.

<code class="language-python">def process_data(data):
    print("Processing data")  # 没有返回值</code>

Lösung:

Stellen Sie sicher, dass die Funktion aussagekräftige Ergebnisse liefert. Auch wenn eine Funktion nur einen Nebeneffekt ausführt (z. B. das Schreiben in eine Datei), sollten Sie die Verwendung eines Rückgabewerts in Betracht ziehen, um den Erfolg oder Misserfolg des Vorgangs anzuzeigen.

<code class="language-python">def process_data(data):
    print("Processing data")
    return True  # 返回有意义的值</code>

4. Stoppen Sie die unnötige Verwendung von *args und `kwargs`**

Frage:

Während *args und **kwargs leistungsstarke Werkzeuge zur Flexibilisierung von Funktionen sind, kann ihre übermäßige Verwendung zu Verwirrung führen und dazu führen, dass sich Funktionen unvorhersehbar verhalten. Außerdem verringert sich dadurch die Lesbarkeit, da nicht klar ist, welche Argumente die Funktion erwartet.

<code class="language-python">def process_data(*args, **kwargs):
    # 没有明确需求地使用 *args 和 **kwargs
    pass</code>

Lösung:

Verwenden Sie nach Möglichkeit bestimmte Argumente anstelle von *args und **kwargs. Wenn Sie sie benötigen, stellen Sie sicher, dass Sie die erwarteten Eingabetypen klar dokumentieren.

<code class="language-python">def process_data(data, operation_type):
    pass</code>

5. Verwenden Sie keine verschachtelten Schleifen in Funktionen (wenn möglich)

Frage:

Verschachtelte Schleifen innerhalb von Funktionen können die Lesbarkeit des Codes erschweren und ihn verlangsamen, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datenmengen. In Python gibt es oft effizientere Möglichkeiten, die gleichen Ergebnisse ohne tief verschachtelte Schleifen zu erzielen.

<code class="language-python">def process_data(a, b, c, d, e, f, g, h, i, j):
    # 参数过多，难以理解
    pass</code>

Lösung:

Verwenden Sie Listenverständnisse oder integrierte Funktionen wie map(), filter() oder itertools, um die Logik zu vereinfachen und die Lesbarkeit und Leistung zu verbessern.

<code class="language-python">def process_data(data):
    # 使用字典或类来分组相关数据
    pass</code>

6. Vermeiden Sie das Schreiben zu langer Funktionen

Frage:

Übermäßig lange Funktionen verstoßen gegen das Prinzip der Einzelverantwortung und sind schwer zu warten. Lange Funktionen führen oft mehrere Aufgaben aus, was es schwierig macht, sie zu testen, zu debuggen und zu ändern.

<code class="language-python">my_data = [1, 2, 3]

def process_data():
    # 访问全局变量
    total = sum(my_data)
    return total</code>

Lösung:

Unterteilte Funktionen in kleinere, besser verwaltbare Funktionen. Jede Funktion sollte eine Sache tun, und zwar gut.

<code class="language-python">def process_data(data):
    return sum(data)</code>

Fazit

Durch die Vermeidung dieser häufigen Fehler werden Ihre Python-Funktionen effizienter, lesbarer und einfacher zu warten. Denken Sie daran, dass das Ziel darin besteht, Code zu schreiben, der einfach, sauber und leicht verständlich ist. Funktionen sollten prägnant, fokussiert und modular sein – dies erleichtert die Wartung und das Debuggen Ihres Codes und macht die Verwendung angenehmer. Wenn Sie also das nächste Mal mit dem Schreiben einer Funktion beginnen, fragen Sie sich: Ist das das beste Design?

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHören Sie einfach auf, solche Python-Funktionen zu schreiben!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!