Правила оформления кода по PEP8 на Python. Руководство для программиста

Содержание

Введение в PEP8 (Python Enhancement Proposal #8)

Документ Python Enhancement Proposal #8 (сокращенно РЕР8) содержит предложения по стилевому оформлению кода программ на языке Python. Вообще говоря, вы вправе форматировать свой код так, как считаете нужным. Однако применение единообразного стиля облегчит изучение кода другими людьми и улучшит его удобочитаемость. Совместное использование общего стиля с другими Руthоn-программистами в рамках большого сообщества способствует улучшению качества программ при коллективной работе над проектами. Но даже если единственный человек, который когда-либо будет читать ваш код, — это вы, соблюдение рекомендаций РЕР 8 облегчит внесение последующих изменений в код.

Документ РЕР8 содержит детализированные правила написания кода на Python. По мере развития языка этот документ постоянно обновляется. Было бы неплохо, если бы вы прочитали целиком все руководство

Ниже приведены некоторые правила, которых следует обязательно придерживаться.

Пробелы

В языке Python пробелы имеют синтаксическое значение. Особое значение Pythоn-программисты придают влиянию пробелов на удобочитаемость кода.

Имена

В документе РЕР8 для различных элементов языка предлагается свой стиль имен. Благодаря этому можно легко определить в процессе чтения кода, какому типу соответствует то или иное имя:

Выражения и инструкции

Одно из положений дзен-философии Python гласит: «Должен существовать один — и предпочтительно только один — очевидный способ сделать это». В рекомендациях документа РЕР8 предпринимается попытка кодифицировать такой стиль написания выражений и предложений.

В каждом подразделе модули должны располагаться в алфавитном порядке.

Что следует запомнить

Best Practices Python PEP8 Code Style — Стиль кода для написания функций

Если вы спросите программистов Python, что им больше всего нравится в Python, они часто будут ссылаться на его высокую читабельность. Действительно, высокий уровень читабельности лежит в основе дизайна языка Python, следуя общепризнанному факту, что код читается гораздо чаще, чем пишется.

Одной из причин высокой читабельности кода Python является его полный набор рекомендаций PEP8 по стилю кода и «Pythonic» идиом.

Когда ветеран Python-разработчик (Pythonista) называет части кода не «Pythonic», они обычно означают, что эти строки кода не следуют общим правилам и не выражают свое намерение в том, что считается лучшим (слушайте: наиболее читаемый) путь.

В некоторых случаях не было достигнуто соглашения о том, как выразить намерение в коде Python, но такие случаи редки.

Явный код

Хотя в Python возможен любой вид черной магии, наиболее явный и простой способ предпочтителен.

Плохо

Хорошо

В приведенном выше хорошем коде x и y явно принимаются от вызывающей стороны, и возвращается явный словарь. Разработчик, использующий эту функцию, точно знает, что делать, читая первые и последние строки, что не так с плохим примером.

Одно утверждение на строку

Несмотря на то, что некоторые составные операторы, такие как списочные выражения, допускаются и ценятся за их краткость и выразительность, использование двух разделенных операторов в одной строке кода является плохой практикой.

Плохо

Хорошо

Аргументы функции

Аргументы могут быть переданы в функции четырьмя различными способами.

Программист должен написать функцию, чтобы определить, какие аргументы являются позиционными аргументами, а какие — необязательными аргументами ключевых слов, и решить, использовать ли передовые методы передачи произвольных аргументов. Если следовать приведенному выше совету разумно, можно и приятно писать функции Python, которые:

Избегайте волшебной палочки

Мощный инструмент для хакеров, Python поставляется с очень богатым набором хуков и инструментов, позволяющих вам выполнять практически любые хитрые трюки. Например, можно выполнить каждое из следующих действий:

Тем не менее, все эти варианты имеют много недостатков, и всегда лучше использовать самый простой способ для достижения вашей цели. Основным недостатком является то, что читаемость сильно страдает при использовании этих конструкций. Многие инструменты анализа кода, такие как pylint или pyflakes, не смогут проанализировать этот «волшебный» код.

Мы считаем, что разработчик Python должен знать об этих почти безграничных возможностях, потому что это вселяет уверенность в том, что на пути не будет непроходимых проблем. Однако очень важно знать, как и, в частности, когда их не использовать.

Подобно мастеру кунг-фу, питонист знает, как убивать одним пальцем, и никогда не делать этого на самом деле.

Мы все ответственные пользователи

Как видно выше, Python допускает множество трюков, и некоторые из них потенциально опасны. Хорошим примером является то, что любой клиентский код может переопределять свойства и методы объекта: в Python нет ключевого слова «private». Эта философия, очень отличающаяся от языков с высокой степенью защиты, таких как Java, которые предоставляют множество механизмов для предотвращения любого неправильного использования, выражается высказыванием: «Мы все ответственные пользователи».

Это не означает, что, например, никакие свойства не считаются закрытыми и что правильная инкапсуляция невозможна в Python. Скорее, вместо того, чтобы полагаться на бетонные стены, возводимые разработчиками между их кодом и чужим, сообщество Python предпочитает полагаться на ряд соглашений, указывающих, что к этим элементам не следует обращаться напрямую.

Основное соглашение для частных свойств и деталей реализации заключается в добавлении префикса ко всем «внутренним элементам». Если клиентский код нарушает это правило и получает доступ к этим отмеченным элементам, любое неправильное поведение или проблемы, возникшие при изменении кода, являются ответственностью клиентского кода.

Использование этого соглашения приветствуется: любой метод или свойство, которые не предназначены для использования клиентским кодом, должны начинаться с подчеркивания. Это гарантирует лучшее разделение обязанностей и более легкую модификацию существующего кода; всегда будет возможно обнародовать частную собственность, но сделать публичную собственность частной может быть гораздо более сложной операцией.

Возвращение значения

Когда функция усложняется, нередко используют несколько операторов return внутри тела функции. Однако, чтобы сохранить четкое намерение и устойчивый уровень читабельности, желательно избегать возврата значимых значений из многих выходных точек в теле.

Существует два основных случая возврата значений в функцию: результат возврата функции, когда она была обработана нормально, и случаи ошибок, которые указывают на неправильный входной параметр, или любую другую причину, по которой функция не может завершить вычисление или задача.

Если вы не хотите вызывать исключения для второго случая, может потребоваться возврат значения, такого как None или False, указывающего, что функция не может работать правильно. В этом случае лучше вернуться, как только был обнаружен неправильный контекст. Это поможет сгладить структуру функции: весь код после оператора return-from-of-error может предполагать, что условие выполнено для дальнейшего вычисления основного результата функции. Наличие нескольких таких операторов возврата часто необходимо.

Однако, когда функция имеет несколько основных точек выхода для своего нормального хода, становится трудно отлаживать возвращаемый результат, поэтому может быть предпочтительнее сохранить одну точку выхода. Это также поможет выделить некоторые пути кода, а несколько точек выхода являются вероятным признаком того, что такой рефакторинг необходим.

Идиомы

Хотя обычно есть один — и предпочтительно только один — очевидный способ сделать это; способ писать идиоматические коды Python могут быть неочевидными для начинающего Python. Таким образом, хорошие идиомы должны быть осознанно приобретены.

Ниже приведены некоторые распространенные идиомы Python:

Распаковка

Если вы знаете длину списка или кортежа, вы можете назначить имена его элементам при распаковке. Например, поскольку enumerate() будет предоставлять кортеж из двух элементов для каждого элемента в списке:

Вы также можете использовать это для замены переменных:

Вложенная распаковка тоже работает:

Создать игнорируемую переменную

Если вам нужно что-то назначить (например, в распаковке ), но вам не понадобится эта переменная, используйте __ :

Заметка

Многие руководства по стилю Python рекомендуют использовать одно подчеркивание « _ » для одноразовых переменных, а не двойное подчеркивание « __ », рекомендованное здесь. Проблема заключается в том, что « _ » обычно используется в качестве псевдонима для gettext() функции, а также в интерактивном приглашении для хранения значения последней операции. Вместо этого использование двойного подчеркивания является столь же понятным и почти таким же удобным, и исключает риск случайного вмешательства в любой из этих других случаев использования.

Создайте список длины N того же самого

Используйте * оператор списка Python :

Создание списка длины N списков

Поскольку списки являются изменяемыми, * оператор (как указано выше) создаст список из N ссылок на один и тот же список, что вряд ли вам нужно. Вместо этого используйте понимание списка:

Примечание: используйте range () вместо xrange () в Python 3.

Создать строку из списка

Распространенная идиома для создания строк — использовать str. join() пустую строку.

Это установит значение переменной word в «spam». Эта идиома может применяться к спискам и кортежам.

Поиск предмета в коллекции

Иногда нам нужно искать в коллекции вещей. Давайте рассмотрим два варианта: списки и наборы.

Возьмите следующий код для примера:

Из-за этих различий в производительности часто рекомендуется использовать наборы или словари вместо списков в случаях, когда:

Для небольших коллекций или коллекций, в которых вы не часто будете искать, дополнительное время и память, необходимые для настройки хэш-таблицы, часто будут больше, чем время, сэкономленное благодаря улучшенной скорости поиска.

Дзен питона

Соглашения PEP8

Вот некоторые соглашения, которым вы должны следовать, чтобы сделать ваш код легче для чтения.

Проверьте, равна ли переменная постоянной

Вам не нужно явно сравнивать значение с True, None или 0 — вы можете просто добавить его в оператор if. См. Проверка истинности значения для получения списка того, что считается ложным.

Плохо :

Хорошо :

Доступ к элементу словаря

Плохо :

Хорошо :

Короткие способы манипулирования списками

Постижения списков предоставляют мощный и лаконичный способ работы со списками.

Выражения генератора следуют почти тому же синтаксису, что и списки, но возвращают генератор вместо списка.

Создание нового списка требует больше работы и использует больше памяти. Если вы просто собираетесь пройтись по новому списку, используйте вместо этого итератор.

Плохо :

Хорошо :

Используйте списки, когда вам действительно нужно создать второй список, например, если вам нужно использовать результат несколько раз.

Если ваша логика слишком сложна для понимания короткого списка или выражения генератора, рассмотрите возможность использования функции генератора вместо возврата списка.

Хорошо :

Никогда не используйте списочное понимание только для его побочных эффектов.

Плохо :

Хорошо :

Фильтрация списка

Плохо :

Никогда не удаляйте элементы из списка, пока вы просматриваете его.

Не делайте несколько проходов по списку.

Хорошо :

Используйте понимание списка или выражение генератора.

Возможные побочные эффекты изменения исходного списка

Изменение исходного списка может быть рискованным, если на него ссылаются другие переменные. Но вы можете использовать назначение срезов, если вы действительно хотите это сделать.

Изменение значений в списке

Плохо :

Помните, что назначение никогда не создает новый объект. Если две или более переменных ссылаются на один и тот же список, изменение одной из них изменит их все.

Хорошо :

Безопаснее создать новый объект списка и оставить оригинал в покое.

Используйте enumerate() счетчик вашего места в списке.

Читать из файла

Используйте синтаксис для чтения из файлов. Это автоматически закроет файлы для вас. with open

Плохо :

Хорошо :

Продолжение строки

Когда логическая строка кода длиннее допустимого предела, вам необходимо разбить ее на несколько физических строк. Интерпретатор Python объединяет последовательные строки, если последний символ строки является обратной косой чертой. Это полезно в некоторых случаях, но, как правило, его следует избегать из-за его хрупкости: пробел, добавленный в конец строки после обратной косой черты, нарушит код и может привести к неожиданным результатам.

Лучшее решение — использовать круглые скобки вокруг ваших элементов. Оставленный с незакрытой круглой скобкой в ​​конце строки, интерпретатор Python присоединится к следующей строке, пока круглые скобки не будут закрыты. То же самое относится и к фигурным и квадратным скобкам.

Плохо :

Хорошо :

Однако чаще всего разделение длинной логической строки является признаком того, что вы пытаетесь сделать слишком много вещей одновременно, что может ухудшить читабельность.

Сравнение линтеров для кода на Python и советы по их применению

В первой части статьи, опубликованной на pythonist. ru (с которой мы уже знакомили вас ранее), разбиралось, почему качество кода имеет такое большое значение, какой код можно считать качественным и на какие стандарты можно ориентироваться.

Представляем вам вторую часть статьи, в которой подробнее рассматривается, на что способны различные линтеры и как выглядит результат их работы.

Для сравнения пропустим одинаковый код через несколько линтеров с дефолтными настройками.

Проверять будем следующий код. В нем есть целый ряд логических и стилистических ошибок:

В таблице ниже мы разместили список используемых линтеров и время, которое им понадобилось на анализ этого файла. Следует отметить, что все эти инструменты служат разным целям, поэтому сравнивать, возможно, не совсем правильно. PyFlakes, например, не выявляет стилистические ошибки, как это делает Pylint.

ЛИНТЕР КОМАНДА ВРЕМЯ
Pylint pylint code_with_lint. py 1,16 с
PyFlakes pyflakes code_with_lint. py 0,15 с
pycodestyle pycodestyle code_with_lint. py 0,14 с
pydocstyle pydocstyle code_with_lint. py 0,21 с

Теперь давайте посмотрим на результаты.

Pylint

Pylint это один из самых старых линтеров (работает с 2006 года), но при этом он хорошо поддерживается. Можно сказать, что этот инструмент проверен временем. Контрибьюторы уже давно пофиксили все основные баги, а главный функционал хорошо отшлифовали.

Самые распространенные жалобы на Pylint — медленная работа, излишняя многословность по умолчанию и необходимость долго копаться в настройках, чтобы сделать все по своему вкусу. Если отбросить скорость работы, все остальные пункты — палка о двух концах. Многословность объясняется скрупулезностью. Большое количество настроек позволяет подогнать под свои нужды очень многие вещи.

Итак, вот результат запуска Pylint для приведенного выше кода:

Имейте в виду, что похожие строки в тексте заменены многоточиями. Разобраться довольно сложно, но в этом коде много ошибок.

Обратите внимание, что Pylint добавляет к каждой проблемной области префикс R, C, W, E или F, что означает:

PyFlakes

Pyflakes «торжественно клянется никогда не жаловаться на стиль и очень усердно стараться не допускать ложнопозитивных срабатываний». То есть Pyflakes не сообщит вам о пропущенных docstrings или о том, что имена аргументов не соответствуют стилю нейминга. Он фокусируется на логических проблемах в коде и потенциальных ошибках.

Преимущество этого инструмента в скорости. PyFlakes обработал файл лишь за небольшую долю времени, которое потребовалось Pylint.

Вывод после запуска Pyflakes для приведенного выше кода:

Недостаток Pyflakes в том, что в результатах его работы немного труднее разобраться. Различные проблемы и ошибки никак не помечены и не упорядочены. Но будет ли это для вас проблемой, зависит от вашего использования этого инструмента.

pycodestyle (прежде — pep8)

Этот инструмент проверяет код на соответствие некоторым соглашениям из PEP 8. Нейминг не проверяется, так же как и docstrings. Ошибки и предупреждения, выдаваемые этим инструментом, можно посмотреть в таблице.

Результат использования pycodestyle для приведенного выше кода:

Что здесь хорошо, это то, что ошибки имеют метки категорий. Вы можете игнорировать определенные ошибки, если соответствие какому-то конкретному соглашению вас не заботит.

pydocstyle (прежде — pep257)

Этот инструмент очень похож на предыдущий, pycodestyle, за исключением того, что проверяет код не на соответствие PEP 8, а на соответствие PEP 257.

Результат запуска для приведенного выше кода:

Как и pycodestyle, pydocstyle помечает и разбивает по категориям найденные ошибки. Этот список не конфликтует ни с чем из pycodestyle, поскольку все ошибки имеют приставку D (означающую docstring). Список ошибок можно посмотреть здесь.

Код без ошибок

Если учесть предупреждения и исправить ошибки, найденные линтерами, вы получите примерно такой код:

Согласно «мнению» приведенных выше линтеров, этот код больше не имеет «ворсинок». И хотя логика сама по себе бессмысленная, вы можете заметить, что, как минимум, этот код отличается единообразием.

В рассмотренном случае мы запускали линтеры на уже написанном коде. Но это не единственный способ проверки качества кода.

Когда можно проверять качество кода?

Вы можете проверять качество своего кода:

Проверять код при помощи линтеров лучше почаще. Если в многочисленной команде или на большом проекте такие проверки не автоматизированы, там будет легко упустить из виду ухудшение качества кода. Оно происходит постепенно, конечно. Какая-нибудь плохо прописанная логика, какой-то код, формат которого не соответствует соседнему коду. Со временем все эти шероховатости накапливаются, и в конечном итоге у вас на руках может оказаться трудночитаемый, трудноисправляемый и гарантирующий головную боль при поддержке код с кучей багов.

Чтобы этого избежать, проверяйте качество кода почаще!

Проверка кода по мере его написания

Вы можете использовать линтеры по мере написания кода, но для этого может понадобиться дополнительно настроить вашу среду разработки. Чаще всего вам нужно будет найти подходящий плагин для вашей IDE или редактора. Но большинство IDE имеют и встроенные линтеры.

По ссылкам вы сможете найти полезную информацию по этой теме для разных редакторов:

Проверка кода перед его отправкой

Если вы используете Git, можно настроить Git hooks для запуска линтеров перед коммитом. Другие системы контроля версий имеют схожие методы для запуска скриптов в привязке к определенным действиям в системе. При помощи этих методов можно блокировать любой новый код, не соответствующий стандартам качества.

Это может показаться слишком радикальным подходом, но прогон каждого кусочка кода через линтеры — важный шаг на пути к обеспечению стабильно высокого качества. Автоматизация этих проверок — лучший способ избежать шероховатостей в коде.

При запуске тестов

Вы можете вставить линтеры в любую систему, которую используете для непрерывной интеграции. Линтеры при этом могут быть настроены таким образом, чтобы сборка в принципе не была возможна, если код не соответствует стандартам.

Опять же, это может показаться слишком радикальным решением, особенно если в уже существующем коде есть много ошибок, вылавливаемых линтерами. Но эту проблему можно обойти. В некоторых системах непрерывной интеграции можно выбрать опцию, при которой сборка проваливается только если новый код увеличивает число ошибок, найденных линтером. Таким образом вы сможете улучшать качество кода, не переписывая заново всю кодовую базу.

Заключение

Высококачественный код делает то, что он должен делать, не ломаясь при этом. Его легко читать, поддерживать и расширять. Он функционирует без проблем, в нем нет дефектов, а еще он написан так, чтобы следующему программисту было легко с ни м работать.

Естественно, каждый хочет, чтобы его код отличался высоким качеством. К счастью, есть методы и инструменты, позволяющие повысить качество кода.

Благодаря руководствам по стилю ваш код может стать единообразным. PEP8 — отличная отправная точка, если речь идет о Python. Линтеры помогут вам обнаружить проблемные места и стилевые несоответствия. Использовать эти инструменты можно на любой стадии процесса разработки; их можно даже автоматизировать, чтобы код с «пухом» не прошел слишком далеко.

Использование линтеров позволяет избежать ненужных дискуссий о стиле в ходе код-ревью. Некоторым людям морально легче получить объективный фидбэк от инструментов, а не от товарищей по команде. Кроме того, некоторые ревьюеры могут просто не хотеть «придираться» к стилю проверяемого кода. Линтеры не озабочены всеми этими политесами и экономией времени: они жалуются на любое несоответствие.

Кроме того, все линтеры, упомянутые в этой статье, имеют различные опции для ввода в командной строке и настройки, позволяющие подогнать инструмент под свои нужды. Важно понимать, что вы можете быть настолько строги или снисходительны, насколько захотите.

Улучшение качества кода это процесс. Вы можете предпринимать некоторые шаги в этом направлении и не выбрасывая весь несоответствующий стандарту код. Осведомленность — прекрасный первый шаг. Чтобы его сделать, нужно только осознать, насколько важно поддерживать высокое качество кода.

Источники:

https://python. ivan-shamaev. ru/pep8-python-code-rules-programmers-guide/

https://techrocks. ru/2020/11/25/python-code-linters/

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: