このブログ投稿では、HyperGraph プロジェクトのコマンドライン インターフェイス (CLI)、つまり動的コマンド ローディング システムの最近の改善について詳しく説明します。 当初、新しい CLI コマンドの追加は複数段階の手動プロセスであり、DRY 原則とオープン/クローズ原則に違反していました。
課題: 手動コマンド登録
関連する新しいコマンドの追加:
- コマンドの実装ファイルを作成しています。
-
__init__.py
内のインポートを更新しています。 - コマンド ローダーの静的リストにコマンドを追加します。
これは退屈でエラーが発生しやすく、新機能ごとに既存のコードを変更する必要があり、理想とは程遠いものでした。
ソリューションの検討: 自動化と動的読み込み
次の 2 つの解決策が検討されました:
- ファイルの変更を処理する自動スクリプト。
- Python のモジュール検出機能を活用した動的読み込みシステム。
自動化スクリプトは最初は単純に見えましたが、根本的な設計上の欠陥ではなく、症状に対処するだけです。
解決策: 動的コマンド検出
選択されたソリューションは、コマンドを自動的に登録する動的読み込みシステムでした。 コアコードは次のとおりです:
async def load_commands(self) -> None: implementations_package = "hypergraph.cli.commands.implementations" for _, name, _ in pkgutil.iter_modules([str(self.commands_path)]): if name.startswith("_"): # Skip private modules continue module = importlib.import_module(f"{implementations_package}.{name}") for item_name, item in inspect.getmembers(module): if (inspect.isclass(item) and issubclass(item, BaseCommand) and item != BaseCommand): command = item(self.system) self.registry.register_command(command)
このアプローチにはいくつかの利点があります。
- 手動によるコマンド登録が不要になります。
- 既存のコードとの下位互換性を維持します。
- 新しいコマンドを追加して、
implementations
ディレクトリに新しいファイルを配置することが簡単になります。 - 「バッテリー付属」の理念に準拠し、標準の Python ライブラリを利用します。
学んだ主な教訓
- クイックフィックスを避ける: 自動化は短期的な救済を提供しますが、動的読み込みはより持続可能な長期的な解決策を提供します。
-
互換性の維持: 元の
CommandRegistry
メソッドを維持することで、既存のコードが引き続き機能することが保証されます。 - 堅牢なエラー処理: 動的システムでのデバッグには、包括的なエラー処理とログ記録が不可欠です。
小さな挫折
型インポートの欠落 (Any
からの typing
) で小さな問題が発生し、Python における徹底的な型ヒントの重要性が強調されました。
今後のステップ
動的システムが実装される一方で、コマンド ファイル テンプレートを生成するための開発ツールとして自動化スクリプトの可能性が残ります。 今後の予定は次のとおりです:
- 本番環境のパフォーマンスを監視します。
- 開発者のフィードバックを収集します。
- 実際の使用状況に基づいてさらなる改善を実装します。
結論
このリファクタリングは、より洗練されたソリューションを実現するためにアプローチを再評価する利点を示しています。 クイックフィックスよりも多くの初期作業が必要ですが、その結果、より保守しやすく、拡張性があり、Python 的なコードが得られます。 長期的な保守性を優先することで、将来の開発が簡素化されます。
タグ: #Python #リファクタリング #CleanCode #CLI #プログラミング
詳しい技術情報については、Codeberg リポジトリを参照してください。
以上がPython CLI をより保守しやすくする: 動的コマンド読み込みの旅の詳細内容です。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。

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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