编写干净、高效且可维护的代码 - python 作为用例。
如果您已经成为开发人员一段时间，您可能会理解正确编码的重要性，而不是急于编写有效的东西。这对您来说最大的挫折之一是，当您需要检查代码时，您很少能理解您想要做什么，而对于其他人来说，他们很难阅读您的代码。
我最近一直在审查一些代码，我认为强调干净、高效的代码的必要性很重要。
在 1970 年代初，当 c 编程语言越来越流行时，编码风格成为了一个讨论的问题，围绕这个问题的两个著名名字是 brian kernighan 和 dennis ritchie。
有趣的是，ada 语言在 20 世纪 80 年代后期实施了严格的编码指南和标准。 1990 年中期，python 和 java 从初始阶段就带有强大的编码约定，python 增强提案 (pep 8) 被广泛采用，至今仍然是有效的编码约定。
vs code 的 flake8 代码 linting 扩展是我使用的一个不错的选择。
指导方针是：
缩进：每个缩进级别使用 4 个空格。
行长度：将所有行限制为最多 79 个字符。
命名约定：函数和变量名使用蛇形命名法，类名使用驼峰命名法。
例如：
`# defining variables using snake_case
total_price = 100
customer_email = "customer@example.com"
# defining functions using snake_case
def calculate_total_price():
pass
class ordermanager:
pass`
2。有意义的注释和文档： docstrings 帮助开发人员理解函数/方法的目的、参数和返回值。一般来说，介绍它们并撰写评论来澄清复杂的逻辑或决定是一种很好的做法
例如：
def calculate_total_price(price: float, quantity: int) -> float:
"""
calculate the total price of items.
args:
price (float): the price of a single item.
quantity (int): the number of items purchased.
returns:
float: the total price.
"""
return price * quantity
**3。代码重复：**作为一个简单的经验法则，避免重复已经实现的代码，而是通过创建可重用的函数来遵循 dry 原则。需要注意的是，当新开发人员实现更改时，开发人员可能不知道有重复的代码被遗漏，并且由于此错误可能会造成很多混乱。
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例如，您有一个函数，通过将价格与数量相乘来计算电子商务商店的总价。
total_price_laptops = 1000 * 2
total_price_phones = 500 * 3
this, is easily done with reusable functions like this:
def calculate_total(price, quantity):
return price * quantity
total_price_laptops = calculate_total(1000, 2)
total_price_phones = calculate_total(500, 3)
4。类型提示： python 是动态类型语言，类型提示可以提高代码的可读性并尽早捕获错误。更容易理解期望的数据类型。
例如：
def get_discounted_price(price: float, discount: float) -> float:
return price - (price * discount)
**5。编写测试： **测试验证代码的功能。像unittest或pytest这样的流行框架使编写和运行测试变得简单。测试断言您的代码行为符合预期，从而降低了在进行更改或重构时引入错误的风险。
def test_calculate_total_price():
assert calculate_total_price(100, 2) == 200
6。例外： 当生产代码向客户端用户打印出无意义的代码行，甚至更糟糕的是，输出环境变量时，可能会很尴尬。通过异常 try/ except/finally 处理来管理可预测的错误并确保您的应用程序不会意外崩溃，可以更轻松地避免这种情况。
try:
value = int(input("Enter a number: "))
except ValueError:
print("That's not a valid number!")
finally:
print('Thank you!')
7。代码模块化： 没有任何规则规定要将代码保存在一个文件中。将大块代码分解为更小的、可重用的模块，并将它们导入到需要的应用程序中。更容易测试和更新。
8。版本控制： 像 git 这样的版本控制系统是现代开发中的基本最佳实践。其他还有 beanstalk、perforce、Apache subversion。版本控制可以跟踪变更，很大程度上减少协作过程中的人为错误和意外后果。
通过遵循最佳实践，例如遵守 pep 8、保持代码干燥、编写有意义的文档以及优雅地处理异常，您可以确保您的 python 项目专业、可扩展且易于维护。
从今天开始实施这些技巧，您将看到代码质量的显着提高。
以上就是编写干净、高效且可维护的代码 - Python 作为用例的详细内容，更多请关注中国大学网其它相关文章！
