Ratschläge zur Python-Entwicklung: Beherrschen und wenden Sie die besten Software-Engineering-Praktiken an

Python wird als höhere Programmiersprache häufig in der Webanwendungsentwicklung, Datenwissenschaft, künstlichen Intelligenz und anderen Bereichen verwendet. Obwohl Python einfach und leicht zu erlernen ist, wird die Komplexität der Softwareentwicklung mit zunehmendem Projekt immer bedeutender. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die besten Software-Engineering-Praktiken während der Python-Entwicklung zu beherrschen und anzuwenden.

In diesem Artikel stellen wir einige Vorschläge für die Python-Entwicklung vor, um Entwicklern dabei zu helfen, die Leistungsfähigkeit von Python effektiver zu nutzen und gleichzeitig Fehler und schlechte Praktiken zu vermeiden.

1. Verwenden Sie Versionskontrolltools

Das Versionskontrolltool ist ein sehr wichtiges Tool, das Codeänderungen verfolgen und sicherstellen kann, dass der Code während des Entwicklungsprozesses nicht verloren geht. Git ist ein weit verbreitetes Versionskontrolltool. Es verfügt über Funktionen wie Zweigstellenverwaltung, Teamzusammenarbeit und Codeüberprüfung.

Entwicklungsteams sollten die Fähigkeiten von Git voll ausnutzen und Zweige und Tags einrichten, um Codeänderungen zu verfolgen. Gleichzeitig sollten Teammitglieder Code in Echtzeit übermitteln, damit etwaige Probleme zeitnah gelöst werden können. Git kann auch Testzweige erstellen, die dabei helfen können, die aktuelle Entwicklungsarbeit vom Hauptzweig zu trennen.

2. Verwenden Sie eine virtuelle Umgebung

Im Python-Entwicklungsprozess ist die virtuelle Umgebung ein sehr wichtiges Werkzeug, das uns helfen kann, Probleme durch Bibliothekskonflikte zu vermeiden.

Die virtuelle Python-Umgebung ermöglicht es Entwicklern, verschiedene Python-Versionen und Bibliotheken zwischen verschiedenen Projekten zu verwenden, um die Kompatibilität zwischen Bibliotheken sicherzustellen. Zu den Tools für virtuelle Umgebungen gehören Virtualenv und Conda, mit denen wir virtuelle Umgebungen einfach erstellen und verwalten können.

3. Dokumente schreiben

Das Schreiben von Dokumenten ist eine sehr wichtige Aufgabe, die den Teammitgliedern hilft, besser im Team zusammenzuarbeiten. In der Python-Entwicklung können wir Dokumentation mithilfe von Docstrings schreiben, bei denen es sich um spezielle Kommentare in Python handelt. Mit Docstrings können wir die Verbindungen zwischen Funktionen, Klassen und Modulen und deren Verwendung dokumentieren.

Beim Schreiben von Dokumentation können wir Tools zur Dokumentationserstellung wie Sphinx verwenden. Sphinx kann Dokumentzeichenfolgen in leicht lesbare Dokumentation umwandeln und eine professionelle Dokumentationswebsite für Ihr Projekt erstellen.

4. Testen

Testen ist ein wichtiger Teil der Entwicklung hochwertiger Software. Die offizielle Python-Bibliothek enthält ein Unittest-Framework zum Schreiben von Testfällen. Darüber hinaus gibt es Testtools wie Pytest und Nose, mit denen umfangreichere Tests von Python-Code durchgeführt werden können.

Während des Testprozesses sollten wir verschiedene Teile des Codes abdecken, z. B. Unit-Tests, Integrationstests und End-to-End-Tests, um die Korrektheit des Codes sicherzustellen.

5. Codeüberprüfung

Codeüberprüfung ist eine weitere wichtige Software-Engineering-Praxis. Da es sich bei Python um eine Hochsprache handelt, werden viele Fehler entdeckt, bevor der Code ausgeführt wird. Daher können wir diese Fehler während des Codeüberprüfungsprozesses finden und beheben.

Codeüberprüfungen tragen außerdem dazu bei, die Einhaltung ausgewählter Stilspezifikationen wie PEP 8 sicherzustellen. Wenn Sie Ihren Code stets in Konventionen schreiben, wird er lesbarer und wartbarer.

6. Datenbankverwaltung

Datenbanken sind ein häufiger Bestandteil von Python-Anwendungen, und die Datenbankverwaltung ist sowohl für die Softwareentwicklung als auch für die Wartung sehr wichtig. Die offizielle Python-Bibliothek enthält das sqlite3-Modul zur Verwaltung von SQLite-Datenbanken, Sie können aber auch andere Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und MongoDB verwenden.

In Bezug auf die Datenbankverwaltung können wir ORM (Object Relational Mapping) verwenden, wie z. B. Djangos ORM und SQLAlchemy. ORMs ordnen Datenbanktabellen Python-Objekten zu, wodurch das manuelle Schreiben von SQL-Abfragen entfällt.

7. Leistungsoptimierung

Leistungsoptimierung ist eine notwendige Aufgabe für die Python-Entwicklung. Sie können beispielsweise die integrierte Standardbibliothek verwenden, um die Geschwindigkeit der Codeausführung zu erhöhen. Listenverständnis, Generatoren, Iteratoren und Dekoratoren in Python können die Effizienz der Codeausführung effektiv verbessern.

In Bezug auf die Leistungsoptimierung kann Python auch andere Tools verwenden, beispielsweise Bibliotheken wie Numba, Cython und Numpy sowie spezielle Python-Leistungsoptimierungstools wie Pyperf.

Fazit

Mit den oben genannten 7 Vorschlägen können wir die Leistungsfähigkeit von Python besser nutzen und gleichzeitig häufige Fehler und schlechte Praktiken vermeiden. Python ist eine sehr beliebte Programmiersprache, die in der Webentwicklung, Datenwissenschaft, künstlichen Intelligenz und anderen Bereichen weit verbreitet ist. Obwohl Python über einfache und leicht zu erlernende Eigenschaften verfügt, wird die Komplexität der Softwareentwicklung mit zunehmendem Projekt immer bedeutender Daher ist es im Python-Entwicklungsprozess von entscheidender Bedeutung, die besten Software-Engineering-Praktiken zu beherrschen und anzuwenden.

In diesem Artikel stellen wir einige Python-Entwicklungstipps vor, die Entwicklern helfen sollen, die leistungsstarken Funktionen von Python besser zu nutzen und gleichzeitig Fehler und schlechte Praktiken zu vermeiden.

1. Verwenden Sie Versionskontrolltools

Das Versionskontrolltool ist ein wichtiges Tool, das Codeänderungen verfolgen und sicherstellen kann, dass der Code während des Entwicklungsprozesses nicht verloren geht. Git ist ein weit verbreitetes Versionskontrolltool mit Zweigverwaltungs-, Teamzusammenarbeits- und Codeüberprüfungsfunktionen, was es zu einem unverzichtbaren Werkzeug macht.

Das Entwicklungsteam sollte die Funktion von Git voll ausnutzen, um Zweige und Tags einzurichten, um Codeänderungen zu verfolgen. In der Zwischenzeit sollten Teammitglieder Code in Echtzeit einreichen, um Probleme zeitnah zu lösen. Git kann auch einen Testzweig erstellen, um die aktuelle Entwicklungsarbeit vom Hauptzweig zu trennen.

2. Virtuelle Umgebung verwenden

Im Python-Entwicklungsprozess ist eine virtuelle Umgebung ein wichtiges Werkzeug, das uns helfen kann, durch Bibliotheken verursachte Probleme zu vermeiden Konflikte.

Die virtuelle Python-Umgebung ermöglicht es Entwicklern, verschiedene Python-Versionen und Bibliotheken zwischen verschiedenen Projekten zu verwenden, um die Kompatibilität zwischen Bibliotheken sicherzustellen. Zu den Tools für virtuelle Umgebungen gehören Virtualenv und Conda, die es uns erleichtern, virtuelle Umgebungen zu erstellen und zu verwalten. In der Python-Entwicklung können wir Docstrings zum Schreiben von Dokumentationen verwenden, was in Python ein spezieller Kommentar ist. Mit Docstrings können wir die Beziehung zwischen Funktionen, Klassen und Modulen sowie deren Verwendung dokumentieren.

Beim Schreiben von Dokumentation können wir Tools zur Dokumentationserstellung wie Sphinx verwenden. Sphinx kann Dokumentzeichenfolgen in lesbare Dokumentation umwandeln und eine professionelle Dokumentationswebsite für Ihr Projekt erstellen.

Testen

Testen ist ein wichtiger Teil der Entwicklung hochwertiger Software. Die offizielle Python-Bibliothek enthält ein Unittest-Framework zum Schreiben von Testfällen. Darüber hinaus gibt es Pytest, Nose und andere Testtools, mit denen Python-Code umfassender getestet werden kann.

Während des Testprozesses sollten wir verschiedene Teile des Codes abdecken, wie Unit-Tests, Integrationstests und End-to-End Testen, um die Korrektheit des Codes sicherzustellen.

Codeüberprüfung

Die Codeüberprüfung ist eine weitere wichtige Software-Engineering-Praxis. Da es sich bei Python um eine Hochsprache handelt, werden viele Fehler erkannt, bevor der Code ausgeführt wird. Daher können wir diese Fehler im Codeüberprüfungsprozess finden und korrigieren.

Die Codeüberprüfung trägt auch dazu bei, die Einhaltung des ausgewählten Styleguides, wie z. B. PEP 8, sicherzustellen. Wenn der Code immer in Konvention geschrieben bleibt, kann dies seine Lesbarkeit und Wartbarkeit verbessern.

Datenbankverwaltung

Die Datenbank ist eine häufige Komponente von Python-Anwendungen, und die Datenbankverwaltung ist für die Softwareentwicklung und -wartung unerlässlich. Die offizielle Python-Bibliothek enthält das sqlite3-Modul zur Verwaltung von SQLite-Datenbanken, Sie können aber auch andere Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und MongoDB verwenden.

Bei der Datenbankverwaltung können wir Object-Relational Mapping (ORM) wie Djangos ORM verwenden und SQLAlchemy. ORM kann Datenbanktabellen Python-Objekten zuordnen, wodurch manuelle SQL-Abfragen überflüssig werden.

Leistungsoptimierung

Leistungsoptimierung ist eine notwendige Arbeit in der Python-Entwicklung. Beispielsweise können wir die integrierte Standardbibliothek verwenden, um die Geschwindigkeit der Codeausführung zu verbessern. Das Listenverständnis, der Generator, der Iterator und der Dekorator in Python können alle die Ausführungseffizienz des Codes effektiv verbessern.

Bei der Leistungsoptimierung kann Python auch andere Tools wie Numba-, Cython- und Numpy-Bibliotheken sowie spezielle Python-Leistungen verwenden Optimierungstools wie pyperf.
7. Fazit

Durch die oben genannten 7 Tipps können wir die leistungsstarken Funktionen von Python besser nutzen und gleichzeitig häufige Fehler und schlechte Praktiken vermeiden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRatschläge zur Python-Entwicklung: Beherrschen und wenden Sie die besten Software-Engineering-Praktiken an. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!