编写更好的 Python 代码的技巧（编写.更好.代码.技巧.Python...）

您是否曾经将您的代码与经验丰富的开发人员的代码进行比较并感受到明显的差异？也许你的代码可以工作，但它看起来不像他们的那么干净或有组织。原因可能是因为经验丰富的开发人员坚持社区建立的最佳实践。这些做法在在线教程中经常被忽视，但它们对于编写高质量、可维护的代码至关重要。在本文中，我们将探讨基于这些最佳实践编写更好的 Python 代码的 10 个技巧。

1。使用有意义且具有描述性的变量名称

编写高质量代码最重要的方面之一是使用描述性变量名称。不要使用通用或单字母变量名称，而是要使变量不言自明。这将使您的代码更容易被其他人理解，甚至您自己在一段时间后回来查看它时也更容易理解。

例如，您可以使用更具描述性的名称，例如“number_of_students”，而不是使用“x”这样的变量名称来存储值 5。这可以清楚地表明变量代表什么，并使您的代码更易于理解。

2。遵循正确的缩进并使用一致的间距

正确的缩进和一致的间距是使代码可读的关键。在Python中，缩进用于定义代码块，例如for循环和if语句。在整个代码中使用一致的 4 个空格缩进很重要，以避免解释器感到困惑。

此外，请确保在函数参数中的运算符之间和逗号之后使用空格。这使您的代码更具视觉吸引力且更易于阅读。

3。使用注释来记录您的代码

注释是不执行的代码行，但可以作为其他开发人员（和您自己）的注释，以了解您的代码在做什么。在代码中添加注释是一种很好的做法，尤其是对于更复杂的函数或算法。

撰写评论时，请务必解释您为什么要做某事，而不仅仅是解释您在做什么。这将为您的代码提供上下文并帮助其他人理解您的思维过程。

4。实施错误处理

虽然编写有效的代码很棒，但编写可以优雅地处理错误的代码就更好了。错误处理是预测和处理代码执行过程中可能发生的错误的过程。

在 Python 中，有内置的错误处理方法，例如 try- except 块和 raise 语句。通过在代码中实现错误处理，您可以防止意外崩溃并提高程序的整体稳健性。

5。使用函数避免重复代码

函数是执行特定任务并且可以多次重用的代码块。编写代码时，尝试识别模式和重复任务，并为这些任务创建函数。这将使您的代码更加简洁且易于维护。

例如，如果您有一段计算两个数字之和的代码，您可以创建一个接受两个数字作为参数并返回总和的函数，而不是多次编写相同的代码。

6。使用内置函数和库

Python拥有大量的内置函数和库，可以帮助你更高效地完成你想要的任务。不要编写自己的函数来执行特定操作，而是研究是否有内置函数或库可以为您执行此操作。

例如，如果您需要将字符串转换为大写，您可以使用Python中内置的upper()函数，而不是编写自己的函数。

7。测试您的代码

最后但同样重要的一点是，请确保在部署代码之前对其进行测试。测试有助于确保您的代码按预期工作，并可以检测开发过程中可能漏掉的任何错误或错误。

8。使用有意义且格式化的文档

除了使用注释来记录代码之外，为整个项目或程序提供文档也很重要。这包括对代码用途、如何使用代码以及任何相关信息或参考的清晰描述。这不仅可以帮助其他人理解您的代码，还可以帮助您记住代码的用途。

9。定期重构你的代码

当您继续从事一个项目时，您的代码可能会变得混乱且效率低下。定期返回并重构代码非常重要，这意味着重新组织和优化代码以获得更好的性能和可读性。这有助于提高代码的整体质量，并使其更易于长期维护。

10。使用描述性提交消息

如果您正在与多个协作者一起处理一个项目，或者只是想跟踪自己的更改，那么在更改代码时使用描述性提交消息非常重要。这涉及总结所做的更改并提供进行这些更改的背景。这使得您可以更轻松地跟踪和了解项目的进展。

您可以编写简单的测试用例来检查代码的功能，或使用unittest或pytest等测试框架进行更系统的测试。

通过获得 Python 认证可以提高 Python 编码技能。这些认证为个人提供了展示他们在使用 Python 语言编程的各个方面的专业知识的机会。

PCEP 认证非常适合熟悉计算机编程基本概念（例如数据类型、函数和条件）的个人。它展示了对 Python 语法、语义和运行时环境的熟练程度。

对于那些对 Python 面向对象编程 (OOP) 方法感兴趣的人来说，PCAP 认证是理想的选择。它涵盖了编程中的高级主题，包括 OOP 基础知识、模块和包、异常处理以及字符串的高级操作。

PCPP1 认证是通用编程轨道中两个级别中的第一个。它专为想要展示其在计算机编程和 Python 语言的高级和专业领域的全面知识和专业知识的开发人员、IT 专业人员和工作人员而设计。

最后，PCED 认证侧重于与 Python 相关的基础数据分析技能。它验证各种数据处理任务的熟练程度，包括采集、预处理、验证和分析以及可视化。

总之，通过遵循这些技巧，您可以显着提高 Python 代码的质量和可读性。请记住始终考虑可扩展性和可维护性，并不断努力提高您的编码技能。快乐编码！

以上就是编写更好的 Python 代码的技巧的详细内容，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！