Pour rendre le code Python facile à maintenir et à s'adapter aux modifications futures, la clé est d'avoir une structure claire, une logique simple et de suivre les spécifications communes. Premièrement, nous devons clarifier nos responsabilités, concevoir modulairement, diviser différentes fonctions en fonctions ou classes indépendantes, chaque fonction ne fait qu'une seule chose, et chaque classe n'est responsable que d'un seul type de comportement; Deuxièmement, nous devons contr?ler la longueur de la fonction dans les 20 lignes, éviter une nidification excessive, réduire le couplage entre les classes et donner la priorité à la combinaison plut?t qu'à l'héritage; Troisièmement, nous devons avoir des noms clairs, les noms de variables sont utilisés avec des noms (tels que user_list), les noms de fonction sont démarrés avec des verbes (tels que SAVE_USER_TO_DB ()), et les noms de classe sont utilisés comme grands chameaux (tels que DataProcessor), éviter les abréviations pour améliorer la lisibilité; Quatrièmement, nous devons utiliser les invites de type et les cha?nes de documents raisonnablement, ajouter des docstrings détaillés à chaque fonction pour expliquer l'entrée et la sortie et les exceptions; Cinquièmement, nous devons unifier le style de code et utiliser des outils tels que Flake8, MyPy, Noir et d'autres outils pour les vérifications statiques et la mise en forme automatique, et effectuer des vérifications avant la soumission et dans le processus CI pour s'assurer que le style de code est cohérent et réduire les erreurs de bas niveau. Bien que la persistance de ces pratiques semble simple, elle peut considérablement améliorer la qualité du code et l'efficacité de développement.

Lors de l'écriture de code Python, la clé pour rendre le code facile à maintenir et à s'adapter aux modifications futures est d'avoir une structure claire, une logique simple et de suivre les spécifications communes. Ce n'est pas seulement une question d'écriture de la bonne syntaxe, mais aussi d'accumuler des détails tels que la fa?on d'organiser le code, les variables de nommage et les fonctions divisées.

Clarifier les responsabilités et la conception modulaire

La division de différentes fonctions en fonctions ou classes indépendantes est la première étape pour maintenir la maintenabilité du code. Une fonction ne fait qu'une seule chose, et une classe ne prend en charge qu'un seul type de comportement, ce qui sera beaucoup plus facile lors de la modification ou de la réutilisation ultérieure.

• La fonction ne doit pas être trop longue, il est préférable de le contr?ler dans les 20 lignes.
• évitez d'avoir trop de si / autre ou de boucles imbriquées dans une fonction
• Minimiser le couplage entre les classes, l'utilisation de combinaisons est meilleure que l'héritage

Par exemple, si vous avez un morceau de code qui traite les données et mélange les pièces enregistrées dans la base de données, il est préférable de séparer les deux pièces en deux fonctions. De cette fa?on, il vous suffit de déplacer l'une des exigences.

Vous devez "comprendre" la dénomination, ne pas gagner ce peu de temps

Les noms de variables, les noms de fonction et les noms de classe doivent être connus en un coup d'?il ce qu'ils font. N'écrivez pas rapidement des noms comme A, B et Func1. Lors du maintien, vous vous remercierez d'avoir tapé quelques lettres supplémentaires à ce moment-là.

• Utilisez des noms pour représenter des variables (comme user_list )
• Indique une fonction avec un verbe (tel que save_user_to_db() )
• Utilisez un grand chameau (comme DataProcessor )

Certains développeurs sont utilisés pour l'abréviation, tels que calc_usr_cnt() , mais il est en fait plus intuitif de l'écrire directement dans calculate_user_count() , surtout lorsque le travail d'équipe.

Utilisez raisonnablement les invites de type et les cha?nes de documents

Python est un langage dynamique, mais cela ne signifie pas que vous abandonnez les informations de type. L'ajout d'annotations de type permet raisonnablement non seulement l'IDE de mieux vous aider à vérifier les erreurs, mais permet également à d'autres personnes de lecture de code de comprendre vos intentions plus rapidement.

 def get_user_info (user_id: int) -> dict:
    ...

Dans le même temps, il est recommandé d'ajouter docstring pour chaque fonction pour expliquer l'entrée et la sortie, les conditions d'exception, etc. Il ne s'agit pas seulement d'écrire une phrase, mais de vraiment expliquer les limites comportementales de cette fonction.

Style unifié, les outils d'inspection automatique ne doivent pas être manquants

Lorsque vous écrivez du code, vous devez avoir un style unifié, tel que l'indentation, les espaces, les devis, etc. Vous pouvez choisir PEP8 ou utiliser le noir pour formater automatiquement. La clé est de garder l'ensemble du projet cohérent.

• Utilisez des outils Flake8, MyPy, Noir et autres pour effectuer une vérification statique
• Formatage automatique avant la soumission pour éviter la négligence humaine
• Ajoutez des chèques de peluches au processus CI pour empêcher la fusion de code

Ces outils sont presque ignorés après la configuration une fois, mais ils peuvent vous aider à éviter de nombreuses erreurs de bas niveau et controverses de style.

Fondamentalement, c'est tout. Cela ne semble pas compliqué, mais il est facile d'être négligé dans le développement quotidien. Tant que vous insistez pour l'écrire plus clairement et standardisé, cela économisera beaucoup de temps dans le débogage et la reconstruction à long terme.

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