🐍✨ Пиши как профи: 10 Python-лайфхаков для новичков

Новички в Python часто узнают о полезных приемах слишком поздно. Мы собрали советы от опытных программистов, которые помогут вам избежать типичных ошибок и сразу писать код как профи.

Планируйте на бумаге, потом пишите код

Самый популярный совет касается не только Python, а программирования в целом. Miiicahhh отмечает:

«Я бы хотел раньше понять пользу от простого планирования на бумаге, псевдокода и рисования схем для лучшего понимания задачи и необходимых шагов. Раньше я думал, что плохо программирую, но позже осознал, что проблема часто была не в коде, а в понимании шагов, которые нужно предпринять».

Многие разработчики подтверждают, что час планирования может сэкономить дни потраченных усилий. theodimuz рассказал историю о том, как диаграммы рабочего процесса помогли избежать недопонимания с руководителем, а otictac35 добавил:

«Красиво написанный скрипт, который неэффективен, все равно остается неэффективным. Действительно помогает сначала подумать о том, как вы собираетесь что-то делать, прежде чем начать кодить».

Упростите булевы проверки

XTPotato делится распространенной ошибкой новичков: «Не сравнивайте булевы переменные в условиях if. Например:

x = что-то, что возвращает True

if x == True:
    do_something()  # это избыточно, потому что True равно True

# вместо этого делайте так:
if x:
    do_something()

# то же самое, если нужно проверить на False, вместо x == False используйте not x
if not x:
    do_something_else()

Eswercaj добавляет, что такой подход особенно хорошо работает с говорящими именами переменных:

if IS_ON: 
    do_something()

if not within_error(): 
    perform_calc()

if COOL: 
    stay_cool()

Освойте list comprehensions

Grouchy-Cream-2310 жалеет, что не узнал раньше о силе списковых включений:

«Когда я только начинал, я тратил много времени на написание многословных циклов для простых задач, таких как фильтрация или преобразование данных. Списковые включения не только лаконичны, но и невероятно эффективны, особенно для задач с большим объемом данных. Например, вместо написания цикла для фильтрации активных пользователей из списка, вы можете сделать это в одну строку. Это не только экономит время, но и делает ваш код чище и читабельнее».

active_users = [user for user in users if user.is_active]

microcozmchris дополняет:

«Генераторы еще круче. Попробуйте их»:

active_users_generator = (user for user in users if user.is_active)

Следуйте стандартам PEP 8

Sudden-Pineapple-793 советует придерживаться стандартов кодирования Python:

«Следуйте стандартам PEP 8»

theoneness рекомендует:

«Разработчиков следует знакомить с инструментами линтинга, такими как flake8, на раннем этапе обучения».

TabAtkins добавляет:

«Важно ИСПОЛЬЗОВАТЬ ЛИНТЕР И ФОРМАТТЕР, чтобы не думать об этом слишком много самостоятельно. Я рекомендую установить Black для переформатирования кода и Ruff для линтинга».

Не усложняйте код ради оптимизации

DownwardSpirals предупреждает против чрезмерной оптимизации:

«Вам не нужно писать безумно "оптимизированные" однострочники.

list = [1, 2, 3]
print(*(x for x in list if True))

это то же самое, что и

list = [1, 2, 3]
for x in list:
    if True:
        print(x)

Вы также сможете легче прочитать это через 6 месяцев, когда полностью забудете, что пытались сделать. Я предпочитаю расписывать свой код, а не делать мудреные однострочники».

Избегайте изменяемых объектов как аргументов по умолчанию

1544756405 делится важным советом:

«Не используйте изменяемые объекты как аргументы по умолчанию».

LongjumpingWinner250 объясняет:

«Не делайте так: def func1(start_list=[]), потому что когда вы используете эту функцию с пустым списком как аргументом по умолчанию, он создается только один раз. Он будет обновляться с изменениями, происходящими в функции, но эти изменения сохранятся в объекте для следующего вызова функции. Так что при втором использовании функция начнется не с пустого списка, а с того места, где вы остановились при первом использовании».

Используйте встроенные методы исследования

somethingLethal рекомендует:

«Я бы сказал себе — убедись, что ты понимаешь методы Python dir(), type() и help()».

GahdDangitBobby объясняет:

«dir() используется для вывода атрибутов и методов объекта или модуля, что облегчает изучение его структуры. type() сообщает тип объекта или даже может динамически создавать новые типы, иллюстрируя гибкость Python в работе с объектами и классами. help() предоставляет подробную документацию по объектам, функциям, модулям и многому другому, являясь бесценным ресурсом для обучения и отладки».

Работайте с виртуальными окружениями

sirmanleypower настаивает:

«Используйте виртуальные окружения. Почти всегда. Вы избавите себя от бесчисленных головных болей».

Когда likethevegetable спросил, зачем они нужны, sirmanleypower ответил:

«Если вы начнете работать над несколькими проектами, вероятно, в какой-то момент вы столкнетесь с конфликтами между различными зависимостями. Вам может понадобиться определенная версия одного пакета для одной задачи и другая для другой. С виртуальными окружениями вы по сути изолируете свои пакеты, чтобы они не конфликтовали друг с другом».

Форматируйте код на нескольких строках

audionerd1 делится полезным советом по форматированию: «Вы можете разделять параметры функций, списки и т.д. на несколько строк:

my_list = [
    'one',
    'two',
    'three',
]

def my_func(
        parameter_one=None, 
        parameter_two=0, 
        parameter_three='a',
        ):
    pass

Добавление запятой после последнего элемента не обязательно, но это хорошая практика, потому что так легче модифицировать или добавлять в список позже».

plutonheaven добавляет:

«Одно мощное преимущество в том, что вы можете удалить один элемент/аргумент, просто закомментировав строку, без переписывания всего списка/вызова функции».

Разберитесь в ссылках и значениях

Seven_Minute_Abs советует:

«Разберитесь, как передаются ссылки и значения для изменяемых и неизменяемых объектов. Также знайте, что можно скопировать словарь как новый объект с помощью: new_dict = {**old_dict}»

adamjonah уточняет:

«Только если значения не изменяемы! В противном случае вам нужен deepcopy».

Заключение

Эти советы от опытных Python-разработчиков помогут вам избежать распространенных ошибок и быстрее стать профессионалом. Планирование перед кодированием, понимание нюансов языка и использование его мощных возможностей — ключи к успеху в Python-разработке.