通用的标准
价值观
- "给别人写的工具要达到自己也愿意用的标准。" - Kenneth Reitz
- "简单比功能更重要。" - Pieter Hintjens
- "适合90%的用例,忽略那些说话的人。" - Kenneth Reitz
- "优美的总比丑的好。" - PEP 20
- 为开源贡献 (为不开源的项目也贡献) 。
通用的开发指导
- "明确好于不明确。" - PEP 20
- "可读性很重要。" - PEP 20
- "代码写完以后任何人都能来解决任何问题。" - Khan Academy Development Docs
- 发现 broken window(破窗理论那个破窗) (坏的设计, 不对的决定, 或者不好的代码) 就马上解决。
- "现在着手去做比不做要强。" - PEP 20
- 用全力去测试,为新特性写文档。
- 测试驱动的开发--人驱动的开发,是很重要的。
- 这些指导方针会,并且很可能会,改变。
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关于 Python 的标准
风格
聪明的孩子都遵循 PEP 8。
命名
(命名我觉得还是英文更清晰你说是吧)
- Variables(变量), functions, methods, packages, modules
lower_case_with_underscores
- Classes and Exceptions
CapWords
- Protected methods and internal functions
_single_leading_underscore(self, ...)
- Private methods
__double_leading_underscore(self, ...)
- Constants(常量)
ALL_CAPS_WITH_UNDERSCORES
通用命名指南
避免单个字母的变量 (尤其是, l
, O
, I
)。
除非: 在非常短的代码块中,变量意义上下文直接可见
下面的代码就是可以的
for e in elements:
e.mutate()
避免变量名冗余。
正确
import audio
core = audio.Core()
controller = audio.Controller()
错误
import audio
core = audio.AudioCore()
controller = audio.AudioController()
最好要 "反向标记"。
正确
elements = ...
elements_active = ...
elements_defunct = ...
错误
elements = ...
active_elements = ...
defunct_elements ...
避免用 getter, setter 方法
正确
person.age = 42
错误
person.set_age(42)
缩进排版
都说那么多次了,用 4 下空格键 -- 别用 tab。
Imports 方法
导入整个 module,别导入其中一个或几个 symbol。例如, 对于 module canteen
来说有文件 canteen/sessions.py
,
正确
import canteen
import canteen.sessions
from canteen import sessions
错误
from canteen import get_user # Symbol from canteen/__init__.py
from canteen.sessions import get_session # Symbol from canteen/sessions.py
例外: 有的第三方代码文档中说明要直接导入单个 symbol的。
原因: 避免循环导入。 看 这里。
把所有的 imports 放在代码最上面,并且分成三类用空格隔开,顺序如下
- System imports(系统自带的)
- Third-party imports (第三方的)
- Local source tree imports (本地的)
原因:开发者能更清晰地读出 models 的来源。
注释
遵循 PEP 257 的注释准则。 reStructured Text 和 Sphinx 能帮助你更好地执行这些标准。
用一行来注释显而易见的方法
"""Return the pathname of ``foo``."""
多行注释应该包括
- 概要
- 用例(如果可以的话)
- Args (参数)
- 返回的类型
"""Train a model to classify Foos and Bars.
Usage::
>>> import klassify
>>> data = [("green", "foo"), ("orange", "bar")]
>>> classifier = klassify.train(data)
:param train_data: A list of tuples of the form ``(color, label)``.
:rtype: A :class:`Classifier <Classifier>`
"""
Notes
- 用动词 ("Return") 而不是用名词 ("Returns").
- 注释 class 中的
__init__
方法。
class Person(object):
"""A simple representation of a human being.
:param name: A string, the person's name.
:param age: An int, the person's age.
"""
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
注解
减少使用注解,一般来说多用一些 small methods 比注解更有效。
错误
# If the sign is a stop sign
if sign.color == 'red' and sign.sides == 8:
stop()
正确
def is_stop_sign(sign):
return sign.color == 'red' and sign.sides == 8
if is_stop_sign(sign):
stop()
当你写注解时, 想想: "Strunk and White apply."(我也不知道这是啥,摊手) - PEP 8
每一行的长度
莫慌。 80-100 个字符差不多。
可以把长的字串加上小括号。
wiki = (
"The Colt Python is a .357 Magnum caliber revolver formerly manufactured "
"by Colt's Manufacturing Company of Hartford, Connecticut. It is sometimes "
'referred to as a "Combat Magnum". It was first introduced in 1955, the '
"same year as Smith & Wesson's M29 .44 Magnum."
)
测试
争取 100% 的覆盖率。不过也别太钻牛角尖。
通用测试指南
- 可以用长的,描述性的命名方式。这样可以不需要对 test methods 注释。
- 测试是独立的。别用真实的网络或数据库,可以用分离的用模拟数据的测试数据库。
- Prefer factories to fixtures. (感觉是一个用于测试的 model)
- 别让没完成的测试通过,不然你很可能把它忘了。此外,你应该加上一个 placeholder:
assert False, "TODO: finish me"
。
单元测试
- 专注于一小部分功能。
- 最好要快,不过即使慢也不能不测试。
- 对于单个 class 或 model 可以提供一个专门的测试用例。
import unittest
import factories
class PersonTest(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.person = factories.PersonFactory()
def test_has_age_in_dog_years(self):
self.assertEqual(self.person.dog_years, self.person.age / 7)
功能测试
功能测试是更高一个级别的测试,更贴近用户操作你的应用的场景。一般用于 web 和 GUI 的应用。
- 把测试写的场景化。测试用例和测试方法名称应该对一个场景的描述。
- 在代码前用注释写出这句代码的故事(功能)。
import unittest
class TestAUser(unittest.TestCase):
def test_can_write_a_blog_post(self):
# Goes to the her dashboard
...
# Clicks "New Post"
...
# Fills out the post form
...
# Clicks "Submit"
...
# Can see the new post
...
注意测试用例以及方法名连起来读就是: "Test A User can write a blog post",是不是很好用。
Inspired by...
- PEP 20 (The Zen of Python)
- PEP 8 (Style Guide for Python)
- The Hitchiker's Guide to Python
- Khan Academy Development Docs
- Python Best Practice Patterns
- Pythonic Sensibilities
- The Pragmatic Programmer
- and many other bits and bytes
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