Python | 代码最佳实践和指南（一）

Question

如题所述

Answer 1

创建清晰、易于理解的代码是数据专业人员的重要任务。然而，代码的执行只是工作的半部分。代码需要清晰、易于传递，并对干扰具有鲁棒性。遵循项目中的编码准则，可以节省自己和团队成员未来重构代码的时间。

本文将探讨一些编码最佳实践和指导方针，旨在使代码更清晰、更易于访问。

结构和组织是代码清晰度的关键因素。选择有意义的变量和函数名是实现这一点的首要步骤。例如，当处理银行帐户信息时，将变量命名为“account_number”而非“number”或“n”，可以提供更多信息，使代码在后续使用时更易于理解。

选择命名约定同样重要。驼峰命名和下划线命名是两种普遍接受的命名约定，分别使用大写字母分隔和下划线分隔变量中的单词。选择哪种约定取决于个人偏好、公司编码标准及编程语言。但重要的是在整个项目中保持一致。

注释和空白是增强代码可读性的关键。描述性注释解释每段代码的作用，特别是在复杂方程或函数中。向变量定义添加注释，标记复制代码，以及对源数据引用进行说明，都是有用的实践。

使用“TODO”注释并使用大写开始，可以提醒自己及团队成员需要完成的任务。同时，适当的空白可以提高代码的可扫描性和可理解性，帮助快速发现错误。

一致的格式和缩进对于提高代码的可读性同样重要。在某些语言中，缩进用于视觉上分隔代码的不同部分。一致的格式遵循团队或公司的标准，以满足读者的期望。

团队沟通在数据专业中的编程任务中至关重要。文档文件应包括代码的目的、正确使用方法及运行时需要考虑的任何怪癖。文档应包括输入输出信息、关键注释、错误检测和维护信息等。

创建清晰的文档结构，将用户最重要的信息放在顶部。使用标签、大写字母或一系列破折号突出显示关键信息。文档字符串是第一次使用代码的人的宝贵资源，提供关于代码的信息。

虽然编写文档可能是一项繁重的工作，但适当的文档在将代码传递给他人或重新使用长时间未使用的旧项目时，可以节省大量时间。遵循上述最佳实践，可以使代码更清晰、更易于理解，为团队协作和代码维护提供坚实的基础。