


Apabila menulis kod Python, penting untuk menjadikannya bersih dan mudah dibaca. Kod bersih bermakna kod anda tersusun dengan baik, mudah difahami dan mudah diselenggara. Dalam panduan ini, kami akan berkongsi petua terbaik untuk membantu anda menulis kod bersih dalam Python, sama ada anda seorang pemula atau pembangun yang berpengalaman.
Mengapa Kod Bersih Penting
Menulis kod bersih adalah penting untuk banyak sebab:
- Kebolehbacaan: Kod bersih mudah dibaca, yang membantu pembangun lain memahami kod anda dengan cepat.
- Kebolehselenggaraan: Jika kod anda bersih, lebih mudah untuk mengemas kini, nyahpepijat dan menambah baik.
- Kerjasama: Kod bersih adalah penting untuk kerja berpasukan, terutamanya apabila berkongsi kod dengan orang lain atau bekerja pada projek besar.
- Pencegahan Ralat: Apabila kod anda bersih dan teratur, anda kurang berkemungkinan untuk memperkenalkan pepijat. Sekarang, mari kita terokai beberapa amalan terbaik yang akan membantu anda menulis kod yang lebih bersih dalam Python.
1. Gunakan Pembolehubah Bermakna dan Nama Fungsi
Salah satu cara paling mudah untuk meningkatkan kebolehbacaan kod ialah dengan menggunakan nama yang jelas dan bermakna untuk pembolehubah dan fungsi. Elakkan nama huruf tunggal atau samar seperti x, y atau foo.
Contoh:
# Bad example def calc(x, y): return x + y # Good example def calculate_total_price(item_price, tax): return item_price + tax
Dalam contoh kedua, mudah untuk memahami fungsi fungsi hanya dengan melihat nama fungsi dan nama pembolehubah.
2. Ikuti Panduan Gaya PEP 8
PEP 8 ialah panduan gaya rasmi Python, menyediakan konvensyen untuk menulis kod yang bersih dan boleh dibaca. Beberapa cadangan utama PEP 8 termasuk:
- Lekukan: Gunakan 4 ruang setiap tahap lekukan.
- Panjang Baris: Pastikan baris lebih pendek daripada 79 aksara.
- Jarak: Gunakan ruang di sekeliling pengendali dan selepas koma.
- Ulasan: Tambahkan ulasan untuk menerangkan bahagian kompleks kod. Mengikuti PEP 8 memastikan kod anda mematuhi piawaian komuniti Python.
Contoh:
# PEP 8 Example def calculate_discounted_price(price, discount): """Calculate the final price after applying the discount.""" discounted_amount = price * (discount / 100) final_price = price - discounted_amount return final_price
3. Tulis Kod Modular
Pecahkan kod anda kepada fungsi yang lebih kecil dan boleh diurus. Setiap fungsi harus melakukan satu tugas khusus, menjadikannya lebih mudah untuk membaca, menguji dan nyahpepijat.
Contoh:
# Bad example def process_order(customer, items): total_price = 0 for item in items: total_price += item['price'] if total_price > 100: discount = total_price * 0.1 total_price -= discount # Send email print(f"Order confirmed for {customer['name']}") return total_price # Good example def calculate_total_price(items): return sum(item['price'] for item in items) def apply_discount(total_price): if total_price > 100: return total_price * 0.9 return total_price def send_confirmation_email(customer): print(f"Order confirmed for {customer['name']}") def process_order(customer, items): total_price = calculate_total_price(items) total_price = apply_discount(total_price) send_confirmation_email(customer) return total_price
Dalam contoh yang dipertingkatkan, kod dibahagikan kepada fungsi yang lebih kecil, menjadikannya lebih mudah untuk difahami dan diselenggara.
4. Gunakan Pemahaman Senarai untuk Kesederhanaan
Kefahaman senarai dalam Python menyediakan cara ringkas untuk membuat senarai. Menggunakannya boleh menjadikan kod anda lebih bersih dan lebih mudah dibaca.
Contoh:
# Without list comprehension squares = [] for x in range(10): squares.append(x ** 2) # With list comprehension squares = [x ** 2 for x in range(10)]
Contoh kedua adalah lebih pendek dan lebih mudah dibaca.
5. Elakkan Nilai Pengekodan Keras
Elakkan nilai pengekodan keras terus dalam kod anda. Sebaliknya, gunakan pemalar atau fail konfigurasi. Ini menjadikan kod anda lebih fleksibel dan lebih mudah dikemas kini.
Contoh:
# Bad example def calculate_discount(price): return price * 0.1 # Discount is hardcoded # Good example DISCOUNT_RATE = 0.1 def calculate_discount(price): return price * DISCOUNT_RATE
Dalam contoh kedua, kadar diskaun disimpan dalam pemalar, menjadikannya lebih mudah untuk diubah jika perlu.
6. Tambah Komen dan Docstrings
Walaupun kod bersih harus jelas, menambahkan ulasan dan dokstring boleh membantu menjelaskan tujuan fungsi atau algoritma yang kompleks.
- Ulasan: Terangkan mengapa pendekatan tertentu digunakan.
- Docstrings: Huraikan fungsi fungsi dan parameternya. Contoh:
def find_largest_number(numbers): """ Find the largest number in a list. Args: numbers (list): A list of numbers. Returns: int: The largest number. """ return max(numbers)
Dokstring membantu pembangun lain memahami cara menggunakan fungsi tanpa perlu membaca keseluruhan kod.
7. Pastikan Kod Anda KERING (Jangan Ulangi Sendiri)
Elakkan pendua kod. Jika anda melihat corak berulang, cuba faktorkan semula kod anda untuk menggunakan semula fungsi atau kelas. Ini akan menjadikan kod anda lebih mudah diselenggara dan mengurangkan kemungkinan ralat.
Contoh:
# Bad example def get_full_name1(first_name, last_name): return first_name + " " + last_name def get_full_name2(first_name, last_name): return first_name + " " + last_name # Good example def get_full_name(first_name, last_name): return first_name + " " + last_name
8. Tangani Ralat Dengan Anggun
Sentiasa mengendalikan pengecualian menggunakan blok cuba dan kecuali untuk mengelakkan program anda daripada ranap. Anda juga harus memberikan mesej ralat bermaklumat untuk memudahkan penyahpepijatan.
Contoh:
# Bad example def divide_numbers(a, b): return a / b # Good example def divide_numbers(a, b): try: return a / b except ZeroDivisionError: return "Error: Cannot divide by zero"
Contoh kedua menghalang ranap sistem dan memberikan mesej ralat yang berguna.
9. Gunakan F-strings untuk Pemformatan
Python 3.6 memperkenalkan f-strings, cara mudah dan boleh dibaca untuk memformat rentetan. Ia jauh lebih bersih daripada kaedah pemformatan rentetan lama.
Contoh:
# Old way name = "Alice" greeting = "Hello, %s!" % name # With f-strings greeting = f"Hello, {name}!"
F-strings menjadikan kod anda lebih mudah dibaca dan diselenggara.
10. Use Meaningful Imports
Only import the necessary modules and functions. Avoid wildcard imports like from module import * as they can clutter the namespace and make it harder to track dependencies.
Example:
# Bad example from math import * # Good example from math import sqrt, pi
Conclusion
Writing clean code in Python is a valuable skill that helps you create readable, maintainable, and bug-free software. By following the best practices outlined in this guide—using meaningful names, following PEP 8, keeping your code modular, and handling errors gracefully—you can significantly improve your coding style.
Focus on readability, simplicity, and consistency, and you'll be well on your way to writing clean, professional Python code.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Menulis Kod Bersih dalam Python - Panduan Amalan Terbaik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular