高质量Python代码编写的5个优化技巧

由此，我总结了多年来自己所编写的 Python 代码的质量变化过程。它们变得更加简洁、健壮、易读。但是什么原因使得 Python 代码变得更好呢？

在本文中笔者将与大家共同探讨一些 Python 代码的优化手段，或大或小。希望以此帮助你提高 Python 代码的质量。当然，这些方式也可以适用于其他编程语言和技术。

1. 将代码设置为可通过 PIP 安装的软件包

当你想要使用一个新的 Python 包时，如果可以使用 “pip install”命令跟上包名或者包的位置来安装的话，就会非常方便。

有很多方法可以实现这一点，我的“go to”项目实现方法是创建一个 setup.py 文件。

假设我们在“flask_example.py”中有一个简单的 Flask 程序：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')

def hello_world():

return 'Hello, World!'

def main():

app.run()

if __name__ == ‘__main__':

main()

我们可以将其设置为一个可安装的 Python 包。方法是：首先把它移动到一个单独的文件夹中（我们称之为“flask_example /”），然后在项目根文件夹中创建一个如下所示的setup.py 文件：

from distutils.core import setup

setup(

name='flask_example',

version='1.0',

description='Hello, World! in flask.',

packages=['flask_example'],

install_requires=[

'Flask==0.12.2'

],

entry_points = {

'console_scripts': 'runserver=flask_example.flask_example:main'

}

)

这样做可以带来一系列优点。首先，你可以使用“pip install -e”在本地安装你的应用程序。这样，开发人员可以轻松克隆和安装项目，因为 setup.py 文件将会处理掉所有繁重的工作。

其次，使用 setup.py 文件来进行依赖关系管理。install_requires 变量能够定义要使用的软件包以及版本。如果你不确定使用的软件包名称和版本，可以运行“pip freeze”来查看它们。

最后，它可以为你的程序包定义入口点，通过简单运行“runserver”即可在命令行中执行代码。

2. 借助 linter 工具捕获代码错误

使用 linter（语法检查）可以自动修复代码的语法问题。PyLint 是一款强大的 Python 版本的 linter 工具，如果你使用类似 Git 这样的版本控制系统，可以在提交代码之前让 Git 通过一个 linter 运行代码来解决语法问题。

首先需要安装 PyLint 软件包：

pip install pylint

然后，将以下代码添加到.git/hooks/pre-commit。如果你已经有一个 pre-commit hook，那么只需将 pylint 命令附加到文件的末尾即可。

1 2	`#!/bin/sh` `pylint <your_package_name>`

这样做之后就可以在代码提交到 Git 存储库之前自动捕获各种错误。除了语法错误之外，它还能捕捉一些其他的 linter 工具能够捕捉到的常见错误。

3. 尽量使用绝对路径导入而不是相对路径

在 Python 中，使用相对路径导入模块的情况很少（例如 from . import <模块名>）。如果你已经为 Python 项目创建一个 setup.py（或者使用其他类似的机制）文件，那么你可以简单地通过模块的完整路径引用其子模块。

PEP-8（Python风格指南）推崇绝对路径导入。这样的话包名更加直观，根据 Python 软件基金会的说法就是“更规范”。

使用相对路径的做法很快就会变成一场噩梦。早期的时候可能没有问题，但是一旦你改名了模块路径或者进行重大的重构之后，它真的会让你很头痛。

4. 上下文管理（with 关键字）

无论何时打开文件、流或者连接，你通常都会使用上下文管理器。上下文管理器很有用，它能够处理文件的关闭并抛出异常。Python 中使用 with 关键字可以很好的实现该功能。

大多数 Python 初学者可能会使用如下方式写入文件：

f = open(‘newfile.txt', ‘w')

f.write(‘Hello, World!')

f.close()

这样做很简单，但是想象一下这种情况：假设你在文件中写入了数千行，不幸的是突然抛出异常，你的文件并未正确关闭，此时你已经写入文件的所有数据都会损坏或者丢失。

不用担心，通过一些简单的重构，即使遇到异常我们也可以确保文件正常关闭。我们可以这样做：

1 2	`with` `open(‘file', ‘w') as` `file:` `file.write(‘Hello, World!')`

非常简单！并且代码变得更加简洁。你还可以使用单个“with”语句打开多个上下文管理器，而无需嵌套多个“with”语句。

with open(‘file1', ‘w') as f1, open(‘file2', ‘w') as f2:

f1.write(‘Hello')

f2.write(‘World')

5. 使用直观、贴切的函数和变量名

在 Python 中，很容易对函数和返回值产生疑惑。特别是当你调用某些库里的函数时。如果你能够避免开发者通过查询文档才能得知函数功能，这样的时间节省将是一个非常有价值的改进。如何做到呢？如何改变一些简单的变量名称来节省开发时间呢？

在命名函数或变量名时，我会着重考虑3点：

函数或变量的功能
与函数或变量相关联的单位
函数或变量计算的数据类型

例如，如果我想创建一个函数来计算一个矩形的面积，我将函数命名为“calc_rect_area”。但这并没有给用户提供足够的信息。函数会返回值吗？还是将值存储在其他某个地方？返回值的单位是英尺还是米呢？

为了使函数名提供更多信息，我将其修改为“get_rect_area_sq_ft”。这使得用户清楚地知道该函数获取并返回面积，并且单位是英尺。

如果你使用一些更加友好的函数和变量名为开发人员节省5分钟，这些时间累积起来将大大提升开发者的效率。

总结

这些方法是我多年使用 Python 编程所积累的经验。有些是我自己的总结，有些来自他人的指点。我希望上述建议能够助你写出更好的 Python 代码。

高质量Python代码编写的5个优化技巧

猜你喜欢