Python の貧弱なコード リファクタリング エラーを解決するにはどうすればよいですか?

Python は、学習のしやすさ、使いやすさ、開発効率の高さなどの特徴により、多くの開発者に選ばれる高水準プログラミング言語です。ただし、Python 自体の柔軟性とダイナミクスはプログラマにいくつかの問題をもたらします。最も顕著な問題の 1 つはコードのリファクタリングです。

Python 開発のプロセスでは、不適切なコード リファクタリングによる欠陥がプログラムの保守性、スケーラビリティ、読みやすさに影響を与えることが多く、発見やトラブルシューティングが困難な問題も引き起こします。以下では、Python コード内の不十分なリファクタビリティ エラーを解決するための実践的なヒントをいくつか見ていきます。

1. 適切な命名規則を使用する

コード内の命名は、コードの再構築と保守にとって非常に重要です。名前が標準化されていない場合、コードが非常に読みにくくなり、その後の変更や最適化にも影響します。優れた命名規則には次の特徴が必要です:

1. 変数、関数、またはオブジェクトの目的と機能を表現できること。

2. 名前は読みやすく、書き取りやすく、綴りやすく、できるだけ簡潔にする必要があります。

3. 型情報を反映できます。

4. お互いを区別できるようにする。

他の名前と混同されやすく、曖昧さの原因となるため、単一の文字や数字を含む単純な名前は使用しないことをお勧めします。変数を定義する必要がある場合は、下線またはキャメル ケースの名前を使用できます (例:

total_score = 90
first_name = 'Tom'

2)。単体テストのビルド

テスト コードをリファクタリングして最適化するために必要なプロセスであり、単体テストは非常に重要なテスト手法の 1 つです。単体テストを使用すると、コードが期待どおりに実行されていることをリアルタイムでチェックし、エラーを検出するのに役立ちます。一部のコード エディター (PyCharm など) と IDE には、単体テスト ケースを自動的に作成および分析し、コード内で注釈を付けることができる統合単体テスト ツールが備わっています。これにより、コード構造やテスト フレームワークを壊すことなく、コードをテストして出力を取得することが簡単になります。

3. 変数コード

Python の柔軟性はその利点の 1 つですが、これがコードの可読性の低下につながる可能性もあります。特定のコードの連続セクションを定義するために一時変数や式を使用するなど、過度のコンテキスト転送は、コードの可読性を低下させ、将来のコードのリファクタリングや最適化を困難にします。式と代入演算子を組み合わせて、コードをより明確で読みやすい形式に統合することをお勧めします:

startDate = datetime.now().date()
endDate = datetime.now().date () timedelta(days=5)

4、適切なデータ構造と関数ライブラリを使用します

Python のデータ構造と関数ライブラリは非常に豊富で、開発者はこれらのツールを使用してコードを簡素化し、開発を削減できます。時間を短縮し、可読性と保守性を向上させます。たとえば、Python コレクションや numpy リストなどのデータ構造を使用すると、コードを大幅に簡素化できます:

import numpy as np
l = [1,2,3,4]
a = np。 array (l)
b = a*2

5. Python コード仕様に従う

Python 言語自体には、PEP8 という非常に明確なコード仕様があります。これらの仕様は、コードの読みやすさと一貫性を向上させるように設計されており、リファクタリング エラーの回避と保守性の向上に役立ちます。これらの仕様には、インデント、コメント、関数仕様などの側面が含まれており、大規模なプロジェクトを作成する場合に特に役立ちます。 PEP8 仕様に準拠することで、コードの読みやすさと保守性が向上し、コードのリファクタリングによって発生する問題も軽減できます。

概要:

Python コードでの不適切なリファクタリング エラーを回避したい場合は、適切な命名規則を使用し、単体テストを構築し、コードを変数化し、適切なデータ構造と関数ライブラリを使用する必要があります。 Python コーディング標準に従って、これらのテクニックは Python 開発に必要なツールになっています。これらの方法でコードのリファクタリング エラーを改善すると、コードの可読性、保守性、拡張性が向上し、コードの反復開発に必要な時間とリソースのコストも削減できます。

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