당신이 어떻게 일하든 상관하지 마세요. 하는 일에 신경쓰세요
TL;DR: 루프 제거: 선언적 스타일로 더욱 깔끔한 코드 작성
문제
- 상세한 논리
- 반복되는 패턴
- 가독성
- 유지관리성
솔루션
- 루프 제거
- 논리 단순화
- 선언적이고 고급 코드 작성
문맥
컬렉션을 합산할 때 요소를 수동으로 반복하고 각 요소를 변수에 추가할 수 있습니다.
이 접근 방식은 효과적이지만 불필요한 코드 줄을 추가하고 따라가기가 더 어려워집니다.
언어의 고급 기능을 사용하면 코드를 더 짧고 명확하게 만들고 오류 발생 가능성을 줄일 수 있습니다.
코드가 어떻게 수행되는지가 아니라 정확히 무엇을 수행하는지 알려줍니다.
샘플 코드
잘못된
transaction_values = [10.0, -5.21, 101.32, 1.11, -0.38] balance = 0 for transaction_value in transaction_values: balance += transaction_value
오른쪽
transactions_values = [10.0, -5.21, 101.32, 1.11, -0.38] balance = sum(transactions_values)
발각
[X] 반자동
특히 값 합산과 같은 간단한 작업에서 결과를 누적하는 명시적 루프를 보면 이러한 냄새를 감지할 수 있습니다.
태그
- 선언적
수준
[X] 초급
AI 세대
AI 생성기는 때때로 sum()과 같은 함수를 사용하는 대신 장황한 루프를 작성하여 이러한 냄새를 생성할 수 있습니다.
더 명확하고 선언적인 솔루션의 필요성을 지정하지 않으면 더 많은 코드 줄을 선택할 수도 있습니다.
AI 탐지
AI 시스템은 "최적화" 또는 "단순화"라는 간단한 지침을 통해 코드 복잡성을 줄여달라고 요청할 때 이 냄새를 쉽게 감지하고 단순화할 수 있습니다. 이 경우 대부분의 AI 도구는 sum()을 사용하는 것이 좋습니다.
시도해 보세요!
AI 어시스턴트는 실수를 많이 한다는 점을 기억하세요
적절한 지시 없이
ChatGPT Claude Perplexity Gemini
구체적인 지시사항으로
ChatGPT Claude Perplexity Gemini
결론
sum()과 같은 선언적 함수를 선호하면 가독성이 향상되고 잠재적인 오류가 줄어듭니다.
수동 루프의 필요성이 줄어들고 유지 관리가 더 쉬워집니다. 최소한의 구문과 복잡함으로 코드가 수행하는 작업을 정확하게 보여줍니다.
처지

코드 냄새 53 - 명시적 반복
맥시 콘티에리 ・ 2021년 1월 5일

코드 냄새 123 - '무엇'과 '어떻게'를 혼합
맥시 콘티에리 ・ 2022년 3월 22일
부인 성명
코드 냄새는 제 생각입니다.
크레딧
사진: Kati Hoehl, Unsplash
프로그램의 가장 중요한 속성은 사용자의 의도를 달성하는지 여부입니다.
C.A.R. 호아아

소프트웨어 엔지니어링 명언
맥시 콘티에리 ・ 2020년 12월 28일
이 글은 CodeSmell 시리즈의 일부입니다.

코드에서 이상한 부분을 찾는 방법
맥시 콘티에리 ・ 2021년 5월 21일
위 내용은 코드 냄새 - 낮은 수준 추가의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


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