Bagaimana anda mengendalikan kod warisan di Python?

Bagaimana anda mengendalikan kod warisan di Python?

Mengendalikan kod warisan di Python memerlukan pendekatan strategik untuk memastikan ia dapat dikekalkan dan diperbaiki dari masa ke masa. Berikut adalah beberapa langkah untuk menguruskan kod Python Legacy dengan berkesan:

1. Memahami Codebase : Mula dengan mengkaji semula asas kod sedia ada untuk memahami struktur, kebergantungan, dan fungsinya. Ini boleh dibantu dengan membuat dokumentasi atau komen jika mereka kurang.
2. Sediakan persekitaran yang selamat : Gunakan sistem kawalan versi seperti Git untuk membuat cawangan di mana anda dapat menguji perubahan dengan selamat tanpa menjejaskan pangkalan utama.
3. Tulis Ujian : Jika kod warisan tidak mempunyai ujian, mulakan dengan menulis ujian unit atau ujian integrasi untuk memastikan bahawa sebarang perubahan yang dibuat tidak memecahkan fungsi yang ada. Alat seperti unittest atau pytest boleh memainkan peranan penting di sini.
4. Refactor secara beransur-ansur : Daripada cuba menulis semula secara besar-besaran, refactor kod secara berperingkat. Fokus pada bahagian -bahagian kecil yang boleh diurus yang boleh diperbaiki tanpa menyebabkan gangguan yang meluas.
5. Gunakan ciri -ciri Python moden : Jika mungkin, kemas kini kod untuk menggunakan ciri -ciri Python yang lebih baru dan amalan terbaik, tetapi berhati -hati dengan isu keserasian.
6. Perubahan Dokumen : Simpan rekod terperinci perubahan yang dibuat ke pangkalan kod, termasuk mengapa perubahan diperlukan dan bagaimana ia mempengaruhi sistem.
7. Melibatkan pasukan : Jika bekerja dalam satu pasukan, pastikan semua orang memahami kod warisan dan proses refactoring. Kajian kod biasa boleh membantu mengekalkan kualiti kod dan berkongsi pengetahuan.

Dengan mengikuti langkah -langkah ini, anda boleh mengendalikan kod Python warisan dengan lebih berkesan, menjadikannya lebih mudah untuk mengekalkan dan melanjutkan masa depan.

Apakah amalan terbaik untuk kod python warisan refactoring?

Refactoring Legacy Python Code adalah penting untuk meningkatkan keupayaan dan prestasinya. Berikut adalah beberapa amalan terbaik untuk diikuti:

1. Refactoring tambahan : Menangani refactoring dalam ketulan kecil dan terkawal. Fokus pada satu modul atau fungsi pada satu masa untuk meminimumkan risiko memperkenalkan pepijat.
2. Memelihara Fungsi : Pastikan bahawa kod refactored berkelakuan tepat seperti yang dilakukan oleh kod asal. Gunakan ujian automatik untuk mengesahkan ini.
3. Meningkatkan kebolehbacaan kod : Gunakan konvensyen penamaan yang jelas dan deskriptif, tambahkan komen di mana perlu, dan hancurkan fungsi kompleks ke dalam yang lebih kecil, lebih mudah diurus.
4. Menghapuskan Kod Bau : Cari dan alamat kod biasa seperti kod duplikat, kaedah panjang, dan kelas besar. Alat seperti pylint dapat membantu mengenal pasti isu -isu ini.
5. Mengadopsi Python Modern Constructs : Kemas kini kod untuk menggunakan ciri -ciri dan idiom Python yang lebih baru, seperti pemantauan senarai, pengurus konteks, dan petunjuk jenis, jika sesuai.
6. Refactor dengan ujian : Tulis ujian sebelum refactoring untuk memastikan tingkah laku kod tetap tidak berubah. Gunakan alat seperti pytest untuk membuat dan menjalankan ujian ini.
7. Gunakan Kawalan Versi : Komited Perubahan dengan kerap dan gunakan cawangan untuk mengasingkan usaha refactoring. Ini membolehkan anda mengembalikan perubahan jika ada yang tidak kena.
8. Kajian Kod : Minta rakan -rakan mengkaji semula kod refactored anda untuk menangkap apa -apa isu yang mungkin anda rindukan dan berkongsi pengetahuan mengenai asas kod.

Dengan mematuhi amalan terbaik ini, anda dapat dengan berkesan refactor Legacy Python Code, menjadikannya lebih dapat dipelihara dan cekap.

Bagaimanakah anda dapat memastikan keserasian apabila mengemas kini kod Python Legacy?

Memastikan keserasian apabila mengemas kini kod Python Legacy adalah penting untuk mencegah gangguan dalam sistem sedia ada. Berikut adalah beberapa strategi untuk mencapai ini:

1. Gunakan persekitaran maya : Buat persekitaran terpencil menggunakan alat seperti venv atau conda untuk menguji kemas kini tanpa menjejaskan persekitaran pengeluaran.
2. Mengekalkan pelbagai versi Python : Jika kod warisan berjalan pada versi lama Python, pastikan anda dapat mengujinya pada kedua -dua versi lama dan baru. Alat seperti tox boleh membantu mengautomasikan proses ini.
3. Keserasian ke belakang : Apabila mengemas kini kod, pastikan ia tetap bersesuaian dengan versi lama Python yang pada asalnya ditulis. Ini mungkin melibatkan menggunakan import bersyarat atau pengesanan ciri.
4. Pengurusan Ketergantungan : Gunakan alat seperti pip dan requirements.txt untuk menguruskan kebergantungan. Pastikan bahawa sebarang kebergantungan yang dikemas kini bersesuaian dengan asas kod sedia ada.
5. Ujian Automatik : Melaksanakan ujian yang mantap yang meliputi fungsi yang sedia ada. Jalankan ujian ini pada kedua -dua versi lama dan baru kod untuk memastikan bahawa kemas kini tidak memecahkan apa -apa.
6. Alat Analisis Kod : Gunakan alat seperti pylint atau mypy untuk menganalisis kod untuk isu keserasian yang berpotensi sebelum menggunakan kemas kini.
7. Kemas kini tambahan : Kemas kini kod secara bertahap, menguji setiap perubahan dengan teliti sebelum bergerak ke seterusnya. Ini membantu mengasingkan sebarang masalah keserasian yang timbul.
8. Dokumentasi dan Komunikasi : Pastikan dokumentasi terperinci perubahan dan berkomunikasi dengan pihak berkepentingan mengenai sebarang kesan yang berpotensi terhadap keserasian.

Dengan mengikuti strategi ini, anda dapat memastikan bahawa kemas kini kepada Kod Python Legacy mengekalkan keserasian dengan sistem yang sedia ada.

Alat apa yang paling berkesan untuk menganalisis kod Python warisan?

Menganalisis kod Python warisan adalah penting untuk memahami strukturnya dan mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan. Berikut adalah beberapa alat yang paling berkesan untuk tujuan ini:

1. Pylint : Pylint adalah alat analisis kod statik yang memeriksa kesilapan, menguatkuasakan standard pengekodan, dan mencari bau kod. Ia amat berguna untuk mengenal pasti isu -isu dalam kod warisan.
2. Pyflakes : Pyflakes adalah alat ringan yang memeriksa kod sumber python untuk kesilapan. Ia pantas dan boleh diintegrasikan ke dalam persekitaran pembangunan untuk memberikan maklum balas masa nyata.
3. MYPY : Mypy adalah pemeriksa jenis statik untuk Python. Ia dapat membantu mengenal pasti isu-isu yang berkaitan dengan jenis dalam kod warisan, terutamanya jika anda merancang untuk menambah jenis petunjuk semasa refactoring.
4. Bandit : Bandit adalah alat yang direka untuk mencari isu keselamatan bersama dalam kod Python. Ia berguna untuk memastikan bahawa kod warisan tidak mengandungi kelemahan.
5. Radon : Radon adalah alat python yang mengira pelbagai metrik dari kod sumber, seperti kerumitan siklomatik, metrik mentah, dan indeks pemeliharaan. Ia berguna untuk menilai kerumitan kod warisan.
6. PYTEST : Walaupun terutamanya rangka kerja ujian, PYTest boleh digunakan untuk menulis dan menjalankan ujian untuk kod warisan, membantu memastikan bahawa sebarang perubahan tidak memecahkan fungsi yang ada.
7. Liputan.py : Alat ini mengukur liputan kod semasa ujian. Ia berguna untuk mengenal pasti bahagian -bahagian kod warisan yang tidak dilindungi oleh ujian, yang boleh menjadi kawasan berisiko untuk refactoring.
8. Sourcery : Sourcery adalah alat berkuasa AI yang menyediakan cadangan refactoring. Ia boleh menjadi sangat berguna untuk mengenal pasti kemenangan cepat dalam kod warisan.

Dengan menggunakan alat ini, anda boleh mendapatkan pemahaman yang komprehensif mengenai kod Python warisan anda dan membuat keputusan yang tepat tentang bagaimana untuk memperbaikinya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana anda mengendalikan kod warisan di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!