Python, một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất thời gian gần đây, có một cộng đồng lớn các nhà phát triển và lập trình viên trên toàn cầu
Nhiều người mới bắt đầu, cũng như các lập trình viên có kinh nghiệm, đang sử dụng Python làm ngôn ngữ lập trình ưa thích của họ. Ngoài ra, vì đây là ngôn ngữ mã nguồn mở nên việc chia sẻ kiến thức trong cộng đồng cũng rất nổi bật
Đó là lý do tại sao cần tuân theo một số quy ước mã hóa giúp cải thiện chất lượng và khả năng đọc mã
Bài viết này sẽ thảo luận về 5 phương pháp hay nhất về Python có thể thực sự hữu ích cho các lập trình viên Python để cải thiện trải nghiệm mã hóa của họ
1. Viết mã có cấu trúc tốt
Cho dù bạn đang viết một tập lệnh nhỏ để tạo một dự án chi tiết, việc có một mã có cấu trúc tốt với tên riêng của các mô-đun, thụt lề chính xác và tài liệu sẽ cải thiện khả năng sử dụng của mã trong tương lai
Đặc biệt trong khi tạo dự án, bạn phải bao gồm tệp README để mô tả dự án của mình, tệp setup.py để thiết lập đúng dự án của bạn trong môi trường mới và tệp requirements.txt để mô tả các phụ thuộc cần thiết. Và, cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, tài liệu mô tả cách thức hoạt động của tất cả các thành phần trong dự án của bạn. Bạn cũng có thể đưa một số bài kiểm tra vào kho lưu trữ của mình
Nhận quyền truy cập vào nội dung cao cấp trên Python & Khoa học dữ liệu trực tiếp từ Chuyên gia trong ngành — trở thành thành viên trung bình bằng liên kết giới thiệu của tôi để Mở khóa nội dung. https. //pranjalai. vừa phải. com/thành viên
2. Có nhận xét và tài liệu phù hợp
Kết hợp các nhận xét trong mã của bạn có thể là bước đầu tiên để có tài liệu phù hợp. Ví dụ: vai trò của một mô-đun cụ thể trong mã của bạn là gì, chức năng hoạt động như thế nào hoặc vai trò của chức năng, v.v. có thể được mô tả bằng nhận xét
Trong Python, có hai loại nhận xét. Một là nhận xét một dòng bắt đầu bằng ký hiệu băm [#]. Các loại nhận xét này có thể giúp chúng tôi mô tả một dòng mã cụ thể giống như chức năng của một biểu thức
print[“hello world”] #one line comment. bản in này xin chào thế giới
Loại khác là nhận xét nhiều dòng bắt đầu và kết thúc bằng ba dấu ngoặc kép [‘’’]. Chúng hữu ích hơn khi mô tả một mô-đun hoặc một chức năng
Có những nhận xét có ý nghĩa và tài liệu phù hợp sẽ cải thiện khả năng đọc và khả năng sử dụng mã của bạn rất nhiều
3. Đặt tên đúng cho các biến, lớp, hàm và mô-đun‘’’ đây là một nhận xét có thể
Lấy nhiều
Dòng ‘’’
Một trong những lỗi phổ biến nhất của các nhà phát triển Python mới bắt đầu là đặt tên biến, lớp, hàm không đúng cách, v.v. Chúng ta nên luôn luôn tránh viết các tên biến có một chữ cái cho các tên lớp hoặc hàm được viết tắt quá nhiều.
e. g. một biến lưu trữ nhiệt độ của một chất nên được đặt tên là nhiệt độ hoặc nhiệt độ thay vì t. PEP-8 là một hướng dẫn phổ biến đối với các lập trình viên Python, hướng dẫn này cho chúng ta biết cách đặt tên đúng cho các biến, lớp và hàm của mình
Ví dụ
- Một biến dài nên được phân tách bằng dấu gạch dưới [_], e. g. tên_biến_dài
- Trong khi viết tên lớp CamelCase nên được sử dụng, e. g. LongClassName
- Để viết các chức năng sử dụng dấu gạch dưới nên e. g. Tên chức năng[]
Cách tốt nhất để cải thiện chất lượng của cơ sở mã là làm cho nó nhỏ gọn hơn và theo mô-đun. Mô-đun giống như một tập hợp các chức năng mà bạn có thể sử dụng trong mã của mình khi cần
Python có nhiều mô-đun và thư viện trong kho lưu trữ được gọi là PyPI hoặc chỉ mục gói python. Nó chứa nhiều mô hình được viết bởi các nhà phát triển Python, mà bạn có thể triển khai trong mã của mình chỉ bằng cách cài đặt chúng từ internet. Điều này ngăn bạn triển khai tất cả logic từ đầu và làm cho tập lệnh của bạn trở nên gọn gàng và dễ đọc
Một mặt tốt khác của việc sử dụng các mô-đun là hầu hết các mô hình hiện có này được viết bởi các lập trình viên có nhiều năm kinh nghiệm và họ có thể cung cấp cho bạn giải pháp tốt nhất có thể, điều này sẽ khiến bạn mất rất nhiều thời gian để suy nghĩ lại từ đầu.
5. Sử dụng môi trường ảoMục đích chính của môi trường ảo trong Python là tạo một môi trường riêng cho các dự án Python. Điều này trở nên đặc biệt hữu ích khi bạn đang sử dụng bất kỳ mô-đun hoặc thư viện bên thứ ba nào trong dự án của mình
Nếu hai dự án sử dụng các phiên bản khác nhau của cùng một mô-đun [bên thứ ba], python sẽ khó hiểu phiên bản nào được yêu cầu cho dự án nào vì cả hai phiên bản được lưu trong cùng một thư mục có cùng tên tệp
Vấn đề này có thể được giải quyết dễ dàng bằng cách sử dụng môi trường ảo cho từng dự án nơi các phụ thuộc được lưu trữ độc lập
Để sử dụng môi trường ảo, chúng ta phải cài đặt nó bằng dòng mã sau
pip install virtualenvVà để tạo một môi trường mới, chúng ta có thể sử dụng
python3 -m venv envĐiều này làm cho cuộc sống của bạn dễ dàng hơn rất nhiều khi bạn đang làm việc trên các dự án khác nhau cùng một lúc
Sự kết luận
Khi bạn đang làm việc trên một dự án chuyên nghiệp cùng với nhóm, điều thực sự cần thiết là các thành viên trong nhóm của bạn hiểu mã của bạn
Thực hiện theo các phương pháp này sẽ giúp bạn đạt được điều đó vì những phát minh này đang được sử dụng bởi hàng triệu nhà phát triển python trên toàn cầu. Bạn cũng có thể thực hiện những nguyên tắc này trong khi thực hiện các dự án cá nhân để nâng cao hiểu biết của bạn về dự án và phản ánh tính chuyên nghiệp trong công việc của bạn
Trước khi bạn đi…
Nếu bạn thích bài viết này và muốn theo dõi các bài viết thú vị hơn về Python & Khoa học dữ liệu — hãy cân nhắc trở thành thành viên trung bình bằng cách nhấp vào đây https. //pranjalai. vừa phải. com/thành viên
Vui lòng cân nhắc đăng ký bằng liên kết giới thiệu của tôi. Theo cách này, một phần phí thành viên thuộc về tôi, điều này thúc đẩy tôi viết nhiều nội dung thú vị hơn về Python và Khoa học dữ liệu