Python 開発者の時間を大幅に節約できるトップ 10 のヒント

Python は、ユーザーの愛着を刺激する美しい言語です。したがって、プログラマーのランクに参加しようとしている場合、または C++、Perl、Java およびその他の言語に少し飽きている場合は、Python を試してみることをお勧めします。

Python にはプログラマーを魅了する多くの機能があり、簡単に学習、オブジェクト指向、バイトコード コンパイル済み、無料、オープン ソース。実行時チェックもあります。さまざまなタスクを実行できる拡張機能を完全かつ高速にサポートします。

生産的な Python

この記事では、時間を節約し、生産性を最大化できる Python のいくつかの側面に焦点を当てたいと思います。準備として、私は何人かの Pythonist に時間を節約するための最も重要なヒントは何であるかを尋ねました。答えはここにあります...

1. セミコロンを使用しないでください

Python ではセミコロンの使用はオプションであり、他のオブジェクト指向言語と比較して、すべてのステートメントの後にセミコロンを使用する必要はありません。

これは単純で、あまり時間の節約には見えませんが、コードのサイズが数千文字に拡大すると、セミコロンが邪魔になり、入力する必要がなくなります。

2. 自分にとって使いやすいコード エディターを見つける

自分にとって使いやすいコード エディターを選択すると、時間を大幅に節約できます。非常に多くのコード エディターに直面すると、多くの初心者は混乱を感じるでしょう。

1 つのエディターに慣れた後、別のエディターを使用するのは混乱するため、使いやすいエディターを選択するのが良い出発点です。どちらを選択しても、flake8 と PEP8 の両方をリアルタイムでサポートします。

エディターの選択ガイドについては、「Pythonists はどのコード エディターを使用しますか?」の記事を参照してください。

3. Python コードの仕様に従う

Python コードの仕様に従うと、コードの可読性が向上し、コードのレビューにかかる時間を節約できます。 。 (Python の設計哲学は、コードの可読性を重視しています。)

4. help() 関数を使用する

Python の help() は、他の関数の説明を調べる場合などに多くの時間を節約できる、すぐに利用できる組み込み関数です。この関数はインタープリタ端末から直接実行できます。

Python ドキュメントには、この関数の使用法がさらに詳しく記載されています。

5. ライブラリを使用する

Python には、毎回車輪の再発明をしなくて済むライブラリがたくさんあります。

たとえば、ソフトウェア リポジトリである PyPI (Python Package Index) から利用可能な多数のパッケージから選択できます。

Scikit-image は、ぼかし、コントラスト強調、スケーリングなどの画像処理タスクを、わずか数回の関数呼び出しで可能にする良い例です。

6. Cookiecutter を使用する

Cookiecutter は、プロジェクト テンプレートから Python プロジェクトを作成するのに役立つコマンド ライン ツールであり、時間を大幅に節約できます。

7. 厳密なコメント

コメントを書く良い習慣を身につけると、特にデバッグやトレースの時間を節約できます。 (はい、よく聞きますが、多くのプログラマーはまだ注意する必要があるようです)。

チームで作業する場合、特に多くの変更を加える場合、コメントは非常に重要です。

8. 頻繁にテストする

プログラム内のすべてのコンポーネントをテストしてください。時間がかかるように聞こえるかもしれませんが、長時間実行すると時間を大幅に節約でき、隠れたバグを見つけやすくなり、コードに自信が持てるようになり、コードの各部分が実際の状況でどのように機能するかを理解することができます。

REPL は、多くの Pythonist が使用する一般的なコード テスト ツールである read-eval-print ループです。

9. 集中力と専門知識

Pythonist は皆、集中力と専門知識を持つ分野を持つことを推奨しています。 Python を使用すると、Web カメラの作成から計算やアルゴリズムの処理まで、さまざまなことができます。

コンピューター ビジョン処理ライブラリである SimpleCV、生物学的コンピューティング ライブラリである Biopython、数学的シンボリック コンピューティング ライブラリである SymPy など、これらのタスクに役立つライブラリがすでに多数あります。

このような分野を深く掘り下げて、Python をより深いレベルで学習し、特定のコーディング スタイル (パート 3 ですでに述べた) を習得し、特定の種類の問題に対処するのに役立つ特定のフレームワークをマスターします。

10. 毎日コーディングする

毎日 Python コードを書き、Python を使用して問題を解決する習慣を身につけると、いわば Python で考えるようになり、最終的には問題をより速く解決できるようになります。

概要

この短い記事では、Python 開発者との会話から収集した主なヒントをリストしました。以下に追加できる他のヒントを示します。

Python のアクティビティや集会に参加する

必ず以下のことを行ってください。できる限りすべてのイベントや集まりに参加してください。これらは、経験、ベスト プラクティス、ツール、その他の興味深いトピックを共有するのに役立ちます。

これは一見すると手間のかからない戦略のように思えるかもしれませんが、アドバイス、ヒント、ハックを通じて他の人の経験から学ぶことも、車輪の再発明を避けるもう 1 つの方法です。

毎年恒例の PyConf は、イベントについて知るのに最適な場所です。

紙の上で考える

紙の上で考える – コードに直接取り組む前にこれを行う – により、柔軟に変更を加えることができます。いきなりコードの作成に取り掛かると、実装の詳細を最初から考える必要があり、プロジェクト開始時の時間の有効活用とは言えないことがよくあります。紙の上で考えることは、ブレインストーミングや問題解決に最適な、気を散らすことのない方法です。

基本をマスターしましょう

この最後の項目は明白に思えるかもしれませんが、必ず時間をかけて Python の基本を学習してください。より複雑なトピックへの準備が整うため、最終的には時間を大幅に節約できます。

• 「Python を学ぶ」

• 「Python プログラミング入門」: An Python コンピューター言語とコンピューター プログラミングの入門。

ブログや記事を読んで関連情報を常に最新の状態に保つことも重要です。フォローすべき素晴らしいブログは、「The Mouse Vs. The Python」です。

上記では、Python 開発者の時間を大幅に節約できるトップ 10 のヒントを、その側面も含めて紹介しました。PHP チュートリアルに興味のある友人に役立つことを願っています。