7 приемов для написания лучшего кода на Python для разработчиков

В мире программирования написание качественного кода на Python является ключевым аспектом успешной разработки. Независимо от уровня вашего опыта, знание лучших практик может значительно повысить читаемость, производительность и поддерживаемость вашего кода. В этой статье мы рассмотрим семь приемов, которые помогут вам улучшить свои навыки программирования на Python, сделать ваш код более эффективным и облегчить его дальнейшую поддержку. Эти советы будут полезны как новичкам, так и опытным разработчикам, стремящимся оптимизировать свои проекты и повысить качество своей работы.

1. Автоматизируйте закрытие ресурсов с помощью Context Manager

В Python управление ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения, может быть сложной задачей. Неправильное закрытие ресурсов может привести к утечкам памяти и другим проблемам, которые сложно отследить. Чтобы упростить этот процесс, Python предлагает использовать менеджеры контекста, которые автоматизируют закрытие ресурсов после их использования.

Менеджеры контекста реализуются с помощью конструкции with. Эта конструкция гарантирует, что ресурсы будут правильно освобождены, даже если в процессе выполнения кода возникнет исключение. Например, при работе с файлами, вместо того чтобы явно открывать и закрывать файл, вы можете использовать следующий подход:

with open('example.txt', 'r') as file:
data = file.read()

В этом примере файл example.txt будет автоматически закрыт после завершения блока with, даже если в процессе чтения файла произойдет ошибка. Это делает код более чистым и безопасным.

Кроме работы с файлами, менеджеры контекста могут быть полезны и в других ситуациях, например, при работе с сетевыми соединениями или базами данных. Вы можете создать собственный менеджер контекста, используя класс с методами __enter__ и __exit__. Это позволяет вам определить, какие действия должны выполняться при входе в контекст и при выходе из него.

Пример создания собственного менеджера контекста:

class MyContextManager:
def __enter__(self):
print("Ресурс открыт")
return self

def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
print("Ресурс закрыт")
with MyContextManager() as manager:

print("Работа с ресурсом")


В этом примере при входе в контекст выводится сообщение о том, что ресурс открыт, а при выходе — что он закрыт. Это позволяет вам контролировать жизненный цикл ресурса и гарантировать его корректное освобождение.
Использование менеджеров контекста в Python не только упрощает код, но и делает его более безопасным и надежным. Это особенно важно в крупных проектах, где управление ресурсами может стать сложной задачей. Применяя этот прием, вы сможете сосредоточиться на логике вашей программы, не беспокоясь о том, что ресурсы могут остаться открытыми.
Эксперты в области программирования подчеркивают важность использования семи ключевых приемов для написания качественного кода на Python. Во-первых, они рекомендуют придерживаться принципа «читаемости кода», что облегчает его понимание и поддержку. Во-вторых, использование функций и модулей помогает структурировать код и избегать дублирования. Третьим важным аспектом является следование стандартам оформления, таким как PEP 8, что делает код более унифицированным. Четвертым приемом является написание тестов, что позволяет выявлять ошибки на ранних стадиях разработки. Пятый совет — использование виртуальных окружений для управления зависимостями. Шестой прием — регулярное обновление знаний о новых библиотеках и инструментах, что способствует улучшению качества кода. Наконец, седьмым советом является активное участие в сообществе разработчиков, что позволяет обмениваться опытом и получать обратную связь. Эти приемы помогают программистам создавать более эффективные и надежные приложения.
10 Советов и Фишек для написания Лучшего кода на Python
2. Написание более чистых условных операторов
Вы можете столкнуться с тем, что пишете много ненужного кода при работе с операторами if-else. В Python есть тернарные операторы, которые помогут вам писать более компактные операторы. В приведенном ниже блоке кода показан обычный оператор if-else.
 condition = True

if condition:
    x = 1
else:
    x = 0

print(x) 
Вы можете переписать этот код, используя тернарный оператор, который позволяет записать условие в одну строку кода.
 condition = True
x = 1 if condition else 0
print(x) 
Важно отметить, что вы должны использовать тернарные операторы при реализации простой логики. В более сложной логике и вложенных условных операторах тернарный оператор может стать трудным для понимания.

Интересные факты

Вот несколько интересных фактов о приёмах для написания лучшего кода на Python:

1. Читаемость кода: Одним из основных принципов Python является читаемость. Создатель языка, Гвидо ван Россум, считал, что код должен быть понятен другим разработчикам, а не только его автору. Использование таких приёмов, как следование PEP 8 (стандарту оформления кода), помогает сделать код более структурированным и легким для восприятия.

2. Использование встроенных функций: Python предлагает множество встроенных функций и библиотек, которые могут значительно упростить код. Например, использование функции map() или filter() позволяет избежать написания циклов и делает код более лаконичным и эффективным. Это также способствует более функциональному стилю программирования.

3. Документация и аннотации типов: Хорошая документация и аннотации типов (type hints) не только улучшают понимание кода, но и помогают инструментам статического анализа выявлять ошибки на этапе разработки. Это особенно полезно в больших проектах, где много разработчиков работают над одним кодом, так как позволяет избежать недоразумений и улучшает поддержку кода в будущем.

Вся суть программирования на Python

3. Отслеживание элементов с помощью функции перечисления

Отслеживание элементов в списках и других итерируемых объектах может быть задачей, требующей дополнительного внимания, особенно когда необходимо знать индекс текущего элемента. В таких случаях функция enumerate() становится незаменимым инструментом. Она позволяет одновременно получать как индекс, так и значение элемента, что значительно упрощает код и делает его более читаемым.

Когда вы используете enumerate(), вам не нужно вручную управлять счетчиком, что снижает вероятность ошибок. Вместо этого вы можете просто передать итерируемый объект в функцию, и она вернет пары (индекс, значение). Это особенно полезно в циклах, где вам нужно обрабатывать элементы и их индексы.

Пример использования enumerate() выглядит следующим образом:

fruits = ['яблоко', 'банан', 'вишня']
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"{index}: {fruit}")

В этом примере мы получаем вывод, который показывает индекс каждого фрукта в списке. Это делает код более понятным и лаконичным, так как вам не нужно использовать дополнительные переменные для отслеживания индекса.

Кроме того, enumerate() позволяет задавать начальное значение индекса, если это необходимо. Например, если вы хотите, чтобы индексы начинались с 1, вы можете передать второй аргумент:

for index, fruit in enumerate(fruits, start=1):
print(f"{index}: {fruit}")

Такой подход делает ваш код более гибким и позволяет легко адаптировать его под различные требования. Использование enumerate() — это не только способ улучшить читаемость кода, но и метод повышения его эффективности, так как он минимизирует количество строк и упрощает логику.

В заключение, функция enumerate() является мощным инструментом для отслеживания индексов элементов в итерируемых объектах. Она помогает писать более чистый и понятный код, что в свою очередь облегчает его поддержку и развитие.

4. Перебор нескольких списков с помощью функции Zip

Вы также можете использовать функцию enumerate для одновременного перебора нескольких списков. Получите индекс первого списка, а затем используйте его для доступа к соответствующим значениям в других списках.

 english_names = ['food', 'water', 'car']
spanish_names = ['alimento', 'agua', 'auto']

for index, name in enumerate(english_names):
    spanish = spanish_names [index]
    print (f' {name} in spanish is {spanish}') 

Это прекрасно работает, но вам придется написать много ненужного кода, если количество списков увеличится. Чтобы написать более чистый код, вы можете использовать функцию zip и передать ей имена вашего списка.

 english_names = ['food', 'water', 'car']
spanish_names = ['alimento', 'agua', 'auto']

for english, spanish in zip(english_names, spanish_names):
    print(f' {english} in spanish is {spanish}')
 

Вы должны продолжать использовать функцию enumerate для перебора одного списка. Но если вы перебираете несколько списков вместе, рассмотрите возможность использования функции zip.

https://youtube.com/watch?v=4PgWptAsZe8

5. Скрытие конфиденциального пользовательского ввода с помощью GetPass

При разработке приложений, которые требуют ввода конфиденциальной информации, такой как пароли или номера кредитных карт, важно обеспечить безопасность этих данных. В Python существует встроенный модуль getpass, который позволяет скрыть ввод пользователя, что делает его идеальным инструментом для работы с конфиденциальной информацией.

Использование getpass очень просто. Вместо стандартной функции input() вы можете использовать getpass.getpass(), которая не отображает вводимые символы на экране. Это помогает предотвратить случайное раскрытие пароля, когда кто-то может подглядывать за экраном пользователя.

Пример использования getpass выглядит следующим образом:

import getpass

password = getpass.getpass("Введите ваш пароль: ")
print("Пароль успешно введен.")

В этом примере программа запрашивает у пользователя ввод пароля, но не показывает, что именно вводится. Это особенно важно в сценариях, когда приложение работает в общих или публичных местах, где безопасность данных имеет первостепенное значение.

Кроме того, getpass работает как в терминале, так и в консольных приложениях, что делает его универсальным инструментом для различных типов проектов. Однако стоит отметить, что в некоторых средах, таких как Jupyter Notebook, getpass может не работать должным образом, и в таких случаях стоит использовать другие методы для обеспечения безопасности ввода.

Использование getpass — это простой, но эффективный способ повысить безопасность ваших приложений, особенно когда дело касается обработки конфиденциальной информации. Включение этого подхода в ваш код поможет защитить данные пользователей и повысить доверие к вашему приложению.

6. Делаем большие числа читабельными с помощью заполнителей подчеркивания

Когда вы имеете дело с большими числами в своей программе, их может быть очень трудно прочитать с первого взгляда. Присвоение неправильных номеров переменным приводит к ошибочной программе, и обнаружить эту ошибку может быть очень сложно.

 num1 = 10000000000
num2 = 100000000
total = num1 + num2
print(total) 

Вы можете переписать приведенный выше код, используя знаки подчеркивания для разделения групп тысяч, что является распространенным способом сделать большие числа более читабельными.

 num1 = 10_000_000_000
num2 = 100_000_000
total = num1 + num2
print(f'{total:,}') 

Строка f в функции печати разделяет вывод с помощью разделителя тысяч.

7. Использование функции справки, чтобы узнать больше о модуле

Использование функции справки в Python — это мощный инструмент, который позволяет разработчикам быстро получать информацию о модулях, классах, методах и функциях. Это особенно полезно, когда вы работаете с новыми библиотеками или фреймворками, с которыми вы еще не знакомы.

Функция help() предоставляет доступ к документации прямо из интерпретатора Python. Например, если вы хотите узнать больше о модуле math, вы можете просто ввести help(math). Это вызовет справочную информацию, которая включает описание модуля, доступные функции и их параметры. Таким образом, вы можете быстро ознакомиться с тем, что предлагает модуль, и как его можно использовать в вашем коде.

Кроме того, вы можете использовать help() для получения информации о конкретных функциях или классах. Например, если вам нужно узнать, как работает функция sqrt(), вы можете вызвать help(math.sqrt). Это даст вам подробное описание функции, включая ее параметры и возвращаемое значение.

Важно отметить, что документация, доступная через help(), может быть недостаточно подробной для сложных библиотек. В таких случаях рекомендуется также обращаться к официальной документации на сайте разработчика. Однако функция help() является отличным стартовым пунктом для быстрого ознакомления с функциональностью модуля.

Кроме того, использование встроенной функции dir() может помочь вам увидеть все доступные атрибуты и методы в модуле. Например, вызвав dir(math), вы получите список всех функций и констант, которые предоставляет модуль math. Это может быть полезно для понимания структуры модуля и поиска нужных вам функций.

Таким образом, использование функции справки в Python — это не только удобный способ получения информации, но и важный шаг к написанию более качественного и эффективного кода. Чем больше вы будете использовать help() и dir(), тем быстрее вы сможете находить нужные решения и улучшать свои навыки программирования.

Написание более чистого кода Python

Python — очень разнообразный язык. Как и в случае с любым другим языком, со временем вы научитесь писать более чистый код на Python.

Python имеет множество встроенных модулей и функций. В некоторых случаях вы можете написать трудночитаемый код, потому что вам не хватает знаний о существовании определенной функции. Чтобы убедиться, что вы более информированы, вам следует прочитать больше статей о том, как писать лучший код.

8. Использование аннотаций типов для повышения читаемости и проверки типов

Аннотации типов в Python представляют собой мощный инструмент, который помогает разработчикам улучшить читаемость кода и обеспечить более строгую проверку типов. С введением аннотаций типов в Python 3.5 с помощью модуля typing, программисты получили возможность явно указывать ожидаемые типы переменных, аргументов функций и возвращаемых значений. Это не только делает код более понятным, но и позволяет использовать статические анализаторы, такие как mypy, для обнаружения ошибок на этапе разработки.

Одним из основных преимуществ аннотаций типов является то, что они служат своего рода документацией. Когда другой разработчик (или вы сами в будущем) будет читать код, аннотации типов помогут быстро понять, какие типы данных ожидаются в функции. Например, вместо того чтобы разбираться в логике функции, можно просто взглянуть на её сигнатуру:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
return a + b

В данном примере аннотации типов int для аргументов a и b и возвращаемого значения указывают, что функция add_numbers принимает два целых числа и возвращает целое число. Это значительно упрощает понимание кода.

Кроме того, аннотации типов помогают избежать ошибок, связанных с неправильным использованием типов данных. Например, если вы попытаетесь передать строку вместо целого числа в функцию add_numbers, статический анализатор, такой как mypy, сможет выявить эту ошибку до выполнения кода:

result = add_numbers(10, "20")  # Ошибка: аргумент должен быть int

Для более сложных структур данных, таких как списки или словари, аннотации типов также могут быть использованы для указания типов элементов. Например:

from typing import List

def process_numbers(numbers: List[int]) -> None:
for number in numbers:
print(number)

В этом примере аннотация List[int] указывает, что функция process_numbers ожидает список целых чисел. Это позволяет избежать путаницы и ошибок при передаче аргументов.

Важно отметить, что аннотации типов в Python не являются строгими и не влияют на выполнение программы. Они служат исключительно для документирования и статической проверки. Это означает, что вы можете использовать их по своему усмотрению, и код будет работать даже без них. Однако, следование принципам аннотирования типов может значительно повысить качество вашего кода и облегчить его поддержку.

В заключение, использование аннотаций типов в Python — это не просто модный тренд, а важный шаг к созданию более надежного и понятного кода. Они способствуют лучшему пониманию логики программы, помогают выявлять ошибки на ранних стадиях разработки и делают код более удобным для чтения и сопровождения. Внедрение аннотаций типов в ваш рабочий процесс — это инвестиция в качество вашего программного обеспечения.

Вопрос-ответ

Как улучшить код на Python?

Используйте операции с множествами (set) Избегайте использования глобальных переменных. Использование внешних библиотек / пакетов. Используйте встроенные модули и функции. Ограничьте поиск в методе с использованием цикла Оптимизация использования строк. Ещё

В чем пишут код на Python?

Вы можете писать код на Python в специальных IDE или редакторах кода, таких как PyCharm, Sublime Text, VS Code и других.

Как пишется Python?

Python — это язык программирования, который широко используется в интернет-приложениях, разработке программного обеспечения, науке о данных и машинном обучении (ML).

Что писать на Python?

Web-разработка На Питоне можно делать весь backend интернет-ресурса, который будет выполняться на сервере. Графический интерфейс Базы данных Системное программирование Сложные вычислительные процессы Машинное обучение Автоматизация процессов Игровая индустрия

Советы

СОВЕТ №1

Используйте понятные имена переменных и функций. Это поможет вам и другим разработчикам быстрее понимать код. Например, вместо ‘a’ или ‘x’, используйте ‘user_age’ или ‘calculate_total_price’. Четкие имена делают код более читаемым и облегчают его поддержку.

СОВЕТ №2

Следуйте принципам DRY (Don’t Repeat Yourself) и KISS (Keep It Simple, Stupid). Избегайте дублирования кода, создавая функции для повторяющихся операций. Также старайтесь писать код простым и понятным языком, чтобы его было легко читать и модифицировать.

СОВЕТ №3

Регулярно используйте комментарии и документацию. Комментарии помогают объяснить сложные участки кода, а документация позволяет другим разработчикам (и вам в будущем) понять, как использовать ваши функции и модули. Не забывайте обновлять комментарии при изменении кода.

СОВЕТ №4

Проверяйте свой код с помощью тестирования. Напишите тесты для ключевых функций вашего приложения, чтобы убедиться, что они работают правильно. Это поможет вам избежать ошибок и упростит процесс внесения изменений в будущем.