python помощь в написании кода

Python с абсолютного нуля. Учимся кодить без скучных книжек

python помощь в написании кода. python h. python помощь в написании кода фото. python помощь в написании кода-python h. картинка python помощь в написании кода. картинка python h. Не­дав­но мы про­води­ли опрос о том, какой курс по Python был бы инте­рес­нее читате­лям. Две пер­вые строч­ки с боль­шим отры­вом в нем заняли вари­анты «для хакера» и «Python с нуля». Узнав о таком положе­нии дел, мы немед­ленно заказа­ли статью о том, как начать прог­рамми­ровать на Python. Если она будет иметь успех, то может прев­ратить­ся в целую серию. Отли­чие нашего под­хода — в том, что мы объ­ясня­ем все живым язы­ком и даем нес­кучные при­меры. В общем, обу­чение в фир­менном сти­ле «Хакера»!

Содержание статьи

От редакции

Не­дав­но мы про­води­ли опрос о том, какой курс по Python был бы инте­рес­нее читате­лям. Две пер­вые строч­ки с боль­шим отры­вом в нем заняли вари­анты «для хакера» и «Python с нуля». Узнав о таком положе­нии дел, мы немед­ленно заказа­ли статью о том, как начать прог­рамми­ровать на Python. Если она будет иметь успех, то может прев­ратить­ся в целую серию. Отли­чие нашего под­хода — в том, что мы объ­ясня­ем все живым язы­ком и даем нес­кучные при­меры. В общем, обу­чение в фир­менном сти­ле «Хакера»!

И, пос­коль­ку это экспе­римент, статья дос­тупна без плат­ной под­писки.

Ес­ли у тебя на ком­пе есть сов­ремен­ный дис­три­бутив Linux, то в него уже вхо­дит Python 3, а писать пер­вые прог­раммы будет удоб­но в IDLE — прос­том редак­торе кода, который при­лага­ется к Python. В Ubuntu, что­бы уста­новить его, набери в кон­соли

В Windows при уста­нов­ке Python обя­затель­но отметь на пер­вом экра­не уста­нов­щика галоч­ку Add to Path, что­бы мож­но было запус­кать python3 из коман­дной стро­ки в любом удоб­ном мес­те.

За­пус­тив IDLE, зай­ди в Options → Configure IDLE, перей­ди на вклад­ку General и пос­тавь галоч­ку на пун­кте Open Edit Window, наж­ми ОK и переза­пус­ти IDLE. Теперь мож­но писать прог­раммы, сох­ранять их и запус­кать кла­вишей F5. Ну что, пог­нали?

Переменные

А если изна­чаль­но неиз­вес­тно, какие чис­ла надо скла­дывать? Тог­да приш­лось бы спер­ва поп­росить юзе­ра ввес­ти их в кон­соли и нажать Enter. Давай так и сде­лаем:

Внут­ри ско­бочек у input ты пишешь пояс­нение для юзе­ра, что кон­крет­но его про­сят ввес­ти. Но вот беда, по умол­чанию все, что вво­дит­ся через input, счи­тает­ся не чис­лом, а стро­кой, поэто­му, преж­де чем скла­дывать количес­тво лит­ров пива, нуж­но сна­чала пре­обра­зовать вве­ден­ные стро­ки в чис­ла с помощью фун­кции int().

Во­обще, типов перемен­ных мно­го, но суть ты уло­вил — что­бы про­изво­дить с перемен­ными какие‑то дей­ствия, нуж­но их сна­чала при­вес­ти к одно­му типу — к стро­ково­му, или к чис­ловому, или еще к какому‑нибудь. Если с этим не замора­чивать­ся, Python сло­жит не чис­ла, а стро­ки и вве­ден­ные 2 и 3 лит­ра пива в сум­ме дадут не 5, а целых 23. Хорошо бы так было в реаль­нос­ти!

Вот еще при­мер­чик, рас­счи­тыва­ющий, сколь­ко тебе еще пить пиво, исхо­дя из сред­ней про­дол­житель­нос­ти жиз­ни в Рос­сии:

Условия

В осно­ве любой прог­раммы лежат усло­вия. В зависи­мос­ти от того, выпол­няют­ся они или не выпол­няют­ся, прог­рамма может пой­ти по одно­му или дру­гому пути. Пред­ставь, ты едешь на машине и смот­ришь на часы: если уже есть десять вечера, то повора­чива­ешь домой, если нет, то мож­но заехать в гос­ти. Точ­но так же работа­ет и прог­рамма: про­веря­ет какое‑то зна­чение и сво­рачи­вает туда или сюда и выпол­няет соот­ветс­тву­ющий кусочек кода.

Бло­ки кода в Python отде­лают­ся отсту­пами. Отступ на самом деле может быть любым, нап­ример некото­рые пред­почита­ют исполь­зовать вмес­то четырех про­белов кла­вишу Tab. Глав­ное — не сме­шивать в одной прог­рамме отсту­пы раз­ного типа. Если уж начал исполь­зовать четыре про­бела, то исполь­зуй по всей прог­рамме, а то Python будет на тебя ругать­ся и уни­жать.

Еще один важ­ный момент здесь — это знак равенс­тва в усло­вии. Он пишет­ся как двой­ное «рав­но» ( == ) и этим отли­чает­ся от прис­воения — оди­нар­ного «рав­но».

Фун­кция lower(), преж­де чем срав­нивать усло­вие, дела­ет все бук­вы в стро­ке малень­кими, потому что глу­пый юзер может ввес­ти сло­во YES с горящим Caps Lock, и это надо пре­дус­мотреть заранее.

На самом деле lower( ) — не прос­то фун­кция, а метод клас­са string (стро­ка). Имен­но поэто­му он вызыва­ется через точ­ку пос­ле перемен­ной, которая содер­жит стро­ку. О клас­сах и методах мы погово­рим как‑нибудь в дру­гой раз, а пока прос­то запом­ни, что некото­рые фун­кции вызыва­ются таким обра­зом.

Источник

26 полезных приёмов и хитростей Python

python помощь в написании кода. pythonTricks. python помощь в написании кода фото. python помощь в написании кода-pythonTricks. картинка python помощь в написании кода. картинка pythonTricks. Не­дав­но мы про­води­ли опрос о том, какой курс по Python был бы инте­рес­нее читате­лям. Две пер­вые строч­ки с боль­шим отры­вом в нем заняли вари­анты «для хакера» и «Python с нуля». Узнав о таком положе­нии дел, мы немед­ленно заказа­ли статью о том, как начать прог­рамми­ровать на Python. Если она будет иметь успех, то может прев­ратить­ся в целую серию. Отли­чие нашего под­хода — в том, что мы объ­ясня­ем все живым язы­ком и даем нес­кучные при­меры. В общем, обу­чение в фир­менном сти­ле «Хакера»!

Python — один из самых популярных и востребованных языков программирования. На это есть несколько причин:

В процессе работы с Python каждый находит для себя какие-то полезные модули и приёмы. В этой подборке вы узнаете о некоторых полезных хитростях.

all и any

Одна из многих причин популярности Python — его читабельность и выразительность.

Часто шутят, что Python — это «исполняемый псевдокод». Однако когда вы можете писать код таким образом, становится сложно не согласиться:

bashplotlib

Хотите строить графики в консоли?

$ pip install bashplotlib

Стройте на здоровье.

collections

В Python есть классные встроенные типы данных, но порой они ведут себя не совсем так, как хотелось бы.

К счастью, во встроенной библиотеке Python есть модуль collections с удобными дополнительными типами данных:

Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумывались.

13 сентября – 9 октября, Санкт-Петербург и онлайн, Беcплатно

Используем командную строку:

Это может пригодиться при интерактивной сессии в Python, а также для динамического изучения объектов и модулей, с которыми вы работаете.

emoji

И не делайте вид, что не хотите попробовать:

from __future__ import

Одним из последствий популярности Python является то, что постоянно разрабатываются и выходят новые версии. Новые версии — новые возможности, но только не для вас, если вы пользуетесь устаревшей.

Впрочем, не всё так плохо. Модуль __future__ даёт возможность импортировать функциональность будущих версий Python. Это прямо как путешествие во времени, или магия:

geopy

Программистам может быть сложно ориентироваться в географии. Однако модуль geopy всё упрощает:

Он работает путём абстрагирования API разных сервисов геокодирования. Этот модуль даёт возможность узнать полный адрес места, его долготу и широту и даже высоту.

howdoi

Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?

Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:

$ pip install howdoi

Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:

Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:

inspect

Модуль inspect пригодится для понимания того, что происходит за кулисами в Python. Вы даже можете вызывать его методы на них самих!

Ниже используется метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Также используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его определили.

Последняя команда выводит номер строки, на которой она сама находится:

Конечно, кроме таких банальных применений этот модуль может оказаться полезным для понимания того, что делает ваш код. Также вы можете использовать его, чтобы писать самодокументированный код.

Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным.

Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.

Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.

**kwargs

Когда изучаешь любой язык, на пути встречается множество краеугольных камней. В случае с Python понимание таинственного синтаксиса **kwargs можно считать одним из них.

Две звёздочки впереди объекта словаря дают возможность передавать в функцию содержимое этого словаря как именованные аргументы.

Ключи словаря — это имена аргументов, а значения передаются в функцию. Вам даже не обязательно называть его kwargs :

Это полезно в тех случаях, когда ваши функции должны обрабатывать именованные аргументы, не определённые заранее.

Прим.перев. Также это может пригодиться при написании функций-обёрток, которые передают все аргументы другой функции.

Генераторы списков

Ещё одна классная особенность Python, дающая возможность быстро создавать списки. Такие выражения позволяют легко писать чистый код, который читается почти как естественный язык:

newspaper3k

Если вы ещё с ним не встречались, то приготовьтесь к тому, что модуль newspaper снесёт вам крышу.

Он даёт возможность извлекать статьи и связанные мета-данные из множества разных источников. Можно извлечь изображения, текст и имена авторов.

В нём даже есть встроенная NLP-функциональность.

Поэтому, если вы собирались использовать BeautifulSoup или другую библиотеку для вебскрапинга в своём следующем проекте, лучше сэкономьте своё время и силы и установите newspaper:

$ pip install newspaper3k

Перегрузка операторов

В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы.

На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов.

Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете:

pprint

Стандартная функция Python print() делает своё дело. Но если попытаться вывести какой-нибудь большой вложенный объект, результат будет выглядеть не очень приятно.

Здесь на помощь приходит модуль из стандартной библиотеки pprint (pretty print). С его помощью можно выводить объекты со сложной структурой в читабельном виде.

Мастхэв для любого Python-разработчика, работающего с нестандартными структурами данных:

Queue

Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue.

Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.

Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.

Наконец, приоритетные очереди позволяют извлекать объекты согласно порядку их сортировки.

Здесь можно посмотреть на пример использования очередей в многопоточном программировании на Python.

__repr__

При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:

Это сильно упрощает отладку. Вот всё, что вам нужно сделать:

Прим.перев. Метод __repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы.

Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль.

Библиотека sh может стать приятной альтернативой.

Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python:

Прим.перев. Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.

Аннотации типов

Python — динамически типизированный язык. Вам не нужно указывать тип данных при определении переменных, функций, классов и т.д.

Это позволяет ускорить процесс разработки. Однако мало что раздражает так сильно, как ошибка времени выполнения, возникшая из-за простого несовпадения типа.

С версии Python 3.5 при определении функции можно добавлять аннотации типов:

Можно даже определять псевдонимы типов:

Хотя их использование опционально, с помощью аннотаций типов код можно сделать более понятным.

Также они позволяют использовать инструменты для проверки типов, чтобы отлавливать ошибки TypeError.

Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier, глобально уникальный идентификатор).

Так мы создаём случайное 128-битное число, которое почти наверняка будет уникальным.

Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов или 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.

Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.

Вполне недурно для двух строк кода.

Виртуальные среды

Часто Python-программисты работают над несколькими проектами одновременно. К сожалению, порой два проекта зависят от разных версий одной зависимости. Какую же установить?

К счастью, в Python есть поддержка виртуальных сред, которые позволяют взять лучшее от двух миров. В командной строке нужно ввести:

Теперь вы можете иметь разные независимые версии Python на одной машине.

wikipedia

У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.

Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным:

Юмор — ключевая особенность Python. В конце концов, язык был назван в честь британского комедийного шоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Во многих местах официальной документации можно найти отсылки к самым известным эпизодам шоу.

Конечно, чувство юмора не заканчивается на документации. Попробуйте ввести следующую строку:

Оставайся собой, Python. Оставайся собой.

YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.

В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.

Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. Установить можно так:

$ pip install pyyaml

А затем импортировать:

PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов.

Напоследок ещё одна клёвая штука. Когда-нибудь возникала необходимость создать словарь из двух списков?

Встроенная функция zip() принимает несколько итерируемых объектов и возвращает последовательность кортежей. Каждый кортеж группирует элементы объектов по их индексу.

А какие приёмы или полезные библиотеки знаете вы? Делитесь в комментариях.

Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.

Перейти к регистрации

Источник

Путеводитель по Python. Пишем великолепный код

Kenneth Reitz на PyCon в Австралии (2012)

python помощь в написании кода. 2c147881e70c3c0665e78f4237f327dc. python помощь в написании кода фото. python помощь в написании кода-2c147881e70c3c0665e78f4237f327dc. картинка python помощь в написании кода. картинка 2c147881e70c3c0665e78f4237f327dc. Не­дав­но мы про­води­ли опрос о том, какой курс по Python был бы инте­рес­нее читате­лям. Две пер­вые строч­ки с боль­шим отры­вом в нем заняли вари­анты «для хакера» и «Python с нуля». Узнав о таком положе­нии дел, мы немед­ленно заказа­ли статью о том, как начать прог­рамми­ровать на Python. Если она будет иметь успех, то может прев­ратить­ся в целую серию. Отли­чие нашего под­хода — в том, что мы объ­ясня­ем все живым язы­ком и даем нес­кучные при­меры. В общем, обу­чение в фир­менном сти­ле «Хакера»!

Структурируйте свой проект

Под структурой мы подразумеваем решения, которые Вы приняли в отношении того, как Ваш проект сможет достичь поставленных целей. Мы должны рассмотреть как лучше использовать функциональные особенности языка Python, чтобы писать чистый и эффективный код. С практической точки зрения, понятие «структура» означает создание (написание) чистого когда в котором, логика и зависимости так же ясны как организация файлов и папок в файловой системе.

Какие функции должны быть перемещены в какие модули? Как пойдет поток данных через проект? Какие особенности и функции могут быть сгруппированы вместе и изолированы? Отвечая на подобные вопросы, Вы можете начать планировать как будет выглядеть готовый продукт.

В данном разделе мы внимательнее посмотрим на систему модулей и импортов в Python, т.к. они являются центральным элементом в обеспечении структурирования Вашего проекта. Затем, мы обсудим различные точки зрения о том, как построить код, который может быть расширен и надежно протестирован.

Структура решает

Благодаря тому, что импорты и модули обрабатываются в Python, сравнительно просто структурировать проект написанный на этом языке. Слово «просто», в данном контексте означает, что Вы не будете создавать лишних ограничений, и то, что модель импортируемого модуля легко понять. Таким образом, Вам остается сконцентрироваться на чисто архитектурной задаче, а именно трудиться над созданием различных частей Вашего проекта и их взаимодействии.

Модули

Модули в Python являются одним из основных слоев абстракции которые доступны, и, вероятно, являются наиболее нативными для языка. Уровни абстракции позволяют разделить код на части обрабатывающие соответствующие данные и содержащие какой-либо функционал.

Чтобы придерживаться стиля руководства, старайтесь давать модулям короткие имена, содержащие только буквы нижнего регистра и уверяться, что Вы не используете специальные символы, такие как точка (.) или знак вопроса (?). Так как имя файла подобное my.spam.py, Вы должны избегать. Именование таким образом будет мешать Python искать модули.

В данном примере Python ожидает найти » spam.py » в папке по имени » my «, которой не существует. Существует пример того, как точечная нотация должна быть использована в документах Python.

Помимо некоторых ограничений именования, ничего больше не требуется файлу чтобы стать Python-модулем, но механизм импорта необходимо понимать для того, чтобы использовать эту концепцию должным образом и избежать некоторых проблем.

После того, как module.py будет найден, интерпретатор Python выполнит модуль в изолированной области видимости. Любое объявление верхнего уровня в файле module.py будет выполнено, включая вложенные импорты, если таковые имеются. Объявления функций и классов сохранятся в словарь модуля.

Затем переменные модуля, функции и классы будут доступны для вызова через пространство имен модуля — центральное понятие в программировании, которое особенно мощно и полезно в языке Python.

Во многих языках, файл включается напрямую используя препроцессор чтобы найти весь код в файле и «скопировать» его в код вызывающего модуля. Это отличается от поведения языка Python, в котором подключаемый код изолирован в области видимости своего модуля, что означает, что Вы можете не беспокоиться о том, что включение кода может иметь нежелательные последствия, например, переопределение существующих функций с тем же именем.

Использование from module import func это способ точно указать функцию, которую вы хотите импортировать и поместить в глобальную область видимости. А так же это менее вредно для кода нежели » import * «, т.к. тут ясно видно что импортируется в глобальную область видимости, преимущество более простой записи import module заключается в экономии нажатий клавиш.

Источник

22 полезных примера кода на Python

python помощь в написании кода. . python помощь в написании кода фото. python помощь в написании кода-. картинка python помощь в написании кода. картинка . Не­дав­но мы про­води­ли опрос о том, какой курс по Python был бы инте­рес­нее читате­лям. Две пер­вые строч­ки с боль­шим отры­вом в нем заняли вари­анты «для хакера» и «Python с нуля». Узнав о таком положе­нии дел, мы немед­ленно заказа­ли статью о том, как начать прог­рамми­ровать на Python. Если она будет иметь успех, то может прев­ратить­ся в целую серию. Отли­чие нашего под­хода — в том, что мы объ­ясня­ем все живым язы­ком и даем нес­кучные при­меры. В общем, обу­чение в фир­менном сти­ле «Хакера»!

Python — один из самых популярных языков программирования, чрезвычайно полезный и в решении повседневных задач. В этой статье я вкратце расскажу о 22 полезных примерах кода, позволяющих воспользоваться мощью Python.

Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.

1. Получаем гласные

2. Первая буква в верхнем регистре

Этот пример используется для превращения каждой первой буквы символов строки в прописную букву. Он работает со строкой из одного или нескольких символов и будет полезен при анализе текста или записи данных в файл и т.п.

3. Печать строки N раз

Этот пример может печатать любую строку n раз без использования циклов Python.

4. Объединяем два словаря

Этот пример выполняет слияние двух словарей в один.

5. Вычисляем время выполнения

Этот пример полезен, когда вам нужно знать, сколько времени требуется для выполнения программы или функции.

6. Обмен значений между переменными

Это быстрый способ обменять местами две переменные без использования третьей.

7. Проверка дубликатов

Это самый быстрый способ проверки наличия повторяющихся значений в списке.

8. Фильтрация значений False

9. Размер в байтах

Этот пример возвращает длину строки в байтах, что удобно, когда вам нужно знать размер строковой переменной.

10. Занятая память

Пример позволяет получить объём памяти, используемой любой переменной в Python.

11. Анаграммы

Этот код полезен для проверки того, является ли строка анаграммой. Анаграмма — это слово, полученное перестановкой букв другого слова.

12. Сортировка списка

Этот пример сортирует список. Сортировка — это часто используемая задача, которую можно реализовать множеством строк кода с циклом, но можно ускорить свою работу при помощи встроенного метода сортировки.

13. Сортировка словаря

14. Получение последнего элемента списка

15. Преобразование разделённого запятыми списка в строку

Этот код преобразует разделённый запятыми список в единую строку. Его удобно использовать, когда нужно объединить весь список со строкой.

16. Проверка палиндромов

Этот пример показывает, как быстро проверить наличие палиндромов.

17. Перемешивание списка

18. Преобразование строки в нижний и верхний регистры

19. Форматирование строки

Этот код позволяет форматировать строку. Под форматированием в Python подразумевается присоединение к строке данных из переменных.

20. Поиск подстроки

Этот пример будет полезен для поиска подстроки в строке. Я реализую его двумя способами, позволяющими не писать много кода.

21. Печать в одной строке

Мы знаем, что функция print выполняет вывод в каждой строке, и если использовать две функции print, они выполнят печать в две строки. Этот пример покажет, как выполнять вывод в той же строке без перехода на новую.

22. Разбиение на фрагменты

Этот пример покажет, как разбить список на фрагменты и разделить его на меньшие части.

На правах рекламы

Серверы для разработчиков — выбор среди обширного списка предустановленных операционных систем, возможность использовать собственный ISO для установки ОС, огромный выбор тарифных планов и возможность создать собственную конфигурацию в пару кликов, активация любого сервера в течение минуты. Обязательно попробуйте!

Источник

Улучшение Python-кода: 12 советов для начинающих

В мои обязанности входит наём Python-разработчиков. Если у заинтересовавшего меня специалиста есть GitHub-аккаунт — я туда загляну. Все так делают. Может быть, вы этого и не знаете, но ваш домашний проект, не набравший ни одной GitHub-звезды, может помочь вам в получении работы.

То же самое относится и к тестовым задачам, выдаваемым кандидатам на должность программиста. Как известно, мы, когда впервые видим человека, формируем первое впечатление о нём за 30 секунд. Это влияет на то, как мы будем, в дальнейшем, оценивать этого человека. Мне кажется несправедливым то, что люди, обладающие привлекательной внешностью, добиваются всего легче, чем все остальные. То же самое применимо и к коду. Некто смотрит на чей-то проект и что-то тут же бросается ему в глаза. Ошмётки старого кода в репозитории — это как крошки хлеба, застрявшие в бороде после завтрака. Они могут напрочь испортить первое впечатление. Может, бороды у вас и нет, но, думаю, вам и так всё ясно.

python помощь в написании кода. . python помощь в написании кода фото. python помощь в написании кода-. картинка python помощь в написании кода. картинка . Не­дав­но мы про­води­ли опрос о том, какой курс по Python был бы инте­рес­нее читате­лям. Две пер­вые строч­ки с боль­шим отры­вом в нем заняли вари­анты «для хакера» и «Python с нуля». Узнав о таком положе­нии дел, мы немед­ленно заказа­ли статью о том, как начать прог­рамми­ровать на Python. Если она будет иметь успех, то может прев­ратить­ся в целую серию. Отли­чие нашего под­хода — в том, что мы объ­ясня­ем все живым язы­ком и даем нес­кучные при­меры. В общем, обу­чение в фир­менном сти­ле «Хакера»!

Обычно легко понять то, что некий код написан новичком. В этом материале я дам вам несколько советов о том, как обыграть кадровиков вроде меня и повысить свои шансы на получение приглашения на собеседование. При этом вас не должна мучить мысль о том, что, применяя эти советы, вы кого-то обманываете. Вы не делаете ничего дурного. Применяя те небольшие улучшения кода, о которых пойдёт речь, вы не только повышаете свои шансы на успешное прохождение собеседования, но и растёте как программист. Не могу сказать, что профессиональному росту способствует упор на заучивание алгоритмов или модулей стандартной библиотеки.

В чём разница между новичком и более опытным разработчиком? Новичок не работал с устаревшими кодовыми базами. Поэтому он не видит ценности в том, чтобы вкладывать время в написание кода, который легко поддерживать. Часто новички работают в одиночку. Они, в результате, не особенно заботятся о читабельности кода.

Ваша цель заключается в том, чтобы показать то, что вас заботит читабельность вашего кода и возможность его поддержки в будущем.

Поговорим о том, как повысить качество ваших Python-проектов. Советы, которыми я хочу поделиться, улучшат ваш код. А если вы не сделаете из них карго-культ, то они ещё и помогут вашему профессиональному росту.

1. Уберите из репозитория ненужные файлы

▍Примеры

2. Не храните в коде секретные данные

В репозитории не должно быть никаких паролей к базам данных, ключей к внешним API, секретных ключей систем шифрования! Подобные вещи надо хранить в конфигурационных файлах или в переменных окружения. Ещё один вариант — их чтение из защищённого хранилища. А включать их в код — это в высшей степени неправильно. Вот — отличное руководство на тему хранения конфигурационных данных, подготовленное в рамках проекта The Twelve-Factor App (другие материалы этого проекта тоже весьма полезны).

▍Примеры

Неправильно: реквизиты базы данных хранятся в коде

Ниже приведён фрагмент Flask-приложения. Автор хранит реквизиты для доступа к базе данных в коде.

Правильно: реквизиты хранятся в переменных окружения

Перенести реквизиты для доступа к базе данных в переменные окружения совсем несложно:

Теперь нужно, перед запуском приложения, инициализировать переменные окружения:

Вот как работать с этим файлом из кода:

3. Добавьте в репозиторий файл README

▍Примеры

Файл README для Python-проекта

4. Если вы используете сторонние библиотеки — добавьте в репозиторий файл requirements.txt

▍Примеры

Файл requirements.txt для Flask-приложения

Добавление файла requirements.txt в корневую директорию проекта — это самый лёгкий способ отслеживания зависимостей. Можно, помимо сведений о самих зависимостях, дать сведения и об их версиях. Вот пример файла requirements.txt :

Указание более подробных сведений о зависимостях с использованием файла requirements.in

Как видите, готовый файл содержит сведения о точных версиях всех зависимостей.

5. Форматируйте код с помощью black

Неоднородное форматирование кода не помешает ему нормально работать. Но если код хорошо отформатирован — это улучшит его читабельность и упростит его поддержку. Форматирование кода может и должно быть автоматизировано. Если вы пользуетесь VS Code, то можете увидеть рекомендацию по установке black в качестве автоматического средства форматирования исходного кода, написанного на Python. Форматирование кода производится при сохранении файлов. Кроме того, black можно установить самостоятельно и форматировать код, пользуясь средствами командной строки.

▍Примеры

Неправильно: неформатированный код

Код, приведённый ниже, тяжело читать и расширять.

Правильно: тот же самый код, отформатированный с помощью black

Применение black гарантирует то, что переформатированный код будет работать так же, как его исходный вариант. Данный инструмент всего лишь снимает с программиста нагрузку по ручному форматированию кода.

6. Избавьтесь от ненужных команд импорта

Ненужные команды импорта обычно остаются в коде после каких-нибудь экспериментов и после рефакторинга. Если в программе не используется некий модуль, который раньше в ней применялся, не забудьте убрать из кода соответствующую команду импорта. Обычно редакторы подсвечивают неиспользуемые команды импорта, что облегчает их поиск и борьбу с ними.

▍Примеры

Неправильно: наличие в коде ненужных команд импорта

В этом фрагменте кода импортированный модуль os не используется:

Правильно: в коде нет ненужных команд импорта

Вышеприведённый код очень просто привести в приличный вид:

7. Избавьтесь от ненужных переменных

То, о чём говорилось в предыдущем пункте, относится и к неиспользуемым переменным. Они могут попасть в код в те моменты, когда программист создаёт их, думая, что они могут пригодиться в дальнейшем, а потом оказывается, что они не нужны.

▍Примеры

Неправильно: наличие в коде ненужной переменной:

Здесь переменная response не используется:

Правильно: в коде нет ненужных переменных

Тут нет ничего лишнего:

8. Следуйте соглашению по именованию сущностей из PEP 8

Именование сущностей — это как форматирование. Неудачный выбор имён не помешает правильной работе программы, но затруднит работу с кодом. Кроме того, единообразный подход к именованию сущностей снимает с программиста нагрузку, связанную с постоянным выдумыванием имён. Почитать PEP 8 можно здесь.

▍Примеры

Правила именования сущностей из PEP 8

Пример применения PEP 8

Ниже приведён фрагмент кода, имеющего достаточно сложную структуру, но соответствующего правилам PEP 8. Тут я, чтобы продемонстрировать именование разных сущностей, поместил простую функцию в класс.

9. Проверяйте код с использованием линтера

Линтер анализирует код и ищет в нём ошибки, которые можно обнаружить автоматически. Перед отправкой изменений в репозиторий код всегда полезно проверять с помощью линтера.

Различные IDE и редакторы кода, вроде pycharm и VS Code, содержат встроенные линтеры и подсвечивают проблемные участки кода. Программист сам принимает решение о том, следовать этим рекомендациям или нет. Поначалу сообщения об ошибках, выдаваемые линтерами, могут показаться непонятными. Для того чтобы в них ориентироваться, стоит уделить некоторое время изучению используемого линтера. Это себя окупит.

Если говорить о линтерах, представленных инструментами командной строки, то в этой сфере я порекомендовал бы flake8. Этот линтер обладает разумными настройками, применяемыми по умолчанию. Обычно ошибки, о которых он сообщает, стоит исправлять. Если вы хотите строже относиться к своему коду — взгляните на pylint. Этот линтер способен выявлять множество ошибок, в число которых входят и те, о которых мы тут не говорим.

▍Примеры

Файл, который нужно почистить

В нижеприведённом коде (файл ping.py ) можно увидеть некоторые проблемы и без применения линтера.

Результаты анализа кода с помощью flake8

Результаты анализа кода с помощью pylint

10. Удалите из кода команды print, используемые при отладке

▍Примеры

Неправильно: отладочные команды print в коде

Правильно: код без ненужных команд print

Если убрать из кода отладочные команды — это уменьшит размер функции и повысит удобство работы с ней. А это всегда хорошо.

11. Не держите в репозитории закомментированный код

Очищайте репозиторий от закомментированных старых версий кода и от закомментированного кода, который был написан для проведения каких-нибудь экспериментов. Если вы когда-нибудь решите вернуться к старой версии программы — это всегда можно сделать с помощью инструментов применяемой вами системы контроля версий. Остатки старого кода сбивают с толку тех, кто читает тексты программ. Такой код создаёт впечатление небрежного отношения к нему его автора.

▍Примеры

Неправильно: ненужные комментарии в коде

Автор экспериментировал, прямо в коде программы, с преобразованием строк. Решено было не включать результаты этих экспериментов в итоговый вариант программы, но, на всякий случай, соответствующий код не удалили полностью, а лишь закомментировали.

Правильно: код, в котором нет ненужных комментариев

Обратите внимание на то, насколько легче читать предыдущий код, из которого убраны ненужные комментарии.

12. Оформляйте скрипты в виде функций

▍Примеры

Неправильно: скрипт, не оформленный в виде функции

Выполнение кода в этом примере начинается в первой строке и заканчивается в последней. Такой подход оправдан в том случае, если речь идёт о простых скриптах. Но если код скрипта окажется сложнее, воспринять его будет уже не так легко.

Правильно: скрипт, оформленный в виде функции

Домашнее задание

Говорят, что мы запоминаем лишь 10% того, что прочли. Это значит, что вы запомните лишь один из 12 данных мной советов. Полагаю, это означает, что вы впустую потратили время, читая эту статью. А я, в таком случае, зря её писал.

Но, к счастью, есть одна хитрость. Известно, что практика позволяет сохранить около 80% знаний. Следовательно — вот вам задание: возьмите один из своих проектов и проанализируйте его с точки зрения моих 12 советов. У того, кто так и сделает, в 8 раз больше шансов профессионально вырасти, чем у того, кто просто прочтёт статью.

Есть ли в ваших Python-проектах недочёты, о которых говорит автор этой статьи?

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *