10 个编写干净Python代码的技巧，开发者不能错过！

　　作者 | Alex Omeyer

　　译者 | 翟珂

　　审校丨Noe

Python的个编过风格优雅干净，但语法干净并不等同于编写的写干代码也是干净的。开发人员仍然需要学习Python最佳实践和设计模式。净P技巧

什么是个编过干净的代码？

C++的发明者Bjarne Stroustrup说过一句话清楚地解释了干净代码的含义：“我喜欢我的代码是优雅和高效的。逻辑应该是写干直截了当的，这样就很难隐藏错误；依赖关系应该是净P技巧最小的，这样便于维护；错误处理应该是个编过完整的，符合明确的写干策略；性能应该是接近最佳的，这样就不会诱使人们用无原则的净P技巧优化使代码变得混乱。干净的个编过代码能做好这件事。”

 从这句话中，写干我们可以挑选出干净代码的站群服务器净P技巧一些品质：

干净的代码是有重点的。每个函数、个编过类或模块都应该做一件事，写干而且要做得好。净P技巧干净的代码容易阅读和推理。根据《面向对象的分析和设计与应用》一书的作者Grady Booch的说法：干净的代码读起来就像写好的散文。干净的代码很容易调试。干净的代码易于维护。也就是说，其他开发人员可以轻松阅读和优化它。干净的代码具有高性能。

开发人员可以随心所欲地编写他们的代码，因为没有固定的或约束性的规则来要求他/她编写干净的代码。而糟糕的代码会产生技术债务，从而对公司造成严重后果。云南idc服务商

在本文中，我们将看看一些帮助我们在Python中编写干净代码的设计模式。让我们在下文中了解它们。

编写干净Python代码的手段

命名规则：

命名规则是编写干净代码的最有用和最重要的方面之一。在给变量、函数、类等命名时，要使用有意义的、能揭示意图的名字。而这意味着我们会倾向于使用长的描述性名称，而不是短的模糊不清的名称。

下面是一些例子：

1、使用易于阅读的长描述性名称。这将省去写不必要的注释，如下所示：

# 不推荐

# au变量是活跃用户数

au = 105

# 推荐

total_active_users = 105

2、使用描述内容名称。其他开发人员应该能够从名称中找出你的变量存储的高防服务器内容。简而言之，你的代码应该易于阅读和推理。

# 不推荐

c = [“UK”, “USA”, “UAE”]

for x in c:

print(x)

# 推荐

cities = [“UK”, “USA”, “UAE”]

for city in cities:

print(city)

3、避免使用模棱两可的简称。变量应该有一个长的描述性名称，而不是一个容易混淆的简称。

# 不推荐

fn = John

Ln = ‘Doe’

cre_tmstp = 1621535852

# 推荐

first_name = ‘John’

Las_name = ‘Doe’

creation_timestamp = 1621535852

4、始终使用相同的词汇。与你的命名规则保持一致。当其他开发人员处理你的代码时，保持一致的命名规则对于消除混淆非常重要。这适用于命名变量、文件、方法甚至目录结构。

# 不推荐

client_first_name = ‘John’

customer_last_name = ‘Doe;

# 推荐

client_first_name = ‘John’

client_last_name = ‘Doe’

Also, consider this example:

#不推荐

def fetch_clients(response, variable):

# 处理

pass

def fetch_posts(res, var):

# 处理

pass

# 推荐

def fetch_clients(response, variable):

# 处理

pass

def fetch_posts(response, variable):

# 处理

pass

5、在你的编辑器中开始跟踪代码库的问题。

让工程师可以轻松地跟踪和查看代码本身的问题是保持Python代码库清洁的一个主要手段。允许工程师在编辑器中跟踪代码库问题可以让工程师们：

全面了解技术债务查看每个代码库问题的上下文减少上下文切换不断解决技术债务问题

你可以使用各种工具来跟踪你的技术债务，但最快速和最简单的方法是使用VSCode或JetBrains的免费Stepsize扩展，它可以与Jira、Linear、Asana和其他项目管理工具集成。

6、不要使用魔法值。魔法值是具有特殊的、硬编码语义的数字，它出现在代码中但没有任何解释。所以我们将这些数字以文字形式出现在我们代码中的多个位置。

import random

# 不推荐

def roll_dice():

return random.randint(0, 4) # 4应该代表什么？

# 推荐

DICE_SIDES = 4

def roll_dice():

return random.randint(0, DICE_SIDES)

函数：

7、保持一致的函数命名规则。

正如上面的变量所见，在命名函数时要坚持一个命名习惯。使用不同的命名习惯会使其他开发者感到困惑。

# 不推荐

def get_users():

# 处理

Pass

def fetch_user(id):

# 处理

Pass

def get_posts():

# 处理

Pass

def fetch_post(id):

# 处理

pass

# 推荐

def fetch_users():

# 处理

Pass

def fetch_user(id):

# 处理

Pass

def fetch_posts():

# 处理

Pass

def fetch_post(id):

# 处理

pass

8、函数应该只做一件事，而且要做得好。写短而简单的函数，执行单一的任务。需要注意的是，如果你的函数名称包含“and”，你可能需要把它拆分成两个函数。

# 不推荐

def fetch_and_display_users():

users = [] # 一些 api 调用的结果

for user in users:

print(user)

# 推荐

def fetch_usersl():

users = [] # 一些 api 调用的结果

return users

def display_users(users):

for user in users:

print(user)

9、不要使用布尔值。布尔值（真或假）。每种结果应该作为一个单独的函数去调用，而不是当作函数的入参。

类：

10. 不要添加多余的描述。在使用类时，变量名不要添加不必要的前缀。

# 不推荐

class Person:

def __init__(self, person_username, person_email, person_phone, person_address):

self.person_username = person_username

self.person_email = person_email

self.person_phone = person_phone

self.person_address = person_address

# 推荐

class Person:

def __init__(self, username, email, phone, address):

self.username = username

self.email = email

self.phone = phone

self.address = address

在上面的例子中，由于我们已经在Person类里面了，所以没有必要在每个类的变量上添加person_前缀。

奖励：模块化你的代码

为了保持你的代码的条理性和可维护性，把你的逻辑分成不同的文件或类，我们称之为模块。Python中的模块是一个以.py为扩展名的文件。每个模块都应该专注于做一件事，并且把它做好。

你可以遵循面向对象的OOP原则，例如遵循基本的OOP原则，如封装、抽象、继承和多态。

结论

编写干净的代码有很多优点，如：提高软件质量、增强代码可维护性和消除技术债务等。而这些提高编写干净代码的手段同时也适用于其他语言，我希望通过阅读这篇文章，你已经对干净代码和编写干净代码的一些手段有了足够的了解。

原文链接：https://dzone.com/articles/10-must-know-patterns-for-writing-clean-code-with-1

译者介绍

翟珂，社区编辑，目前在杭州从事软件研发工作，做过电商、征信等方面的系统，享受分享知识的过程，充实自己的生活。

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