プログラミングにおける命名術: 良い名前が重要な理由!
プログラマーの皆さん、こんにちは!私たち全員が行っていることですが、めったに考えないこと、つまりコードに名前を付けることについて話しましょう。
名前がコードの第一印象となる理由
すべてのものに「物 1」、「物 2」、「物 3」というラベルが付けられている部屋に入ると想像してください。混乱しますよね?他の開発者にとって、コード名はまさにそのように感じられます。
これはひどい例です:
def f(x, y): return x * y
今度は、より良いバージョンです:
def calculate_rectangle_area(length, width): return length * width
違いがわかりますか? 2 番目のバージョンでは、何が起こっているかを正確に示します。
意図を明らかにすることが重要
良い名前は 3 つの重要な質問に答えます:
- これは何をするのですか?
- それはなぜ存在するのですか?
- どのように使用されますか?
実際の例を見てみましょう:
# Bad: Unclear purpose def process(data): result = [] for item in data: if item > 0: result.append(item) return result # Better: Clear and intentional def filter_positive_numbers(number_list): return [number for number in number_list if number > 0]
ネーミングの落とし穴を回避する
避けるべきよくある間違い:
- 難解な略語:
# Avoid usr_cnt = len(users) # Prefer user_count = len(users)
- 意味のないバリエーション:
# Confusing def get_user_info() def get_user_data() def get_user_details() # Clear def get_user_profile()
- 単一文字の名前:
# Bad def calc(x, y, z): return x * y / z # Good def calculate_average_rate(total_revenue, total_hours, number_of_projects): return total_revenue / (total_hours * number_of_projects)
実用的な命名ガイドライン
- クラス: 名詞を使用します
- 関数: 動詞を使用します
- 変数: 具体的にする
- 定数: すべて大文字
# Great naming example class CustomerAccount: MAX_WITHDRAWAL_LIMIT = 5000 def calculate_monthly_interest(self, balance): return balance * 0.05
コンテキストは王様です
名前は環境の中で意味をなすものでなければなりません。状態のような変数はあらゆる意味を持ちます。ただし、customer_state または order_processing_state は非常に明確です。
# Unclear def update(state): pass # Clear def update_order_processing_state(order_status): pass
黄金律
- 一貫性を保つ
- 説明的であること
- シンプルにしてください
- 次の開発者 (おそらく将来のあなた!) について考えてみましょう
最終的な考え
ネーミングは単に単語を入力するだけではありません。それはコミュニケーションです。コードでストーリーを伝えているのです。他の人が読みたくなるような物語にしましょう。
未来のあなたはあなたに感謝するでしょう。チームメイトはあなたに感謝するでしょう。なんと、あなたのコンピュータでも仮想ハイタッチをしてくれるかもしれません✋。
以上がプログラミングにおける命名術: 良い名前が重要な理由!の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
