Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Schmutziger Code: Einfache Regeln, um ihn zu vermeiden

Schmutziger Code: Einfache Regeln, um ihn zu vermeiden

Dec 20, 2024 am 04:35 AM

Dirty Code: Simple Rules to Avoid It

Jeder Entwickler kennt es: schmutzigen Code – die Art von Code, der aussieht, als wäre er in Eile geschrieben worden, übersät mit magischen Zahlen, duplizierten Blöcken und kryptischen Variablennamen. Es funktioniert... kaum. Aber es beibehalten? Das ist ein Albtraum.

Wenn Sie jemals leise gemurmelt haben, während Sie den Code einer anderen Person (oder sogar Ihren eigenen) umgestaltet haben, ist dieser Artikel genau das Richtige für Sie. Hier sind einige einfache Regeln, um Ihren Code sauber, lesbar und zukunftssicher zu halten.

Was ist Dirty Code?
Schmutziger Code ist Code, der:

  • Ist schwer zu lesen oder zu verstehen.
  • Mangelt Struktur und Konsistenz.
  • Es ist schwierig zu ändern oder zu debuggen, ohne etwas anderes kaputt zu machen.

Dies passiert häufig, wenn Entwickler:

  1. Arbeiten Sie unter engen Fristen.
  2. Codeüberprüfungen überspringen.
  3. Befolgen Sie keine Best Practices oder Standards.

Warum ist Dirty Code ein Problem?

  • Schwer zu debuggen: Das Beheben eines Fehlers kann fünf weitere verursachen.
  • Teuer in der Wartung: Es dauert länger, schlecht geschriebenen Code zu verbessern.
  • Verwirrung im Team: Neue Entwickler verbringen zusätzliche Stunden damit, zu verstehen, was passiert. Schmutziger Code erledigt vielleicht heute die Arbeit, aber er ist eine tickende Zeitbombe für Ihr Team und Ihr zukünftiges Ich.

Einfache Regeln zur Vermeidung von schmutzigem Code

1. Befolgen Sie das Single-Responsibility-Prinzip (SRP)
Jede Funktion, Methode oder Klasse sollte nur eine Aufgabe erfüllen. Wenn Sie feststellen, dass Sie Methoden mit zu vielen Verantwortlichkeiten schreiben, teilen Sie sie in kleinere Einheiten auf.

❌ Schlechtes Beispiel:

def process_user_data(user):
    user['age'] = user['age'] + 1  
    db.save(user)  
    print(f"User {user['name']} updated")  

Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

✅ Gutes Beispiel:

def update_user_age(user):
    user['age'] += 1  

def save_user_to_db(user):
    db.save(user)  

def log_user_update(user):
    print(f"User {user['name']} updated")  

Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

Jede Funktion hat jetzt eine klare Aufgabe, wodurch der Code einfacher zu testen und zu ändern ist.

2. Vermeiden Sie magische Zahlen und Zeichenfolgen
Fest codierte Werte („magische Zahlen“) machen den Code unlesbar und schwer zu pflegen. Verwenden Sie stattdessen Konstanten.

❌ Schlechtes Beispiel:

if (statusCode === 404) {  
    console.log("Not Found");  
}

Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

✅ Gutes Beispiel:

const NOT_FOUND = 404;

if (statusCode === NOT_FOUND) {  
    console.log("Not Found");  
}

Nach dem Login kopieren

Die Konstante NOT_FOUND ist selbsterklärend und erleichtert die Lesbarkeit Ihres Codes.

3. Schreiben Sie beschreibende Variablen- und Funktionsnamen
Ihre Variablennamen sollten widerspiegeln, was sie darstellen. Vermeiden Sie Abkürzungen und kryptische Namen.

❌ Schlechtes Beispiel:

int a = 5;  
String s = "John";  

Nach dem Login kopieren

✅ Gutes Beispiel:

int userAge = 5;  
String userName = "John";  

Nach dem Login kopieren

Gleiches gilt auch für Funktionen. Vermeiden Sie vage Namen wie doStuff() oder process(). Seien Sie konkret.

4. DRY (Wiederholen Sie sich nicht)
Wenn Sie Code kopieren und einfügen, machen Sie es falsch. Doppelter Code macht die Fehlerbehebung zu einem Albtraum. Abstrakte repetitive Logik in Funktionen oder Klassen.

❌ Schlechtes Beispiel:

print("Welcome, John")  
print("Welcome, Mary")  

Nach dem Login kopieren

✅ Gutes Beispiel:

def process_user_data(user):
    user['age'] = user['age'] + 1  
    db.save(user)  
    print(f"User {user['name']} updated")  

Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

5. Halten Sie Ihre Funktionen kurz
Wenn Ihre Funktion länger als 20–30 Zeilen ist, leistet sie zu viel. Teilen Sie es in kleinere, wiederverwendbare Funktionen auf.

Lange Funktionen erschweren das Verstehen und Testen spezifischer Verhaltensweisen.

6. Gehen Sie sparsam mit Kommentaren um
Schreiben Sie Code, der sich selbst erklärt. Verwenden Sie Kommentare nur, wenn dies zur Verdeutlichung komplexer Logik erforderlich ist. Vermeiden Sie Kommentare, die das Offensichtliche wiedergeben.

❌ Schlechtes Beispiel:

def update_user_age(user):
    user['age'] += 1  

def save_user_to_db(user):
    db.save(user)  

def log_user_update(user):
    print(f"User {user['name']} updated")  

Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

✅ Gutes Beispiel:
Wenn Ihr Code klar ist, ist kein Kommentar erforderlich:

if (statusCode === 404) {  
    console.log("Not Found");  
}

Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

Verwenden Sie Kommentare, um beispielsweise klarzustellen, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde, und nicht, was der Code tut.

7. Formatieren und organisieren Sie Ihren Code

  • Befolgen Sie einen einheitlichen Codierungsstil-Leitfaden (z. B. PEP8 für Python, ESLint für JavaScript).
  • Verwenden Sie die richtige Einrückung.
  • Gruppieren Sie zusammengehörigen Code. Durch eine gute Formatierung ist der Code ohne zusätzlichen Aufwand sauber und lesbar.

Die Denkweise des Entwicklers: Code für Menschen schreiben
Code wird nicht nur für Maschinen geschrieben; Es ist auch für Menschen geschrieben – Ihre Teamkollegen, zukünftige Betreuer oder sogar Sie selbst sechs Monate später. Wenn Sie sauberen Code schreiben:

  • Sie reduzieren die mentale Belastung für andere.
  • Sie erleichtern das Debuggen, Erweitern und Verbessern.
  • Sie sehen aus wie ein professioneller Entwickler, der Wert auf Qualität legt.

Abschließende Gedanken
Schmutzigen Code zu vermeiden ist nicht schwer – es erfordert nur Disziplin. Befolgen Sie diese einfachen Regeln:

  1. Halten Sie sich an das Prinzip der Einzelverantwortung.
  2. Vermeiden Sie magische Zahlen.
  3. Verwenden Sie klare, aussagekräftige Namen.
  4. Trocknen Sie sich wiederholenden Code aus.
  5. Halten Sie die Funktionen kurz.
  6. Geben Sie Kommentare mit Bedacht ein.
  7. Formatieren Sie Ihren Code konsistent.

Bei sauberem Code geht es nicht um Perfektion; Es geht darum, Ihre Arbeit wartbar und verständlich zu machen. Ihr zukünftiges Ich – und Ihr Team – werden es Ihnen danken.

Jetzt gehen Sie und überarbeiten Sie den chaotischen Code, den Sie ignoriert haben! ?

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchmutziger Code: Einfache Regeln, um ihn zu vermeiden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - So erhalten und verwenden Sie Royal Keys
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Fusionssystem, erklärt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Flüstern des Hexenbaum
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Java-Tutorial
1673
14
PHP-Tutorial
1278
29
C#-Tutorial
1257
24
Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

See all articles