プログラマーの皆さん、こんにちは!私たち全員が行っていることですが、めったに考えないこと、つまりコードに名前を付けることについて話しましょう。
名前がコードの第一印象となる理由
すべてのものに「物 1」、「物 2」、「物 3」というラベルが付けられている部屋に入ると想像してください。混乱しますよね?他の開発者にとって、コード名はまさにそのように感じられます。
これはひどい例です:
def f(x, y): return x * y
今度は、より良いバージョンです:
def calculate_rectangle_area(length, width): return length * width
違いがわかりますか? 2 番目のバージョンでは、何が起こっているかを正確に示します。
意図を明らかにすることが重要
良い名前は 3 つの重要な質問に答えます:
- これは何をするのですか?
- それはなぜ存在するのですか?
- どのように使用されますか?
実際の例を見てみましょう:
# Bad: Unclear purpose def process(data): result = [] for item in data: if item > 0: result.append(item) return result # Better: Clear and intentional def filter_positive_numbers(number_list): return [number for number in number_list if number > 0]
ネーミングの落とし穴を回避する
避けるべきよくある間違い:
- 難解な略語:
# Avoid usr_cnt = len(users) # Prefer user_count = len(users)
- 意味のないバリエーション:
# Confusing def get_user_info() def get_user_data() def get_user_details() # Clear def get_user_profile()
- 単一文字の名前:
# Bad def calc(x, y, z): return x * y / z # Good def calculate_average_rate(total_revenue, total_hours, number_of_projects): return total_revenue / (total_hours * number_of_projects)
実用的な命名ガイドライン
- クラス: 名詞を使用します
- 関数: 動詞を使用します
- 変数: 具体的にする
- 定数: すべて大文字
# Great naming example class CustomerAccount: MAX_WITHDRAWAL_LIMIT = 5000 def calculate_monthly_interest(self, balance): return balance * 0.05
コンテキストは王様です
名前は環境の中で意味をなすものでなければなりません。状態のような変数はあらゆる意味を持ちます。ただし、customer_state または order_processing_state は非常に明確です。
# Unclear def update(state): pass # Clear def update_order_processing_state(order_status): pass
黄金律
- 一貫性を保つ
- 説明的であること
- シンプルにしてください
- 次の開発者 (おそらく将来のあなた!) について考えてみましょう
最終的な考え
ネーミングは単に単語を入力するだけではありません。それはコミュニケーションです。コードでストーリーを伝えているのです。他の人が読みたくなるような物語にしましょう。
未来のあなたはあなたに感謝するでしょう。チームメイトはあなたに感謝するでしょう。なんと、あなたのコンピュータでも仮想ハイタッチをしてくれるかもしれません✋。
以上がプログラミングにおける命名術: 良い名前が重要な理由!の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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