Python 애플리케이션을 관리 및 확장 가능하게 만들려면 깔끔한 코드가 필수적입니다. Python은 가독성을 중요하게 생각하므로 깨끗한 코드를 개발하는 것이 매우 중요합니다. 이 게시물에서는 가독성, 효율성 및 유지 관리성을 높이면서 더 깔끔한 Python 코드를 작성하기 위한 10가지 아이디어를 제시하겠습니다. 시작해 보세요:
1. 의미 있는 변수 및 함수 이름 사용
Python에서 변수 이름은 해당 목적을 반영해야 합니다. 단일 문자 변수나 모호한 이름을 피하세요.
- 나쁜 습관:
x = 10
- 우수 사례:
item_count = 10
2. 기능을 작고 집중적으로 유지
Python은 유연성을 허용하지만 기능을 작고 집중적으로 유지하는 것이 가장 좋습니다. 각 함수는 한 가지 일을 해야 합니다.
- 나쁜 습관:
def process_data(): fetch_data() validate_data() save_data()
- 우수 사례:
def fetch_data(): pass def validate_data(): pass def save_data(): pass
3. 일관된 형식 사용
Python에서는 코드 블록을 정의하므로 들여쓰기가 매우 중요합니다. 들여쓰기 수준당 4개의 공백을 사용하세요(PEP 8 표준). 일관된 스타일을 사용하면 코드를 더 쉽게 따라갈 수 있습니다.
- 나쁜 습관:
if x: print("Hello") else: print("Goodbye")
- 우수 사례:
if x: print("Hello") else: print("Goodbye")
4. 매직넘버를 피하세요
코드에 임의의 숫자를 직접 사용하지 마세요. 대신 설명이 포함된 이름을 가진 상수를 사용하세요.
- 나쁜 습관:
area = 3.14 * radius * radius
- 우수 사례:
PI = 3.14 area = PI * radius * radius
5. 기본 매개변수 사용
Python은 함수 매개변수에 기본값을 허용합니다. 이렇게 하면 조건문의 필요성이 줄어들고 기능이 더욱 간결해집니다.
- 나쁜 습관:
def greet(name): if not name: name = 'Guest' print(f"Hello {name}")
- 우수 사례:
def greet(name="Guest"): print(f"Hello {name}")
6. 중첩 루프 및 조건문 최소화
Python의 가독성은 너무 많은 중첩으로 인해 저하됩니다. 조기 반환을 사용하거나 논리를 더 작은 함수로 분해하여 중첩을 줄입니다.
- 나쁜 습관:
if x: if y: if z: print("Condition met!")
- 우수 사례:
if not x or not y or not z: return print("Condition met!")
7. Python의 내장 함수 활용
Python은 강력한 내장 기능과 라이브러리를 제공합니다. 일반적인 작업의 경우 논리를 작성하는 대신 이러한 기본 제공 도구를 사용하세요.
- 나쁜 습관:
x = 10
- 우수 사례:
item_count = 10
8. 전역 변수를 피하세요
Python에서는 전역 변수로 인해 예상치 못한 동작이 발생하고 디버깅이 어려워질 수 있습니다. 함수 내에 변수를 유지하거나 필요한 경우 클래스를 사용하세요.
- 나쁜 습관:
def process_data(): fetch_data() validate_data() save_data()
- 우수 사례:
def fetch_data(): pass def validate_data(): pass def save_data(): pass
9. 목록 이해 사용
리스트 컴프리헨션은 목록을 생성하는 Python 방식입니다. 루프를 사용하는 것보다 간결하고 읽기 쉬우며 더 효율적입니다.
- 나쁜 습관:
if x: print("Hello") else: print("Goodbye")
- 우수 사례:
if x: print("Hello") else: print("Goodbye")
10. 주석 및 Docstring 작성
Python 개발자는 문서화를 위해 독스트링과 주석을 사용합니다. 코드 자체는 설명이 필요하지만 독스트링을 사용하여 함수와 클래스를 설명하고 논리가 복잡한 경우 주석을 추가하세요.
- 나쁜 습관:
area = 3.14 * radius * radius
- 우수 사례:
PI = 3.14 area = PI * radius * radius
11. 예외를 적절하게 처리
뭔가 문제가 발생했을 때 프로그램이 충돌하도록 두는 대신 예외를 적절하게 처리하세요. 코드의 안정성이 향상됩니다.
- 나쁜 습관:
def greet(name): if not name: name = 'Guest' print(f"Hello {name}")
- 우수 사례:
def greet(name="Guest"): print(f"Hello {name}")
12. 불필요하게 args 및 *kwargs 사용을 피하세요
*args와 **kwargs는 강력하지만 신중하게 사용해야 합니다. 불필요하게 사용하면 함수 호출이 혼란스러울 수 있습니다.
- 나쁜 습관:
if x: if y: if z: print("Condition met!")
- 우수 사례:
if not x or not y or not z: return print("Condition met!")
13. 유형 힌트 사용
유형 힌트를 추가하면 코드를 더 쉽게 이해할 수 있으며 Linter 및 IDE와 같은 도구가 더 나은 지원을 제공하는 데 도움이 됩니다.
- 나쁜 습관:
squared_numbers = [] for num in range(1, 6): squared_numbers.append(num ** 2)
- 우수 사례:
squared_numbers = [num ** 2 for num in range(1, 6)]
14. 함수의 부작용 제한
부작용(예: 전역 변수 또는 객체 상태 수정)으로 인해 코드를 이해하기가 더 어려워질 수 있습니다. 가능하면 이를 최소화하고 기능을 순수하게 유지하세요.
- 나쁜 습관:
counter = 0 def increment(): global counter counter += 1
- 우수 사례:
class Counter: def __init__(self): self.counter = 0 def increment(self): self.counter += 1
15. 리소스 관리를 위해 Python with 문 사용
파일, 데이터베이스 또는 네트워크 연결과 같은 리소스를 관리할 때 with 문을 사용하여 리소스가 제대로 닫히거나 정리되었는지 확인하세요.
- 나쁜 습관:
x = 10
- 우수 사례:
item_count = 10
16. eval() 사용을 피하세요
eval()은 임의의 코드를 실행하기 때문에 위험할 수 있습니다. 불필요한 경우가 많으며 보안상의 이유로 피해야 합니다.
- 나쁜 습관:
def process_data(): fetch_data() validate_data() save_data()
- 우수 사례:
def fetch_data(): pass def validate_data(): pass def save_data(): pass
17. 반복 방지(DRY 원칙)
DRY(반복 금지)는 중복 코드를 피하기 위해 함수, 클래스 또는 기타 추상화 사용을 권장하는 원칙입니다.
- 나쁜 습관:
if x: print("Hello") else: print("Goodbye")
- 우수 사례:
if x: print("Hello") else: print("Goodbye")
18. 범위 대신 열거 사용
목록을 반복하고 색인과 항목이 모두 필요한 경우 enumerate()를 사용하여 수동 색인 생성을 피하세요.
- 나쁜 습관:
area = 3.14 * radius * radius
- 우수 사례:
PI = 3.14 area = PI * radius * radius
19. 관련 코드를 클래스로 그룹화
코드에 관련 기능이 있는 경우 이를 클래스로 그룹화하는 것이 좋은 경우가 많습니다. 이는 관련 동작을 캡슐화하고 코드를 더욱 체계적으로 만듭니다.
- 나쁜 습관:
def greet(name): if not name: name = 'Guest' print(f"Hello {name}")
- 우수 사례:
def greet(name="Guest"): print(f"Hello {name}")
Python에서 깔끔한 코드를 작성하는 것은 단순히 모범 사례를 따르는 것이 아니라 코드를 쉽게 읽고, 유지 관리하고, 확장할 수 있도록 만드는 것입니다. 이러한 팁을 적용하면 효율적이고 깔끔한 Python 코드를 작성할 수 있습니다. 목표는 코드를 단순하고 읽기 쉽고 효율적으로 유지하고 항상 Python의 핵심 철학인 가독성이 중요.
Python 코드를 깔끔하게 유지하기 위해 어떤 팁을 사용하시나요? 댓글로 여러분의 생각을 공유해주세요!
MIA로 활동한 지 거의 2년 만에 다시 게임에 돌아왔습니다! Django로 Python을 시작할 준비가 되었습니다. 이번에는 블로그를 함께 가져가겠습니다. 안전벨트를 매세요. 험난한(그리고 너무 버그가 많지 않기를 바랍니다) 여행이 될 것입니다. 배우고, 웃고, 마법을 일으키자!
위 내용은 코드를 빛나게 만드는 Python 팁! ✨의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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

ListSandnumpyArraysInpythonHavedifferentmoryfootPrints : ListSaremoreFlexibleButlessMemory-Efficer, whilumpyArraySareOptimizedFornumericalData.1) ListSTorERENFERENCESTOOBJECTS, OverHeadAround64ByTeson64-BitSyStems.2) NumpyArraysTATACONTACOTIGUOU

ToensurePythonScriptTscriptsBecorrectelyRossDevelopment, Staging and Production, UsethesEStrategies : 1) EnvironmberVariblesForsimplesettings, 2) ConfigurationFilesforcomplexSetups 및 3) DynamicLoadingForAdAptability

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.


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