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Inhaltsverzeichnis
2. Verwenden Sie keine globalen Variablen mehr innerhalb von Funktionen
3. Vermeiden Sie das Schreiben von Funktionen ohne Rückgabewerte
4. Stoppen Sie die unn?tige Verwendung von *args und `kwargs`**
5. Verwenden Sie keine verschachtelten Schleifen in Funktionen (wenn m?glich)
6. Vermeiden Sie das Schreiben zu langer Funktionen
Fazit
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial H?ren Sie einfach auf, solche Python-Funktionen zu schreiben!

H?ren Sie einfach auf, solche Python-Funktionen zu schreiben!

Jan 23, 2025 pm 04:14 PM

Just Stop Writing Python Functions Like This!

Pr?gnanten, lesbaren und effizienten Code zu schreiben ist eine F?higkeit, die jeder Entwickler verbessern m?chte. In Python kann das Schreiben von Funktionen die Qualit?t Ihrer Codebasis bestimmen. Allerdings sto?en viele Entwickler – sowohl Anf?nger als auch erfahrene Entwickler – beim Schreiben von Python-Funktionen auf h?ufige Fallstricke. Diese Fehler k?nnen zu Problemen bei der Lesbarkeit, Wartbarkeit und Leistung führen. In diesem Artikel untersuchen wir g?ngige Muster in Python-Funktionen, die vermieden werden sollten, und besprechen, wie wir sie verbessern k?nnen, um besseren Code zu erhalten.

1. Vermeiden Sie das Schreiben von Funktionen mit zu vielen Parametern

Frage:

Wenn eine Funktion eine lange Parameterliste enth?lt, liegt m?glicherweise ein Problem vor. Wenn eine Funktion zu viele Parameter akzeptiert, wird es schwierig, ihre Funktionalit?t zu verstehen, und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern steigt. Es verst??t au?erdem gegen das Prinzip der Einzelverantwortung, da die Funktion zu viele Aufgaben übernimmt.

def process_data(a, b, c, d, e, f, g, h, i, j):
    # 參數(shù)過多,難以理解
    pass

L?sung:

Verwenden Sie Schlüsselwortargumente oder ein W?rterbuch, um relevante Daten zu übergeben, oder erw?gen Sie die Aufteilung der Funktion in kleinere Funktionen. Dies erleichtert das Verst?ndnis der Funktion.

def process_data(data):
    # 使用字典或類來分組相關(guān)數(shù)據(jù)
    pass

2. Verwenden Sie keine globalen Variablen mehr innerhalb von Funktionen

Frage:

Obwohl es praktisch erscheinen mag, führt die Verwendung globaler Variablen innerhalb einer Funktion zu einer engen Kopplung zwischen Ihrem Code und dem globalen Status. Dies erschwert das Testen, Debuggen und Warten des Codes.

my_data = [1, 2, 3]

def process_data():
    # 訪問全局變量
    total = sum(my_data)
    return total

L?sung:

übergeben Sie Variablen explizit an Funktionen, anstatt sich auf den globalen Status zu verlassen. Dadurch werden Funktionen vorhersehbarer und wiederverwendbar.

def process_data(data):
    return sum(data)

3. Vermeiden Sie das Schreiben von Funktionen ohne Rückgabewerte

Frage:

Eine Funktion ohne Rückgabewert bedeutet normalerweise, dass sie nicht effizient funktioniert. Funktionen sollten aussagekr?ftige Werte zurückgeben, damit sie problemlos in anderen Teilen des Programms verwendet werden k?nnen. Dies ist entscheidend für die Wiederverwendbarkeit und Testbarkeit des Codes.

def process_data(data):
    print("Processing data")  # 沒有返回值

L?sung:

Stellen Sie sicher, dass die Funktion aussagekr?ftige Ergebnisse liefert. Auch wenn eine Funktion nur einen Nebeneffekt ausführt (z. B. das Schreiben in eine Datei), sollten Sie die Verwendung eines Rückgabewerts in Betracht ziehen, um den Erfolg oder Misserfolg des Vorgangs anzuzeigen.

def process_data(data):
    print("Processing data")
    return True  # 返回有意義的值

4. Stoppen Sie die unn?tige Verwendung von *args und `kwargs`**

Frage:

W?hrend *args und **kwargs leistungsstarke Werkzeuge zur Flexibilisierung von Funktionen sind, kann ihre überm??ige Verwendung zu Verwirrung führen und dazu führen, dass sich Funktionen unvorhersehbar verhalten. Au?erdem verringert sich dadurch die Lesbarkeit, da nicht klar ist, welche Argumente die Funktion erwartet.

def process_data(*args, **kwargs):
    # 沒有明確需求地使用 *args 和 **kwargs
    pass

L?sung:

Verwenden Sie nach M?glichkeit bestimmte Argumente anstelle von *args und **kwargs. Wenn Sie sie ben?tigen, stellen Sie sicher, dass Sie die erwarteten Eingabetypen klar dokumentieren.

def process_data(data, operation_type):
    pass

5. Verwenden Sie keine verschachtelten Schleifen in Funktionen (wenn m?glich)

Frage:

Verschachtelte Schleifen innerhalb von Funktionen k?nnen die Lesbarkeit des Codes erschweren und ihn verlangsamen, insbesondere bei der Arbeit mit gro?en Datenmengen. In Python gibt es oft effizientere M?glichkeiten, die gleichen Ergebnisse ohne tief verschachtelte Schleifen zu erzielen.

def process_data(a, b, c, d, e, f, g, h, i, j):
    # 參數(shù)過多,難以理解
    pass

L?sung:

Verwenden Sie Listenverst?ndnisse oder integrierte Funktionen wie map(), filter() oder itertools, um die Logik zu vereinfachen und die Lesbarkeit und Leistung zu verbessern.

def process_data(data):
    # 使用字典或類來分組相關(guān)數(shù)據(jù)
    pass

6. Vermeiden Sie das Schreiben zu langer Funktionen

Frage:

überm??ig lange Funktionen versto?en gegen das Prinzip der Einzelverantwortung und sind schwer zu warten. Lange Funktionen führen oft mehrere Aufgaben aus, was es schwierig macht, sie zu testen, zu debuggen und zu ?ndern.

my_data = [1, 2, 3]

def process_data():
    # 訪問全局變量
    total = sum(my_data)
    return total

L?sung:

Unterteilte Funktionen in kleinere, besser verwaltbare Funktionen. Jede Funktion sollte eine Sache tun, und zwar gut.

def process_data(data):
    return sum(data)

Fazit

Durch die Vermeidung dieser h?ufigen Fehler werden Ihre Python-Funktionen effizienter, lesbarer und einfacher zu warten. Denken Sie daran, dass das Ziel darin besteht, Code zu schreiben, der einfach, sauber und leicht verst?ndlich ist. Funktionen sollten pr?gnant, fokussiert und modular sein – dies erleichtert die Wartung und das Debuggen Ihres Codes und macht die Verwendung angenehmer. Wenn Sie also das n?chste Mal mit dem Schreiben einer Funktion beginnen, fragen Sie sich: Ist das das beste Design?

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonH?ren Sie einfach auf, solche Python-Funktionen zu schreiben!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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