Python. Лучшие практики и инструменты

Поделиться

Зиаде Тарек, Яворски Михал «Python. Лучшие практики и инструменты» Питер, 2021 год, 560 стр., ISBN 978-5-4461-1589-1; (PDF-DJVU)

Описание Содержание Links

Описание книги.

Python — это динамический язык программирования, используемый в самых разных предметных областях. Хотя писать код на Python просто, гораздо сложнее сделать этот код удобочитаемым, пригодным для многократного использования и легким в поддержке. Третье издание «Python. Лучшие практики и инструменты» даст вам инструменты для эффективного решения любой задачи разработки и сопровождения софта. Авторы начинают с рассказа о новых возможностях Python 3.7 и продвинутых аспектах синтаксиса Python.

Продолжают советами по реализации популярных парадигм, в том числе объектно-ориентированного, функционального и событийно-ориентированного программирования. Также авторы рассказывают о наилучших практиках именования, о том, какими способами можно автоматизировать развертывание программ на удаленных серверах. Вы узнаете, как создавать полезные расширения для Python на C, C++, Cython и CFFI.

Оглавление.

• Часть I. Перед началом работы
  Глава 1. Текущее состояние Python
  Глава 2. Современные среды разработки на Python
• Часть II. Ремесло Python
  Глава 3. Современные элементы синтаксиса — ниже уровня класса
  Глава 4. Современные элементы синтаксиса — выше уровня класса
  Глава 5. Элементы метапрограммирования
  Глава 6. Как выбирать имена
  Глава 7. Создаем пакеты
  Глава 8. Развертывание кода
  Глава 9. Расширения Python на других языках
• Часть III. Качество, а не количество
  Глава 10. Управление кодом
  Глава 11. Документирование проекта
  Глава 12. Разработка на основе тестирования
• Часть IV. Жажда скорости
  Глава 13. Оптимизация — принципы и методы профилирования
  Глава 14. Эффективные методы оптимизации
  Глава 15. Многозадачность.
• Часть V. Техническая архитектура
  Глава 16. Событийно-ориентированное и сигнальное программирование
  Глава 17. Полезные паттерны проектирования
  Приложение. reStructuredText Primer

Python модули из PyPi

PDF (RU)           DJVU (RU)

Похожая литература

437

https://www.htbook.ru/kompjutery_i_seti/programmirovanie/python-luchshie-praktiki-i-instrumentyhttps://www.htbook.ru/wp-content/uploads/2021/09/python-luchshie-praktiki-i-instrumenty-e1630443607277.jpg

https://www.htbook.ru/wp-content/uploads/2021/09/python-luchshie-praktiki-i-instrumenty-130×200.jpg2021-09-01T01:09:19+04:00

Программирование и БДPython,Программирование,Учебное пособиеПрактическое руководство.
Зиаде Тарек, Яворски Михал ‘Python. Лучшие практики и инструменты’ Питер, 2021 год, 560 стр., ISBN 978-5-4461-1589-1; (PDF-DJVU)Сергей ПупкинСергей
Пупкин[email protected]Техническая литература

Поделиться

Python, Программирование, Учебное пособие

Лучшие книги по Python

Раздел: Статьи /
Питон /

Все способы изучить Python Каждый раз, изучая какую-то новую науку, мы задаёмся вопросом — где взять обучающие материалы. Конечно, сегодня нам помогает в этом Интернет. Но иногда на поиски уходит очень много времени, а нужного результата мы не получаем… Собрал для вас кучу полезных ссылок для изучения Python. не благодарите ))) Подробнее…

Я уже не раз говорил, что понятия “лучший” и “худший” — вещи относительные. Поэтому для кого-то этот список будет лучшим, а для кого-то худшим. Но в любом случае не проходите мимо — наверняка найдёте здесь книгу, которую вы ещё не читали. Я старался подбирать книги по году выпуска. Так что совсем древних изданий здесь нет.

Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

---

Это самое популярное в мире руководство по языку Python. Вы сможете максимально быстро освоить Python, научитесь писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения. В первой части книги вы познакомитесь с основными концепциями программирования, такими как переменные, списки, классы и циклы, а простые упражнения познакомят вас с шаблонами чистого кода. Вы узнаете, как делать программы интерактивными и как протестировать код, прежде чем добавлять в проект. Во второй части вы примените новые знания на практике и создадите три проекта: аркадную игру в стиле Space Invaders, визуализацию данных с удобными библиотеками Python и простое веб-приложение, которое можно быстро развернуть онлайн. Подробнее…

Python, например

---

Это Python, например! Познакомьтесь с самым быстрорастущим языком программирования на сегодняшний день. Легкое и увлекательное руководство поможет шаг за шагом прокачать навыки разработки. Никаких архитектур компьютера, теорий программирования и прочей абракадабры – больше практики! В книге 150 задач, которые плавно перенесут читателя от изучения основ языка к решению более сложных вещей. Руководство подойдет всем, у кого голова идет кругом от технического жаргона и пространных объяснений – автор уверен, что учить можно и без этого. Подробнее…

“Непрактичный” Python. Занимательные проекты для тех, кто хочет поумнеть

---

Книга поможет читателям, самостоятельно осваивающим язык Python, отточить уже имеющиеся навыки программирования, выработать новые и получить удовольствие от этого процесса. Её можно рассматривать как свою вторую книгу по языку Python. Книга организована так, чтобы дополнять обычный учебник для начинающих или вводный курс. Для этого применен проектный подход, позволяющий обойтись без тщательного «пережевывания» материала, который вы уже изучили. По мере работы над проектами читатели будут использовать анализ марковских цепей для написания хокку, метод Монте-Карло для моделирования финансовых рынков, наложение снимков для улучшения астрофотосъемки и генетические алгоритмы для разведения армии гигантских крыс. В итоге читатели получат практический опыт работы с такими модулями, как pygame, Pylint, pydocstyle, tkinter, python-docx, matplotlib и pillow. Подробнее…

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

---

Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей. Подробнее…

Программируем с детьми. Создайте 50 крутых игр на Python

---

Перед вами одна из самых простых и наглядных детских книг для самостоятельного изучения языка программирования Python. В ней все ориентировано на обучение маленьких читателей с нуля – от смешных и немного дурацких примеров, помогающих понять термины программирования, до цветных милых иллюстраций, герои которых на протяжении всей книги будут сопровождать вашего ребенка на пути обучения. Как результат – малыш освоит все необходимые для кодинга понятия и термины программирования, научится писать код на Python, и более того – сам, собственными руками, напишет целых пятьдесят классных и интересных игр, в которые потом сможет играть с вами или со своими друзьями. Подробнее…

Python. Великое программирование в Minecraft

---

Книга расскажет вам, как научиться программировать на языке Python, используя игру Minecraft. Изучать языки программирования не всегда тяжело и скучно. Программирование – это магия. Зная, как программировать, вы будете создавать по мановению руки не только отдельные объекты в Minecraft, но и целые миры со своими законами. В книге рассмотрены основы языка Python, принцип работы с Minecraft API, основы математической логики, а также основы в области прикладной математики и черчения. Подробно и пошагово показан процесс изучения языка программирования Python на примере создания программ, связанных с Minecraft. Подробнее…

Python. Лучшие практики и инструменты

---

Книга даст вам инструменты для эффективного решения любой задачи разработки и сопровождения софта. Авторы начинают с рассказа о новых возможностях Python 3 и продвинутых аспектах синтаксиса Python. Продолжают советами по реализации популярных парадигм, в том числе объектно-ориентированного, функционального и событийно-ориентированного программирования. Также авторы рассказывают о наилучших практиках именования, о том, какими способами можно автоматизировать развертывание программ на удаленных серверах. Вы узнаете, как создавать полезные расширения для Python на C, C++, Cython и CFFI. Подробнее…

Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике

---

Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также определять категории для имен собственных. Ваши приложения даже смогут поддерживать беседу, создавая собственные вопросы на основе разговора. Прочитав эту книгу, вы можете сами расширить приведенные в книге сценарии, чтобы обрабатывать разнообразные варианты ввода и создавать приложения профессионального уровня. Подробнее…

Компьютерное зрение на Python.

Первые шаги

---

В книге изложен учебный курс для школьников, начинающих изучать компьютерное зрение с языком программирования Python и библиотекой OpenCV. Описаны особенности установки языка Python, различных библиотек, в том числе OpenCV, и операционной системы Raspbian. Материал разделен на три отдельные темы: программирование на Python, поиск и выделение цветных объектов на графическом изображении и в видеопотоке средствами OpenCV, программирование колесной робоплатформы под управлением Raspberry Pi 3, оснащенной CSI-камерой. Большую помощь читателю окажут многочисленные иллюстрации и листинги программных кодов, а также ссылки на источники и интернет-ресурсы. Подробнее…

Создание настольных Python приложений с графическим интерфейсом пользователя

---

Python является наиболее популярным языком программирования, используемым для объектно-ориентированного программирования. И конечно, Python — это интерактивный язык программирования, который предоставляет широкий спектр возможностей для создания GUI (Graphical User Interface) и разработки настольных приложений. В этой книге вы познакомитесь с различными фреймворками Python для создания настольных приложений с графическим интерфейсом пользователя, такими как PyQt, PySide, Tkinter, Kivy, WxPython и Dear PyGUI. Подробнее…

Основы Python. Научитесь думать как программист

---

Это практическое руководство последовательно раскрывает основы программирования на языке Python. Вы будете продвигаться от самых простых тем к сложным и получите полное представление об одном из самых популярных языков программирования. А еще вы поймете, как думают программисты, и сможете применять этот подход к решению даже повседневных задач. Подробнее…

Python.

Быстрый старт

---

Всегда хотели научиться программировать на Python, но не знаете, с чего начать? Или хотите быстро перейти с другого языка на Python? Уже перепробовали множество книг и курсов, но ничего не подходит? Серия “Быстрый старт” – отличное решение, и вот почему: сложные понятия разбиты на простые шаги – вы сможете освоить язык Python, даже если никогда раньше не занимались программированием; все фундаментальные концепции подкреплены реальными примерами; вы получите полное представление о Python: структуры управления, методы обработки ошибок, концепции объектно-ориентированного программирования и т.д.; в конце книги вас ждет интересный проект, который поможет усвоить полученные знания. Подробнее…

Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

---

Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на Python. В вашем распоряжении более пятисот реальных задач – от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. Подробнее…

Простой Python. Современный стиль программирования

---

Книга познакомит вас с одним из самых популярных языков программирования. Книга идеально подойдет как начинающим, так и опытным программистам, желающим добавить Python к списку освоенных языков. Любому программисту нужно знать не только язык, но и его возможности. Вы начнете с основ Python и его стандартной библиотеки. Узнаете, как находить, загружать, устанавливать и использовать сторонние пакеты. Изучите лучшие практики тестирования, отладки, повторного использования кода и получите полезные советы по разработке. Примеры кода и упражнения помогут в создании приложений для различных целей. Подробнее…

Программирование на Python в примерах и задачах

---

Сегодня существует много разных языков программирования. Некоторые из них популярны, а некоторые – не очень. Обычно популярность языка определяют по количеству программистов, которые используют его в своей работе на постоянной основе, или по запросам работодателей, которые ищут сотрудников-программистов. Долгие годы традиционно популярными являются языки программирования Java, C++, C#, JavaScript и PHP. В последнее время в этой великолепной компании все чаще упоминается язык программирования Python. Даже больше – по некоторым опросам язык Python уже занимает лидирующие позиции. Именно этому языку посвящена книга. Подробнее…

Программируем на Python в Minecraft

---

Эта книга ориентирована на детей и подростков, но и любому взрослому-новичку позволит пройти путь с нуля до собственной программы на Python за 7 дней (а, может, и меньше). Работая по данной книге, вы сразу увидите результат собственной работы и получите удовольствие от программирования на Python с первых строчек кода. Подробнее…

Легкий способ выучить Python 3 еще глубже

---

Воплотите ваши идеи в код самого высокого качества! Зед Шоу – один из тех, кто по-настоящему разбирается в Python. Его советы помогли миллионам программистов по всему миру, помогут они и вам. От вас потребуются лишь дисциплина, желание и упорство, все остальное вы найдете в книге «Легкий способ выучить Python 3 еще глубже». Книга углубит ваши знания и поможет приобрести новые навыки с помощью 52 прекрасно составленных заданий. Подробнее…

Программирование на Python

---

Не могу назвать эту книгу лучшей. Но зато она, пожалуй, самая дешёвая из всех мной виденных книг по Python. Посвящена изложению особенностей программирования на языке высокого уровня Python. Приведено большое количество методически обоснованных примеров и заданий для самостоятельного выполнения. Решение задач выполняется в одной из современных систем программирования PyScripter, которая отличается удобством и простотой. Подробнее…

Учимся программировать на Python Python — один из самых востребованных языков программирования. Подпишитесь на бесплатную рассылку и получайте статьи и видео о программировании на Python. Подробнее…

Tools & Best Practices — Real Python

В этой статье мы определим высококачественный код Python и покажем вам, как улучшить качество вашего собственного кода.

Мы проанализируем и сравним инструменты, которые вы можете использовать, чтобы вывести свой код на новый уровень. Независимо от того, используете ли вы Python некоторое время или только начинаете, вы можете извлечь пользу из описанных здесь методов и инструментов.

Что такое качество кода?

Конечно, вам нужен качественный код, а кому бы не хотелось? Но чтобы улучшить качество кода, мы должны определить, что это такое.

Быстрый поиск в Google дает много результатов, определяющих качество кода. Как оказалось, этот термин может означать для людей много разных вещей.

Один из способов определить качество кода — посмотреть на один конец спектра: высококачественный код. Надеюсь, вы согласитесь со следующими высококачественными идентификаторами кода:

.

• Он делает то, что должен делать.
• Не содержит дефектов или проблем.
• Его легко читать, поддерживать и расширять.

Эти три идентификатора, хотя и являются упрощенными, кажутся общепринятыми. Чтобы еще больше расширить эти идеи, давайте углубимся в то, почему каждая из них важна в сфере программного обеспечения.

Удалить рекламу

Почему качество кода имеет значение?

Чтобы понять, почему важен качественный код, давайте еще раз рассмотрим эти идентификаторы. Посмотрим, что произойдет, если код им не соответствует.

Он делает

, а не делает то, что должен делать

Соблюдение требований является основой любого продукта, программного обеспечения или чего-либо еще. Мы делаем программное обеспечение, чтобы что-то делать. Если в итоге не получится… ну это точно не качественно. Если он не соответствует базовым требованиям, его даже трудно назвать некачественным.

Это

содержит ли дефекты и проблемы

Если что-то, что вы используете, вызывает проблемы или вызывает у вас проблемы, вы, вероятно, не назовете это высококачественным. На самом деле, если это достаточно плохо, вы можете вообще прекратить его использовать.

Чтобы не использовать программное обеспечение в качестве примера, предположим, что ваш пылесос отлично работает на обычном ковре. Убирает всю пыль и кошачью шерсть. В одну роковую ночь кошка опрокидывает растение, рассыпая повсюду грязь. Когда вы пытаетесь использовать пылесос, чтобы убрать кучу грязи, он ломается, извергая грязь повсюду.

Несмотря на то, что пылесос работал при определенных обстоятельствах, он неэффективно справлялся со случайной дополнительной нагрузкой. Так что качественным пылесосом его не назовешь.

Это проблема, которую мы хотим избежать в нашем коде. Если что-то ломается в крайних случаях, а дефекты вызывают нежелательное поведение, у нас нет качественного продукта.

сложно читать, поддерживать или расширять

Представьте себе: клиент запрашивает новую функцию. Человек, написавший исходный код, ушел. Человек, который заменил их, теперь должен разобраться в уже существующем коде. Этот человек — вы.

Если код прост для понимания, вы сможете гораздо быстрее проанализировать проблему и найти решение. Если код сложный и запутанный, вы, вероятно, потратите больше времени и, возможно, сделаете несколько неверных предположений.

Также хорошо, если можно легко добавить новую функцию, не нарушая работу предыдущих функций. Если код , а не , который легко расширить, ваша новая функция может сломать другие вещи.

Никто не хочет, чтобы находились в положении, когда им приходится читать, поддерживать или расширять некачественный код. Это означает больше головной боли и больше работы для всех.

Достаточно того, что вам приходится иметь дело с некачественным кодом, но не ставьте других в такую ​​же ситуацию. Вы можете улучшить качество кода, который вы пишете.

Если вы работаете с командой разработчиков, вы можете начать внедрять методы для повышения общего качества кода. При условии, что у вас есть их поддержка, конечно. Возможно, вам придется завоевать расположение некоторых людей (не стесняйтесь, присылайте им эту статью 😃).

Как улучшить качество кода Python

На пути к созданию высококачественного кода необходимо учитывать несколько моментов. Во-первых, это путешествие не является путешествием чистой объективности. Есть некоторые сильные представления о том, как выглядит высококачественный код.

Хотя мы надеемся, что все могут согласиться с упомянутыми выше идентификаторами, способ их достижения является субъективным. Наиболее упрямые темы обычно возникают, когда вы говорите о достижении удобочитаемости, сопровождения и расширяемости.

Так что имейте в виду, что, хотя в этой статье мы попытаемся сохранить объективность, в мире существует очень свое мнение, когда дело доходит до кода.

Итак, начнем с самой спорной темы: стиля кода.

Удалить рекламу

Руководства по стилю

Ах, да. Извечный вопрос: пробелы или табы?

Независимо от вашего личного взгляда на то, как представлять пробелы, можно с уверенностью предположить, что вы, по крайней мере, хотите согласованности кода.

Руководство по стилю служит для определения последовательного способа написания кода. Как правило, все это носит косметический характер, то есть не меняет логический результат кода. Хотя некоторые стилистические решения позволяют избежать типичных логических ошибок.

Руководства по стилю

помогают облегчить чтение, поддержку и расширение кода.

Что касается Python, то существует хорошо принятый стандарт. Его частично написал автор самого языка программирования Python.

PEP 8 предоставляет соглашения о кодировании для кода Python. Код Python довольно часто следует этому руководству по стилю. Это отличное место для начала, поскольку оно уже четко определено.

Родственное предложение по улучшению Python, PEP 257, описывает соглашения для строк документации Python, которые представляют собой строки, предназначенные для документирования модулей, классов, функций и методов. В качестве дополнительного бонуса, если строки документации непротиворечивы, существуют инструменты, способные генерировать документацию непосредственно из кода.

Все эти руководства определяют способ оформления кода. Но как вы обеспечиваете его соблюдение? А дефекты и проблемы в коде, как их обнаружить? Вот где на помощь приходят линтеры.

Линтеры

Что такое линтер?

Во-первых, давайте поговорим о ворсе. Эти крошечные, раздражающие маленькие дефекты, которые каким-то образом появляются на всей одежде. Одежда выглядит и чувствует себя намного лучше без всего этого ворса. Ваш код ничем не отличается. Мелкие ошибки, стилистические несоответствия и опасная логика не сделают ваш код лучше.

Но все мы ошибаемся. Вы не можете ожидать, что всегда будете их вовремя ловить. Ошибки в именах переменных, забывание закрывающей скобки, неправильное использование табуляции в Python, вызов функции с неправильным количеством аргументов — список можно продолжать и продолжать. Линтеры помогают выявить эти проблемные области.

Кроме того, большинство редакторов и IDE имеют возможность запускать линтеры в фоновом режиме по мере ввода. Это приводит к среде, способной выделять, подчеркивать или иным образом идентифицировать проблемные области в коде перед его запуском. Это похоже на расширенную проверку орфографии для кода. Он подчеркивает проблемы волнистыми красными линиями, как это делает ваш любимый текстовый процессор.

Линтеры анализируют код для обнаружения различных категорий линтов. Эти категории можно в общих чертах определить следующим образом:

1. Logical Lint
   • Ошибки кода
   • Код с потенциально непредвиденными результатами
   • Опасные шаблоны кода
2. Stylistic Lint
   • Код, не соответствующий определенным соглашениям

Существуют также инструменты анализа кода, которые позволяют получить другие сведения о вашем коде. Хотя, возможно, это и не линтеры по определению, эти инструменты обычно используются бок о бок с линтерами. Они тоже надеются улучшить качество кода.

Наконец, существуют инструменты, которые автоматически форматируют код в соответствии с определенной спецификацией. Эти автоматизированные инструменты гарантируют, что наши низшие человеческие умы не нарушат условности.

Каковы параметры моего линтера для Python?

Прежде чем углубляться в ваши варианты, важно признать, что некоторые «линтеры» — это просто несколько линтеров, красиво упакованных вместе. Ниже приведены некоторые популярные примеры таких комбо-линтеров:

.

Flake8 : Возможность обнаружения как логического, так и стилистического ворса. Он добавляет проверки стиля и сложности pycodestyle к логическому обнаружению ворсинок PyFlakes. Он объединяет следующие линтеры:

• PyFlakes
• pycodestyle (ранее pep8)
• Маккейб

Pylama : Инструмент аудита кода, состоящий из большого количества линтеров и других инструментов для анализа кода. Он сочетает в себе следующее:

• pycodestyle (ранее pep8)
• pydocstyle (ранее pep257)
• PyFlakes
• Маккейб
• Пилинт
• Радон
• gjslint

Вот несколько автономных линтеров, распределенных по категориям с краткими описаниями:

Линтер	Категория	Описание
Пилинт	Логика и стилистика	Проверяет наличие ошибок, пытается обеспечить соблюдение стандарта кодирования, ищет запахи кода
Пифлейкс	Логический	Анализирует программы и обнаруживает различные ошибки
пикодстиль	Стилистический	Проверяет соответствие некоторым соглашениям о стилях в PEP 8
пидокстиль	Стилистический	Проверяет соответствие со строками документации Python
Бандит	Логический	Анализирует код для поиска общих проблем безопасности
MyPy	Логический	Проверяет необязательные статические типы

А вот некоторые инструменты для анализа кода и форматирования:

Инструмент	Категория	Описание
Маккейб	Аналитический	Проверяет сложность Маккейба
Радон	Аналитический	Анализирует код по различным показателям (строки кода, сложность и т. д.)
Черный	Форматер	Форматирует код Python без компромиссов
Изорт	Форматер	Импорт форматов путем сортировки по алфавиту и разделения на разделы

Сравнение линтеров Python

Давайте лучше разберемся, что разные линтеры способны отлавливать и как выглядит результат. Для этого я прогнал один и тот же код через несколько разных линтеров с настройками по умолчанию.

Код, который я прогнал через линтеры, приведен ниже. Он содержит различные логические и стилистические вопросы:

 1"""
 2code_with_lint.py
 3Пример кода с большим количеством мусора!
 4"""
 5импорт io
 6из математического импорта *
 7
 8
 9из времени импортировать время
10
11some_global_var = 'ГЛОБАЛЬНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ НАЗВАНИЯ ДОЛЖНЫ БЫТЬ В ALL_CAPS_WITH_UNDERSCOES'
12
13def умножить (х, у):
14 """
15 Это возвращает результат умножения входных данных
16 """
17 some_global_var = 'на самом деле это локальная переменная. ..'
18 результат = х * у
19 вернуть результат
20, если результат == 777:
21 print("джекпот!")
22
23def is_sum_lucky(x, y):
24 """Это возвращает строку, описывающую, удачна ли сумма ввода.
25 Эта функция сначала проверяет правильность введенных данных, а затем вычисляет
26 сум. Затем он определит сообщение для возврата в зависимости от того,
27 эту сумму следует считать "счастливой"
28 """
29если х != Нет:
30, если y не None:
31 результат = х+у;
32, если результат == 7:
33 вернуть "счастливое число!"
34 еще:
35 return('несчастливое число!')
36
37 return («просто обычный номер»)
38
39класс
40
41 def __init__(self, some_arg, some_other_arg, verbose = False):
42 self.some_other_arg = some_other_arg
43 self.some_arg = some_arg
44 list_comprehension = [((100/значение)*pi) для значения в some_arg, если значение != 0]
45 время = время()
46 из даты и времени импортировать дату и время
47 date_and_time = datetime.now()
48 возвращение
 

В приведенном ниже сравнении показаны линтеры, которые я использовал, и время их выполнения для анализа вышеуказанного файла. Я должен отметить, что они не полностью сопоставимы, поскольку они служат разным целям. PyFlakes, например, не идентифицирует стилистические ошибки, как это делает Pylint.

Линтер	Команда	Время
Пилинт	пилинт code_with_lint.py	1,16 с
Пифлейкс	pyflakes code_with_lint.py	0,15 с
пикодстиль	pycodestyle code_with_lint.py	0,14 с
пидокстиль	pydocstyle code_with_lint.py	0,21 с

Выходы каждого из них см. в следующих разделах.

Пилинта

Pylint — один из старейших линтеров (около 2006 г.), который до сих пор поддерживается в хорошем состоянии. Некоторые могут назвать это программное обеспечение закаленным в боях. Он существует уже достаточно давно, чтобы участники исправили большинство серьезных ошибок, а основные функции хорошо проработаны. (плохой пробел)
С: 29(плохой пробел)
C: 40, 0: отсутствует последняя новая строка (missing-final-newline)
W: 6, 0: переопределение встроенного ‘pow’ (redefined-builtin)
W: 6, 0: математика импорта подстановочных знаков (импорт подстановочных знаков)
C: 11, 0: имя константы «some_global_var» не соответствует стилю именования UPPER_CASE (недопустимое имя)
C: 13, 0: имя аргумента «x» не соответствует стилю именования змеиного регистра (недопустимое имя)
C: 13, 0: имя аргумента «y» не соответствует стилю именования змеиного регистра (недопустимое имя)
C: 13, 0: Отсутствует строка документации функции (отсутствует строка документации)
W: 14, 4: переопределение имени ‘some_global_var’ из внешней области видимости (строка 11) (переопределенное-внешнее-имя)
W: 17, 4: Недостижимый код (недостижимый)
W: 14, 4: неиспользуемая переменная ‘some_global_var’ (неиспользуемая переменная)
…
R: 24,12: Ненужное «else» после «return» (без возврата)
R: 20, 0: либо все операторы return в функции должны возвращать выражение, либо ни один из них не должен возвращать выражение. (несовместимые операторы возврата)
C: 31, 0: Отсутствует строка документации класса (отсутствует строка документации)
W: 37, 8: Переопределение имени «время» из внешней области (строка 9) (переопределенное-внешнее-имя)
E: 37,15: Использование переменной «время» перед назначением (используется перед назначением)
W: 33,50: неиспользуемый аргумент «подробный» (неиспользованный аргумент)
W: 36, 8: неиспользуемая переменная list_comprehension (неиспользуемая переменная)
W: 39, 8: Неиспользуемая переменная date_and_time (неиспользуемая переменная)
R: 31, 0: Слишком мало общедоступных методов (0/2) (слишком мало общедоступных методов)
W: 5, 0: Неиспользованный импорт io (unused-import)
W: 6, 0: неиспользуемый импорт acos из импорта подстановочных знаков (unused-wildcard-import)
…
W: 9, 0: Неиспользованное время, импортированное из времени (unused-import)

Обратите внимание, что я сжал это многоточием для похожих линий. Это довольно сложно понять, но — это много ворса в этом коде.

Обратите внимание, что Pylint ставит перед каждой проблемной областью префикс R , C , W , E или F , что означает:

• [Рефакторинг] для нарушения метрики «надлежащей практики»
• [C]конвенция о нарушении стандарта кодирования
• [Предупреждение о стилистических проблемах или незначительных проблемах с программированием
• [E]ошибка из-за важных проблем с программированием (то есть, скорее всего, ошибка)
• [F]atal для ошибок, препятствовавших дальнейшей обработке

Приведенный выше список взят непосредственно из руководства пользователя Pylint.

PyFlakes

Pyflakes «дает простое обещание: он никогда не будет жаловаться на стиль и будет очень, очень стараться никогда не выдавать ложных срабатываний». Это означает, что Pyflakes не сообщит вам об отсутствующих строках документации или именах аргументов, не соответствующих стилю именования. Основное внимание уделяется логическим проблемам кода и потенциальным ошибкам.

Преимущество здесь в скорости. PyFlakes работает за долю времени, которое занимает Pylint.

Вывод после запуска заполненного ворсом кода сверху:

 code_with_lint.py:5: 'io' импортирован, но не используется
code_with_lint.py:6: используется «из математического импорта *»; не удалось обнаружить неопределенные имена
code_with_lint.py:14: локальная переменная 'some_global_var' назначена, но никогда не используется
code_with_lint.py:36: 'pi' может быть не определено или определено из звездного импорта: math
code_with_lint.py:36: локальная переменная list_comprehension назначена, но никогда не используется
code_with_lint.py:37: локальная переменная «время» (определена в охватывающей области в строке 9) ссылка перед назначением
code_with_lint.py:37: локальная переменная «время» назначена, но никогда не используется
code_with_lint.py:39: локальная переменная date_and_time назначается, но никогда не используется
 

Недостатком здесь является то, что синтаксический анализ этого вывода может быть немного сложнее. Различные проблемы и ошибки не помечены и не организованы по типу. В зависимости от того, как вы это используете, это может вообще не быть проблемой.

pycodestyle (ранее pep8)

Используется для проверки некоторых соглашений о стиле из PEP8. Соглашения об именах не проверяются, как и строки документации. Ошибки и предупреждения, которые он улавливает, классифицируются в этой таблице.

Вывод после запуска заполненного ворсом кода сверху:

 code_with_lint.py:13:1: E302 ожидал 2 пустые строки, нашел 1
code_with_lint.py:15:15: E225 отсутствует пробел вокруг оператора
code_with_lint.py:20:1: E302 ожидал 2 пустые строки, нашел 1
code_with_lint.py:21:10: сравнение E711 с None должно быть «если условие не равно None:»
code_with_lint.py:23:25: оператор E703 заканчивается точкой с запятой
code_with_lint.py:27:24: пробел E201 после '('
code_with_lint.py:31:1: E302 ожидал 2 пустые строки, нашел 1
code_with_lint.py:33:58: E251 неожиданные пробелы вокруг ключевого слова/параметра равны
code_with_lint. py:33:60: E251 неожиданные пробелы вокруг ключевого слова/параметра равны
code_with_lint.py:34:28: E221 несколько пробелов перед оператором
code_with_lint.py:34:31: E222 несколько пробелов после оператора
code_with_lint.py:35:22: E221 несколько пробелов перед оператором
code_with_lint.py:35:31: E222 несколько пробелов после оператора
code_with_lint.py:36:80: строка E501 слишком длинная (83 > 79персонажи)
code_with_lint.py:40:15: W292 без новой строки в конце файла
 

Преимущество этого вывода в том, что ворсинки помечены по категориям. Вы можете игнорировать определенные ошибки, если не хотите придерживаться определенного соглашения.

pydocstyle (ранее pep257)

Очень похож на pycodestyle, за исключением того, что вместо проверки соглашений о стиле кода PEP8 он проверяет строки документации на соответствие соглашениям PEP257.

Вывод после запуска заполненного ворсом кода сверху:

 code_with_lint.py:1 на уровне модуля:
        D200: однострочная строка документации должна помещаться на одной строке с кавычками (найдено 3)
code_with_lint. py:1 на уровне модуля:
        D400: первая строка должна заканчиваться точкой (не '!').
code_with_lint.py:13 в публичной функции `multiply`:
        D103: Отсутствует строка документации в общедоступной функции.
code_with_lint.py:20 в публичной функции is_sum_lucky:
        D103: Отсутствует строка документации в общедоступной функции.
code_with_lint.py:31 в публичном классе SomeClass:
        D101: Отсутствует строка документации в общедоступном классе.
code_with_lint.py:33 в общедоступном методе `__init__`:
        D107: Отсутствует строка документации в __init__
 

Опять же, как и pycodestyle, pydocstyle помечает и классифицирует различные найденные ошибки. И список не конфликтует ни с чем из pycodestyle, так как все ошибки имеют префикс D для строки документации. Список этих ошибок можно найти здесь.

Код без ворса

Вы можете настроить ранее заполненный линтом код на основе вывода линтера, и вы получите что-то вроде следующего:

 1"""Пример кода с меньшим количеством ворсинок. """
 2
 3из математики импорт пи
 4от времени импорта времени
 5из даты и времени импортировать дату и время
 6
 7SOME_GLOBAL_VAR = 'ГЛОБАЛЬНЫЕ НАЗВАНИЯ VAR ДОЛЖНЫ БЫТЬ В ALL_CAPS_WITH_UNDERSCOES'
 8
 910def умножить (первое_значение, второе_значение):
11 """Вернуть результат умножения входных данных."""
12 результат = первое_значение * второе_значение
13
14, если результат == 777:
15 print("джекпот!")
16
17 вернуть результат
18
19
20def is_sum_lucky(первое_значение, второе_значение):
21 """
22 Возвращает строку, описывающую, является ли сумма ввода удачной.
23
24 Эта функция сначала проверяет правильность введенных данных, а затем вычисляет
25 сум. Затем он определит сообщение для возврата в зависимости от того,
26 эту сумму следует считать «счастливой».
27 """
28, если first_value не равно None и second_value не равно None:
29результат = первое_значение + второе_значение
30, если результат == 7:
31 сообщение = 'счастливое число!'
32 еще:
33 сообщение = 'несчастливое число!'
34 еще:
35 сообщение = 'неизвестный номер! Не удалось подсчитать сумму. ..'
36
37 ответное сообщение
38
39
40класс
41 """Это строка документации класса."""
42
43 def __init__(self, some_arg, some_other_arg):
44 """Инициализировать экземпляр SomeClass."""
45 self.some_other_arg = some_other_arg
46 self.some_arg = some_arg
47 list_comprehension = [
48 ((100/значение)*пи)
49для значения в some_arg
50, если значение != 0
51 ]
52 текущее_время = время()
53 date_and_time = datetime.now()
54 print(f'создал экземпляр SomeClass во время unix: {current_time}')
55 print(f'дата-время: {дата_и_время}')
56 print(f'некоторые вычисляемые значения: {list_comprehension}')
57
58 по определению some_public_method(self):
59 """Это строка документации метода."""
60 проходов
61
62 по определению some_other_public_method(self):
63 """Это строка документации метода."""
64 прохода
 

Этот код не содержит ворсинок согласно приведенным выше линтерам. Хотя сама логика в основном бессмысленна, вы можете видеть, что как минимум обеспечивается согласованность.

В приведенном выше случае мы запускали линтеры после написания всего кода. Однако это не единственный способ проверки качества кода.

Удалить рекламу

Когда я смогу проверить качество своего кода?

Вы можете проверить качество своего кода:

• Как пишешь
• При регистрации
• Когда вы запускаете тесты

Полезно часто запускать линтеры для вашего кода. Если нет автоматизации и согласованности, большая команда или проект могут легко упустить из виду цель и начать создавать код более низкого качества. Это происходит медленно, конечно. Какая-то плохо написанная логика или, может быть, какой-то код с форматированием, не соответствующим соседнему коду. Со временем вся эта грязь накапливается. В конце концов, вы можете застрять с чем-то глючным, трудным для чтения, трудным для исправления и трудным в обслуживании.

Чтобы этого избежать, чаще проверяйте качество кода!

Как вы пишете

Вы можете использовать линтеры при написании кода, но настройка вашей среды для этого может потребовать дополнительной работы. Как правило, это вопрос поиска плагина для вашей IDE или редактора. На самом деле в большинстве IDE уже есть встроенные линтеры.

Вот некоторая общая информация о линтинге Python для различных редакторов:

• возвышенный текст
• VS Код
• Атом
• Вим
• Эмакс

Перед регистрацией Код

Если вы используете Git, можно настроить хуки Git для запуска линтеров перед фиксацией. В других системах контроля версий есть аналогичные методы для запуска скриптов до или после некоторых действий в системе. Вы можете использовать эти методы для блокировки любого нового кода, который не соответствует стандартам качества.

Хотя это может показаться радикальным, принудительная проверка каждого бита кода на наличие ворсинок — важный шаг к обеспечению постоянного качества. Автоматизация этого скрининга на входе в ваш код может быть лучшим способом избежать заполнения кода ворсинками.

При выполнении тестов

Вы также можете размещать линтеры непосредственно в любой системе, которую вы можете использовать для непрерывной интеграции. Линтеры могут быть настроены на сбой сборки, если код не соответствует стандартам качества.

Опять же, это может показаться радикальным шагом, особенно если в существующем коде уже есть много ошибок линтера. Чтобы бороться с этим, некоторые системы непрерывной интеграции позволяют вам отказаться от сборки только в том случае, если новый код увеличивает количество уже присутствующих ошибок линтера. Таким образом, вы можете начать улучшать качество, не переписывая весь существующий код.

Заключение

Высококачественный код делает то, что должен делать, без сбоев. Его легко читать, поддерживать и расширять. Он работает без проблем и дефектов и написан так, чтобы с ним было легко работать следующему человеку.

Надеюсь, само собой разумеется, что вы должны стремиться иметь такой высококачественный код. К счастью, существуют методы и инструменты, помогающие улучшить качество кода.

Руководства по стилю сделают ваш код более последовательным. PEP8 — отличная отправная точка для Python. Линтеры помогут выявить проблемные места и несоответствия. Вы можете использовать линтеры на протяжении всего процесса разработки, даже автоматизируя их, чтобы помечать заполненный линтом код до того, как он зайдет слишком далеко.

Если линтеры жалуются на стиль, это также избавляет от необходимости обсуждать стиль во время проверки кода. Некоторым людям может быть проще получить откровенный отзыв от этих инструментов, а не от члена команды. Кроме того, некоторые члены команды могут не захотеть «придираться» к стилю во время проверки кода. Линтеры избегают политики, экономят время и жалуются на любые несоответствия.

Кроме того, все линтеры, упомянутые в этой статье, имеют различные параметры командной строки и конфигурации, которые позволяют настроить инструмент по своему вкусу. Вы можете быть настолько строгим или настолько свободным, насколько хотите, и это важно понимать.

Повышение качества кода — это процесс. Вы можете предпринять шаги по его улучшению, не запрещая полностью весь несоответствующий код. Осознание — отличный первый шаг. Просто такой человек, как вы, впервые осознает, насколько важен высококачественный код.

15 лучших практик Python, которые должны знать разработчики

Python штурмом покорил мир технологий как один из самых популярных языков программирования. Благодаря универсальности, которая простирается от приложений машинного обучения до создания веб-сайтов и тестирования программного обеспечения, Python является одним из удобных для начинающих языков программирования. В этом блоге рассказывается, что такое Python, лучшие практики Python и как Coding Dojo может помочь вам начать карьеру разработчика.

Что такое Python?

Python — один из ведущих языков программирования в технике. Универсальность и способность Python выступать в качестве языка программирования общего назначения делают его рабочей лошадкой для большинства проектов.

Помимо использования для веб-разработки и разработки программного обеспечения, кодирование на Python является популярным языком программирования для анализа данных, машинного обучения и даже дизайна веб-сайтов. Такие функции, как высокоуровневые структуры данных, динамическая типизация и динамическое связывание, делают создание сценариев или «клеевого кода» для соединения различных компонентов абсолютным пустяком для разработчиков.

Почему важны лучшие практики Python?

Программирование на Python очень универсально. Эти лучшие практики дают много рекомендаций при работе с различными типами структур, что крайне важно для любого начинающего разработчика. Ниже приведены некоторые причины, по которым важно знать и использовать передовые методы написания кода на Python:

Это повысит вашу производительность. Со списком шагов каждый разработчик может очень эффективно использовать свое время.

Это быстрее. Используя существующий код в PyPI, разработчики могут быстрее завершать проекты.

Вы научитесь перепроверять ошибки, обязательно исправляя все ошибки и соблюдая сроки проекта.

Поначалу научиться чему-то новому может быть сложно. Лучшие практики написания кода на Python действуют как рекомендации. Они помогут вам ориентироваться в мире программирования и сделают доступным освоение нового языка программирования.

15 лучших практик Python (должен знать каждый разработчик Python)

Учитывайте следующие передовые практики Python при кодировании Python:

1. Следуйте руководству по стилю PEP 8 для кода Python

Руководство по стилю PEP 8 для кода Python, также известное как PEP8 или PEP-8, представляет собой всеобъемлющее руководство, напоминания о том, как писать безупречный код на Python. Это руководство, опубликованное в 2001 году Гвидо ван Россумом, Барри Варшавой и Ником Когланом, стало священной книгой для написания читабельного и последовательного кода Python. Это руководство по стилю упрощает практику написания кода на Python.

2. Используйте Python 3 вместо Python 2

При принятии решения о том, использовать ли Python 3 или 2, всегда выбирайте Python 3. С января 2020 года Python 2 достиг статуса , который известен как «Конец жизни» . , что означает, что он больше не будет обновляться, включая исправление каких-либо ошибок или повышение безопасности.

3. Проверка минимальной требуемой версии Python

При проверке минимальной требуемой версии Python рекомендуется выбирать вариант с самыми последними обновлениями. Для сторонних модулей это особенно важно для обеспечения высокой совместимости. В настоящее время Python 3.8.1 является последней версией, но версия с самыми последними обновлениями — Python 3.7, что является гораздо более безопасной ставкой.

4. Используйте PyPI вместо того, чтобы делать это самостоятельно

Индекс пакетов Python (PyPI) — это репозиторий программного обеспечения для всех языков программирования Python. Эта библиотека языков кодирования, содержащая более 198 190 проектов кодирования, помогает разработчикам находить и устанавливать любое программное обеспечение, доступное для глобального сообщества. PyPI позволяет разработчикам извлекать из существующего кода и встраивать его в свои проекты вместо того, чтобы писать код самостоятельно.

5. Правильно документируйте и комментируйте свой код

Важнейшей частью лучших практик Python является правильное документирование и комментирование всего кода. Этот момент важен, если несколько сторон работают над одним и тем же фрагментом кода в любое время. Без четкой документации и кратких комментариев может возникнуть путаница, и все будут ломать голову, пытаясь внести свой код.

6. Оперативно устраняйте проблемы с кодом

При написании кода для Python очень важно немедленно исправить любые проблемы с кодом. Если появляется несколько ошибок, их немедленное исправление — лучший способ убедиться, что ничего не упущено, что позволяет быстро выполнить повторное тестирование.

7. Пишите читаемый код

При написании кода на Python очень важно, чтобы каждая строка была легко читаемой. В конечном счете, каждая часть кода очень сфокусирована, предоставляя четкую функцию, класс или модуль для этой строки кода. Читаемый код позволяет командам вносить свой код без ненужных задержек и красиво оформленный окончательный проект.

8. Написание объектно-ориентированного кода

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это компонент, который правильно структурирует дизайн программного обеспечения вокруг различных точек данных или объектов. При написании ООП любые написанные фрагменты кода становятся пригодными для повторного использования в будущих проектах и ​​предотвращают возможность избыточности, что приводит к значительным задержкам проекта.

9. Используйте один оператор кода в строке

Типичная поговорка в программировании на Python: «делай много с малым», , которую должен помнить каждый разработчик при написании кода. Обычной практикой при написании кода Python является написание одного фрагмента кода в строке, при этом новая строка отмечает конец первого фрагмента кода. В конечном итоге это означает, что каждая часть кода Python намного мощнее и предотвращает написание ненужного кода.

10. Используйте правильное соглашение об именах

При написании кода Python использование правильного метода именования может сэкономить время. С различными переменными, функциями, классами, пакетами и т. д. выбор логического соглашения об именах поможет упростить график проекта и упростить добавление кода членами команды.

11. Создайте надлежащую структуру репозитория

Мы не можем переоценить, насколько эффективной может быть структура репозитория кода для проекта, особенно с близкими сроками выполнения. Когда разработчики используют термин «структура», уровень организации берется для достижения общей цели. Написание чистого, лаконичного кода, который легко читается, — фундаментальный аспект успеха.

12. Использование виртуальных сред

У каждого разработчика должна быть настроена виртуальная среда для каждого незавершенного проекта. Создание этой виртуальной среды позволяет избежать проблем с конфликтами библиотек, поскольку для разных проектов могут потребоваться версии определенной библиотеки.

13. Используйте модуль ведения журналов Python

Каждая стандартная библиотека Python поставляется со встроенным модулем ведения журналов, полностью гибким и предназначенным для того, чтобы разработчики могли создавать уникальные конфигурации для удовлетворения своих конкретных потребностей в ведении журналов. Благодаря тому, что каждый модуль ведения журнала Python имеет свой уникальный обработчик, каждый журнал можно легко найти и соединить со своим обработчиком, что позволяет разработчикам больше свободы в дизайне.  

14. Чаще тестируйте свой код

Никогда не недооценивайте силу последовательного тестирования. Регулярная проверка кода может изменить правила игры. Хорошая привычка — написать тестовый код и запустить этот код, чтобы проверить наличие ошибок или возможных ошибок. Потратив время на тестирование кода, вы убедитесь, что каждая строка является точной и полностью функциональной.

15. Дзен Python

Дзен Python состоит из 20 поэтических строк, объясняющих, как всем разработчикам следует писать чистый и лаконичный код на Python. Эта баллада приобрела популярность среди разработчиков Python и в конечном итоге стала набором заповедей, которым свято следуют все «питоновцы».

Изучение программирования на Python в Coding Dojo

Когда дело доходит до изучения программирования на Python, учебные курсы — отличный вариант. На учебном курсе по кодированию Python от Coding Dojo вы получите практический опыт, чтобы стать разработчиком Python в кратчайшие сроки. Изучив все лучшие практики Python, такие как ООП в Python, SQL-запросы, веб-безопасность и многое другое, вы получите навыки, необходимые работодателям на современном рынке труда. Зарегистрироваться Сегодня; ваше будущее ждет!

Часто задаваемые вопросы о лучших практиках Python

Часто задаваемые вопросы об обучении программированию на Python.

Для чего используется Python?

Python часто называют универсальным языком программирования с бесконечным количеством приложений, таких как создание веб-сайтов и программного обеспечения, автоматизация задач и выполнение сложного анализа данных. Python — король всех языков программирования, начиная с реальных приложений и заканчивая машинным обучением, искусственным интеллектом и наукой о данных.

Зачем изучать Python?

В конечном счете, выберите Python, если вы хотите научиться программировать и не знаете, какой язык программирования выбрать. Обладая широким спектром возможностей, разработчики, освоившие этот язык кодирования, могут работать в самых разных отраслях в качестве инженеров-программистов, специалистов по данным и разработчиков приложений; возможности безграничны.

Где выучить Python?

Если вам интересно, где лучше всего изучать Python или любой другой язык программирования, учебные курсы по программированию — отличный вариант. Изучение Python может быть сложным поначалу, особенно для тех, кто не имеет степени в области компьютерных наук.

Благодаря практическому подходу к обучению, гибким вариантам распределения времени и поддержке, учебные курсы могут помочь любому, от новичка до мастера Python. Благодаря многолетнему опыту Coding Dojo предлагает курсы Coding Bootcamps, которые позволяют каждому стать экспертом в Python.

Насколько сложно изучать Python?

Помимо универсальности, Python относительно прост в освоении для начинающих. Благодаря синтаксису, почти идентичному английскому языку, многие новые разработчики находят Python довольно простым для чтения и понимания.