Best Practices für Python: Sauberen, effizienten und wartbaren Code schreiben

Python ist aufgrund seiner Einfachheit, Lesbarkeit und Vielseitigkeit eine der beliebtesten Programmiersprachen.

Ob Sie ein erfahrener Entwickler oder ein Anfänger sind, die Befolgung der Best Practices in Python ist entscheidend für das Schreiben von Code, der sauber, effizient und wartbar ist.

In diesem Blogbeitrag werden wir einige der wichtigsten Best Practices untersuchen, die Sie beim Schreiben von Python-Code beachten sollten.

1 – Halten Sie sich an die PEP 8-Richtlinien

PEP 8 ist der Styleguide für Python-Code und bietet Konventionen für die Formatierung und Strukturierung Ihres Codes.

Einige wichtige Punkte aus PEP 8 sind:

• Einrückung: Verwenden Sie 4 Leerzeichen pro Einrückungsebene.
• Zeilenlänge: Beschränken Sie alle Zeilen auf maximal 79 Zeichen.
• Leerzeilen: Trennen Sie Funktions- und Klassendefinitionen der obersten Ebene durch zwei Leerzeilen und Methodendefinitionen innerhalb einer Klasse durch eine Leerzeile.
• Importe: Platzieren Sie Importe oben in der Datei, gruppiert in der folgenden Reihenfolge: Standardbibliotheksimporte, zugehörige Importe von Drittanbietern und lokale anwendungs-/bibliotheksspezifische Importe.

Durch die Einhaltung von PEP 8 wird Ihr Code lesbarer und konsistenter mit anderen Python-Codebasen.

2 – Schreiben Sie beschreibende und prägnante Variablennamen

Wählen Sie Variablennamen, die beschreibend und dennoch prägnant sind.

Vermeiden Sie Variablen mit einem Buchstaben, außer in Fällen wie Schleifenzählern.
Zum Beispiel:

# Bad
a = 10

# Good
number_of_users = 10

Beschreibende Variablennamen machen Ihren Code selbsterklärend, reduzieren den Bedarf an ausführlichen Kommentaren und machen ihn für andere (und Ihr zukünftiges Selbst) leichter verständlich.

3 – Verwenden Sie Listenverständnisse und Generatorausdrücke

Listenverständnisse und Generatorausdrücke bieten eine prägnante Möglichkeit, Listen und Generatoren zu erstellen.

Sie sind besser lesbar und oft schneller als die Verwendung von Schleifen.

# List comprehension
squares = [x**2 for x in range(10)]

# Generator expression
squares_gen = (x**2 for x in range(10))

Listenverständnisse sind am besten, wenn die resultierende Liste klein genug ist, um in den Speicher zu passen.

Verwenden Sie Generatorausdrücke für größere Datensätze, um Speicherplatz zu sparen.

4 – Nutzen Sie die integrierten Funktionen und Bibliotheken von Python

Die Standardbibliothek von Python ist umfangreich und es ist oft besser, integrierte Funktionen zu verwenden, als benutzerdefinierten Code zu schreiben.

Anstatt beispielsweise Ihre eigene Funktion zu schreiben, um das Maximum einer Liste zu ermitteln, verwenden Sie die in Python integrierte Funktion max().

# Bad
def find_max(lst):
    max_val = lst[0]
    for num in lst:
        if num > max_val:
            max_val = num
    return max_val

# Good
max_val = max(lst)

Die Verwendung integrierter Funktionen und Bibliotheken kann Zeit sparen und die Fehlerwahrscheinlichkeit verringern.

5 – Befolgen Sie das DRY-Prinzip (wiederholen Sie sich nicht)

Vermeiden Sie das Duplizieren von Code.

Wenn Sie feststellen, dass Sie denselben Code mehr als einmal schreiben, sollten Sie erwägen, ihn in eine Funktion oder Klasse umzuwandeln.

Dies reduziert nicht nur die Größe Ihrer Codebasis, sondern erleichtert auch deren Wartung.

# Bad
def print_user_details(name, age):
    print(f"Name: {name}")
    print(f"Age: {age}")

def print_product_details(product, price):
    print(f"Product: {product}")
    print(f"Price: {price}")

# Good
def print_details(label, value):
    print(f"{label}: {value}")

Das DRY-Prinzip führt zu modularerem und wiederverwendbarerem Code.

6 – Nutzen Sie virtuelle Umgebungen

Bei der Arbeit an einem Python-Projekt, insbesondere mit Abhängigkeiten, ist es am besten, virtuelle Umgebungen zu verwenden.

Virtuelle Umgebungen ermöglichen es Ihnen, Abhängigkeiten pro Projekt zu verwalten und so Konflikte zwischen Paketen zu vermeiden, die in verschiedenen Projekten verwendet werden.

# 
Create a virtual environment
python -m venv myenv

# Activate the virtual environment
source myenv/bin/activate  # On Windows: myenv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

Durch die Verwendung virtueller Umgebungen wird sichergestellt, dass die Abhängigkeiten Ihres Projekts isoliert und leicht reproduzierbar sind.

7 – Unit-Tests schreiben

Das Schreiben von Tests ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Ihr Code wie erwartet funktioniert, und um Regressionen zu verhindern, wenn Sie Änderungen vornehmen.

Pythons Unittest-Modul ist ein großartiger Ausgangspunkt zum Schreiben von Tests.

import unittest

def add(a, b):
    return a + b

class TestMathFunctions(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(2, 3), 5)
        self.assertEqual(add(-1, 1), 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Durch die regelmäßige Durchführung von Tests während der Entwicklung wird sichergestellt, dass Ihr Code robust und fehlerfrei bleibt.

8 – Verwenden Sie aussagekräftige Kommentare und Dokumentzeichenfolgen

Während sauberer Code selbsterklärend sein sollte, sind Kommentare und Dokumentzeichenfolgen dennoch wichtig, um komplexe Logik, Annahmen und Entscheidungen zu erklären.

Gehen Sie mit Kommentaren sparsam um und konzentrieren Sie sich eher darauf, warum Sie etwas getan haben, als darauf, was Sie getan haben.

def calculate_discount(price, discount):
    """
    Calculate the price after applying the discount.

    Args:
    price (float): Original price
    discount (float): Discount percentage (0-100)

    Returns:
    float: Final price after discount
    """
    return price * (1 - discount / 100)

Gute Kommentare und Dokumentzeichenfolgen verbessern die Wartbarkeit und Benutzerfreundlichkeit Ihres Codes.

9 – Behandeln Sie Ausnahmen ordnungsgemäß

Python bietet leistungsstarke Funktionen zur Ausnahmebehandlung, die für eine ordnungsgemäße Fehlerverwaltung verwendet werden sollten.

Anstatt Ihr Programm abstürzen zu lassen, verwenden Sie Try- und Except-Blöcke, um potenzielle Fehler zu behandeln.

try:
    with open('data.txt', 'r') as file:
        data = file.read()
except FileNotFoundError:
    print("File not found. Please check the file path.")
except Exception as e:
    print(f"An unexpected error occurred: {e}")

Durch die ordnungsgemäße Behandlung von Ausnahmen wird sichergestellt, dass Ihr Programm unerwartete Situationen bewältigen kann, ohne abzustürzen.

10 – Halten Sie Ihren Code modular

Modularer Code ist einfacher zu verstehen, zu testen und zu warten.

Unterteilen Sie Ihren Code in kleinere, wiederverwendbare Funktionen und Klassen.

Each function or class should have a single responsibility.

# Bad
def process_data(data):
    # Load data
    # Clean data
    # Analyze data
    # Save results

# Good
def load_data(path):
    pass

def clean_data(data):
    pass

def analyze_data(data):
    pass

def save_results(results):
    pass

Modularity enhances code clarity and reusability, making it easier to debug and extend.

Conclusion

By following these Python best practices, you can write code that is clean, efficient, and maintainable.

Whether you’re writing a small script or developing a large application, these principles will help you create better, more professional Python code.

Remember, coding is not just about making things work; it’s about making them work well, now and in the future.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBest Practices für Python: Sauberen, effizienten und wartbaren Code schreiben. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!