10 вещей, которые я перестал делать после того, как стал более опытным в Python

От / 25.08.2023

Овладение языком Python - достойное достижение. Это означает, что вы овладели основами языка и можете с легкостью создавать сложные приложения. Однако с большой силой приходит и большая ответственность, а в мире программирования это означает внедрение лучших практик кодирования. В этой статье мы рассмотрим десять привычек, от которых следует отказаться, достигнув определенного уровня владения языком Python.

  1. Чрезмерное использование глобальных переменных

Глобальные переменные - переменные, объявленные вне функции или метода, - могут быть как благом, так и бедой в программировании. Они обеспечивают удобный способ обмена данными между различными частями кодовой базы, но их неосторожное использование может привести к путанице, ошибкам и сложностям в сопровождении кода. В этой главе мы рассмотрим последствия чрезмерного использования глобальных переменных и причины, по которым опытные программисты Python должны стремиться избегать этой привычки.

Привлекательность глобальных переменных

На первый взгляд глобальные переменные могут показаться лучшим другом программиста. Они предлагают простой способ сделать данные доступными из любой точки кода. Такая доступность может быть заманчивой, особенно для новичков в программировании, поскольку она упрощает задачу передачи данных между функциями и модулями.

Пример глобальной переменной

count = 0

def increment_count():
    global count
    count += 1

def print_count():
    print(count)

В приведенном примере переменная 'count' является глобальной и доступна как из функций 'increment_count', так и из 'print_count'. Такое удобство может быть привлекательным, но оно часто маскирует скрытые "подводные камни" использования глобальных переменных.

Опасности, связанные с глобальными переменными

1. Непонятный поток данных

Глобальные переменные искажают поток данных в программе. Когда переменные могут быть изменены из любой части кода, отслеживание изменений становится затруднительным. Это может привести к неожиданным побочным эффектам и превратить отладку в неприятное испытание.

2. Снижение модульности кода

Чрезмерное использование глобальных переменных снижает модульность кода. В модульной программе каждая функция или модуль в идеале должны иметь ограниченную зависимость от внешних данных. Глобальные переменные нарушают этот принцип, затрудняя понимание и модификацию отдельных компонентов кодовой базы.

3. Проблемы совместной работы

При работе в команде глобальные переменные могут привести к конфликтам и путанице. Два разработчика могут случайно использовать одно и то же имя глобальной переменной для разных целей, что приведет к непредсказуемому поведению.

4. Удобство сопровождения кода

Глобальные переменные усложняют сопровождение кода. По мере роста проекта отследить, где и как была изменена глобальная переменная, становится все сложнее. Это приводит к кошмару сопровождения и повышению вероятности появления ошибок при внесении изменений.

Лучшие практики использования глобальных переменных

Хотя глобальных переменных, как правило, следует избегать, существуют ситуации, когда их использование оправдано. Опытные программисты на Python понимают, когда и как их использовать разумно. Вот некоторые примеры лучших практик:

  1. Ограничить область применения: Используйте глобальные переменные редко и только для значений, которые действительно должны быть общими для всех.
  2. Использовать константы: Если значение никогда не должно изменяться, следует определить его как константу, написав ее заглавными буквами, что означает, что она не должна изменяться.
  3. Глобальные переменные уровня модуля: Если необходимо использовать глобальные переменные, разместите их на уровне модуля, чтобы сделать область их действия более явной.
  4. Избегать глобального состояния: По возможности проектируйте свои функции и классы так, чтобы они работали с локальными переменными и параметрами, а не полагались на глобальное состояние.
  1. Пренебрежение контролем версий

Системы контроля версий (СКВ), такие как Git, являются основой современной разработки программного обеспечения. Они служат нескольким важнейшим целям:

  1. Отслеживание истории: Системы контроля версий хранят подробную историю вашей кодовой базы. Вы можете видеть, кто вносил изменения, что это были за изменения и когда они были сделаны. Эта история неоценима для отладки и понимания развития проекта.
  2. Коллаборация: В условиях совместной работы контроль версий позволяет нескольким разработчикам одновременно работать над одной и той же базой. Он предоставляет механизмы слияния и синхронизации изменений, предотвращая конфликты и потерю данных.
  3. Резервное копирование кода: Системы контроля версий выступают в качестве надежного механизма резервного копирования. Ваш код надежно хранится за пределами сайта, защищая его от аппаратных сбоев или случайного удаления.
  4. Экспериментирование с кодом: В системе контроля версий можно создавать ветви, что позволяет экспериментировать с новыми функциями или исправлениями, не затрагивая основную кодовую базу. Это способствует созданию безрисковой среды для инноваций.
  5. Возможность возврата: Если в новой функции появляется критическая ошибка или неожиданное поведение, система контроля версий позволяет откатиться к предыдущему, стабильному состоянию кода.

Пренебрежение контролем версий: Подводные камни

Опытные Python-программисты понимают важность контроля версий. Однако даже они иногда могут попасть в ловушку пренебрежения им. Вот несколько распространенных ошибок, связанных с пренебрежением контролем версий:

  1. Потеря истории кода Без контроля версий вы теряете возможность систематически отслеживать изменения. Это может превратить отладку в сложную задачу, поскольку у вас не будет исторической записи, на которую можно ссылаться.
  2. Затруднения при совместной работе В командных проектах пренебрежение контролем версий может привести к хаотичному слиянию кода и конфликтам. Совместная работа становится опасной для ошибок, и поддерживать целостную кодовую базу становится затруднительно.
  3. Рискованная разработка Работа без контроля версий может заставить вас не решаться на эксперименты с новыми идеями и изменениями. Страх непоправимо сломать что-то может помешать инновациям и замедлить развитие.
  4. Отсутствие системы безопасности Контроль версий служит защитной сеткой. Без него вы рискуете потерять всю кодовую базу в случае катастрофической ошибки, отказа оборудования или потери данных.

Использование лучших практик контроля версий

Чтобы избежать ловушек, связанных с пренебрежением контролем версий, опытные программисты на Python должны использовать следующие лучшие практики:

  1. Начинать рано: Начинайте использовать контроль версий с самого начала работы над проектами. Гораздо проще привить хорошие привычки на ранней стадии, чем потом внедрять контроль версий в существующую кодовую базу.
  2. Стратегическое ветвление: Используйте разветвления для выделения новых возможностей, исправления ошибок или проведения экспериментов. Это позволяет свести к минимуму нарушения в работе основной кодовой базы.
  3. Регулярно коммитить: Делайте частые коммиты с описанием. Каждый коммит должен представлять собой логическую единицу работы, что облегчает отслеживание изменений.
  4. Эффективно сотрудничать: Если вы работаете в команде, установите рабочие процессы и соглашения по использованию системы контроля версий. Такие инструменты, как Gitflow, помогут упростить совместную разработку.
  5. Использовать удаленные репозитории: Используйте удаленные репозитории на таких платформах, как GitHub, GitLab или Bitbucket. Они обеспечивают резервирование и позволяют легко сотрудничать с другими пользователями.

Таким образом, контроль версий - это не просто инструмент, а фундаментальная практика, которой должен придерживаться каждый опытный программист на Python. Он дает множество преимуществ - от отслеживания истории кода до облегчения совместной работы и снижения рисков. Если сделать контроль версий неотъемлемой частью рабочего процесса, то это позволит сохранить организованность, устойчивость и возможность совместной работы над проектами на языке Python.

  1. Игнорирование рекомендаций PEP 8

PEP 8 - это официальное руководство по стилю Python, которое содержит набор соглашений и рекомендаций по написанию кода на Python. Эти рекомендации охватывают различные аспекты форматирования кода, соглашения об именовании и лучшие практики для обеспечения согласованности кода в различных проектах Python. Цель PEP 8 - сделать код Python более читабельным, что не просто вопрос эстетики, а имеет практические последствия:

  1. Читабельность: Читаемый код легче понять как разработчику, так и тем, кто будет работать с ним в будущем.
  2. Устойчивость: Последовательный код следует предсказуемым шаблонам, что облегчает его сопровождение и обновление с течением времени.
  3. Сотрудничество: Когда несколько разработчиков следуют одному и тому же руководству по стилю, это способствует совместной работе и снижает количество ошибок при проверке кода.
  4. Предотвращение ошибок: Соблюдение рекомендаций PEP 8 помогает выявить типичные ошибки и опечатки на ранних этапах разработки.

Опасности, связанные с игнорированием PEP 8

Игнорирование рекомендаций PEP 8, намеренное или непреднамеренное, может привести к ряду проблем:

  1. Несогласованность кода Непоследовательное форматирование кода может привести к тому, что ваша кодовая база будет выглядеть как лоскутное одеяло, состоящее из множества стилей. Такая несогласованность мешает чтению кода и затрудняет понимание логики, лежащей в основе кода.
  2. Сложность совместной работы Когда члены команды имеют разные стили кодирования, это может привести к разногласиям и замедлению работы при проверке кода. Всем участникам проще, если есть общий стандарт, которому нужно следовать.
  3. Увеличение трудозатрат на отладку В коде, не соответствующем рекомендациям PEP 8, могут возникать малозаметные ошибки, поскольку отклонения от рекомендуемых практик могут приводить к неожиданному поведению.
  4. Снижение удобства сопровождения Код, в котором отсутствует согласованность, сложнее поддерживать с течением времени. Внесение изменений или добавление новых функций становится более рискованным и занимает больше времени.

Применение лучших практик PEP 8

Опытные программисты на Python понимают важность соблюдения рекомендаций PEP 8 и берут за правило писать код в соответствии с этими рекомендациями. Вот некоторые лучшие практики, которые следует принять во внимание:

  1. Использование линтеров: Используйте такие линтеры, как Flake8, pylint или autopep8, для автоматического соблюдения рекомендаций PEP 8 в коде.
  2. Читать PEP: Ознакомьтесь с PEP 8 (и сопутствующими PEP), чтобы досконально понять правила.
  3. Будьте последовательны: Последовательность - ключевой момент. Придерживайтесь единого стиля кодирования на протяжении всего проекта.
  4. Соглашения об именовании: Соблюдайте принятые в PEP 8 соглашения об именовании переменных, функций, классов и модулей.
  5. Паузы и отступы: Обращайте внимание на правильное использование отступов и пробельных символов. Это влияет на читаемость кода.
  6. Документация и комментарии: Для эффективного документирования кода используйте документообороты и комментарии в соответствии с рекомендациями.

В заключение следует отметить, что игнорирование рекомендаций PEP 8 - это привычка, от которой опытные программисты на Python должны отказаться. Придерживаясь этих рекомендаций, вы не только улучшаете читаемость и сопровождаемость кода, но и способствуете созданию более гармоничной и эффективной среды совместной разработки. В конечном счете, соблюдение PEP 8 - это признак профессионализма и стремления писать чистый и элегантный код на Python.

  1. Жесткое кодирование значений

Жесткое кодирование значений подразумевает непосредственное встраивание определенных, неизменяемых данных или констант прямо в код. Это может показаться удобным, особенно для быстрых тестов или небольших скриптов, но это имеет ряд недостатков, о которых должны знать опытные программисты на Python.

Пример жесткого кодирования значений

def calculate_area(radius):
    return 3.14159 * radius * radius

В приведенном примере значение числа Пи (3.14159) жестко закодировано в функции. Хотя для простых вычислений это может быть приемлемо, но когда важны гибкость и сопровождаемость кода, такая практика не рекомендуется.

Недостатки жесткого кодирования

  1. Негибкость Жесткое кодирование значений делает код негибким. Когда значение жестко закодировано, его изменение требует непосредственной модификации кода. Это может стать проблемой, когда необходимо обновить одно и то же значение в нескольких местах или адаптировать код к различным сценариям.
  2. Проблемы, связанные с поддержкой кода По мере роста кодовой базы поддерживать жестко закодированные значения становится все сложнее. Поиск и обновление каждого экземпляра жестко закодированного значения может занять много времени и привести к ошибкам.
  3. Ограниченная возможность повторного использования Жестко закодированные значения ограничивают возможность повторного использования кода. Если вы хотите повторно использовать функцию или компонент в другом контексте с другими значениями, вам придется модифицировать код, что делает его менее модульным.
  4. Сложности тестирования При жестком кодировании значений тестирование может усложниться. Тесты должны учитывать эти конкретные значения, и их изменение для различных тестовых сценариев может быть очень сложным.

Применение лучших практик

Опытные программисты на Python избегают жесткого кодирования значений, применяя лучшие практики, которые повышают гибкость и удобство работы с кодом:

  1. Использование констант: Если значение должно оставаться постоянным, определите его как именованную константу, используя заглавные буквы, чтобы указать, что оно не должно изменяться. ``python PI = 3.14159
  2. Файлы конфигурации: Хранение значений конфигурации во внешних файлах, таких как JSON или YAML, которые можно легко обновлять без модификации кода.
  3. Переменные окружения: Для чувствительных или специфических для среды значений следует использовать переменные окружения. Для доступа к ним в Python предусмотрен модуль os.
  4. Аргументы командной строки: Когда это уместно, разрешите пользователям передавать значения в качестве аргументов командной строки вашим скриптам или программам.
  5. Параметры функции: Если значение должно меняться, передавайте его в качестве параметра в функции или методы вместо того, чтобы жестко кодировать его внутри функции.
def calculate_area(radius, pi):
    return pi * radius * radius
  1. Пропуск тестирования

Тестирование служит защитной сеткой для вашего кода. Оно систематически проверяет, что ваш код ведет себя так, как ожидается, предотвращая или обнаруживая проблемы до того, как они попадут в производство. Вот почему тестирование жизненно необходимо:

  1. Обнаружение ошибок: Тестирование помогает выявить ошибки на ранних этапах разработки, что делает их исправление более простым и дешевым.
  2. Предотвращение регрессий: Тесты служат защитой от регрессий, гарантируя, что изменения или новые возможности не нарушат существующую функциональность.
  3. Документирование: Тестовые примеры служат документацией, иллюстрирующей, как следует использовать ваш код и каких результатов следует ожидать.
  4. Уверенность: Надежное тестовое покрытие обеспечивает уверенность в правильности работы кода даже при внесении существенных изменений.
  5. Сотрудничество: Тесты облегчают совместную работу, предоставляя четкую спецификацию ожидаемого поведения, что позволяет членам команды лучше понять кодовую базу и внести в нее свой вклад.

Опасности, связанные с пропуском тестирования

Пренебрежение тестированием может привести к целому каскаду проблем:

  1. Увеличение трудозатрат на отладку Без тестов отладка превращается в специальный процесс, отнимающий много времени. Приходится искать источник проблем, часто полагаясь на операторы печати и догадки.
  2. Хрупкий код Изменения в коде могут приводить к неожиданным побочным эффектам и регрессиям, поскольку нет систематического способа проверить, сохранилась ли существующая функциональность.
  3. Снижение уверенности Отсутствие тестов может подорвать уверенность в правильности кода, что приведет к нерешительности при внесении изменений или добавлении новых функций.
  4. Проблемы совместной работы Совместная разработка усложняется при отсутствии тестов для проверки изменений кода. Члены команды могут непреднамеренно внести проблемы, которые можно было бы предотвратить с помощью надлежащего тестирования.

Воспитание культуры тестирования

Опытные Python-программисты понимают, что тестирование - это не просто "послесловие", а неотъемлемая часть процесса разработки. Вот несколько лучших практик по формированию культуры тестирования:

  1. Напишите тесты как можно раньше: Начинайте писать тесты сразу же, как только приступили к написанию кода. Эта практика известна как разработка, управляемая тестами (TDD).
  2. Тестировать все пути кода: Стремитесь к полному покрытию тестами, чтобы все пути кода были проверены вашими тестами.
  3. Автоматизация тестирования: Для автоматизации процесса тестирования используйте такие фреймворки, как unittest или pytest. Автоматизированные тесты можно выполнять последовательно и часто.
  4. Вариации тестовых данных: Проводите тестирование с различными входными данными и граничными ситуациями, чтобы убедиться, что ваш код справляется с широким спектром сценариев.
  5. Непрерывная интеграция: Интегрируйте тестирование в конвейер непрерывной интеграции (CI), чтобы тесты выполнялись автоматически при каждом изменении кода.
  1. Использование устаревших библиотек

Сильной стороной языка Python является его обширная экосистема библиотек. Библиотеки предоставляют заранее написанные, протестированные и оптимизированные решения распространенных проблем. Однако эти библиотеки не являются статичными, они развиваются с течением времени. Вот почему обновление библиотек является жизненно важным:

  1. Устранение ошибок: Обновления часто включают исправления ошибок, которые могут предотвратить неожиданные проблемы или уязвимости в коде.
  2. Новые возможности: В обновлениях библиотек могут появляться новые возможности или улучшения, повышающие функциональность или производительность.
  3. Безопасность: Устаревшие библиотеки могут содержать известные уязвимости, которые могут быть использованы хакерами. Обновления часто содержат исправления для защиты кода.
  4. Совместимость: По мере развития самого языка Python старые библиотеки могут стать несовместимыми с новыми версиями Python. Обновление библиотек гарантирует их совместимость.

Риски использования устаревших библиотек

Пренебрежение обновлением библиотек может подвергнуть ваши проекты нескольким рискам:

  1. Уязвимости безопасности Устаревшие библиотеки могут содержать известные уязвимости в системе безопасности. Хакеры активно ищут и используют эти уязвимости, подвергая риску ваш код и данные.
  2. Неисправленные ошибки Ошибки, присутствующие в старых версиях библиотек, могут быть исправлены в новых релизах. Не обновляя их, вы потенциально работаете с кодом, содержащим проблемы, которые можно предотвратить.
  3. Пропущенные возможности Обновления библиотек часто приносят новые возможности, оптимизации или улучшения, которые вы упускаете, используя старые версии.
  4. Проблемы совместимости По мере развития Python старые библиотеки могут стать несовместимыми, что приводит к неожиданным ошибкам или трудностям при интеграции с другими инструментами и библиотеками.

Лучшие практики управления библиотеками

Опытные программисты на Python серьезно относятся к управлению библиотеками. Вот несколько лучших практик, которые помогут вам оставаться в курсе событий и ответственно относиться к использованию библиотек:

  1. Регулярно проверяйте наличие обновлений: Периодически проверяйте наличие обновлений для используемых библиотек. Такие инструменты, как pip, облегчают этот процесс.
  2. Следовать указаниям по выпуску: Перед обновлением просмотрите примечания к выпуску библиотеки, чтобы понять, что изменилось, и убедиться, что это не приведет к ломающим изменениям в вашем коде.
  3. Использовать виртуальные среды: Изолируйте библиотеки своего проекта с помощью виртуальных сред, чтобы избежать конфликтов между различными проектами и их зависимостями.
  4. Автоматизировать управление зависимостями: Используйте такие инструменты управления зависимостями, как pipenv или conda, для автоматизации контроля версий библиотек.
  5. Непрерывная интеграция: Интегрируйте обновления библиотек в конвейер непрерывной интеграции (CI), чтобы тесты выполнялись с использованием последних версий библиотек.
  1. Нежелание документировать свой код

Документация по коду в виде комментариев и docstrings служит руководством для понимания кода. Она играет несколько важных ролей в процессе разработки:

  1. Классификация: Документация объясняет назначение кода, делая его ясным и понятным для тех, кто его читает.
  2. Сопровождение: Она помогает поддерживать и обновлять код, обеспечивая контекст и руководство для будущих модификаций.
  3. Сотрудничество: Документация облегчает совместную работу, позволяя членам команды понять, как работает код и как его следует использовать.
  4. Тестирование: Она помогает в написании тестов, предоставляя спецификации ожидаемого поведения.
  5. Онбординг: Документация помогает новым членам команды быстро освоить кодовую базу и сократить время обучения.

Подводные камни пренебрежения документацией

Пренебрежение документированием кода может привести к целому ряду проблем:

  1. Снижение уровня понимания кода Без надлежащей документации код может стать загадочным, и разработчикам придется разгадывать его смысл методом проб и ошибок. Это приводит к потере времени и увеличивает риск появления ошибок.
  2. Проблемы с сопровождением Код, не имеющий документации, трудно поддерживать. С течением времени становится все труднее вспомнить намерения, лежащие в основе тех или иных проектных решений.
  3. Снижение эффективности совместной работы В условиях совместной работы отсутствие документации может помешать коллективной работе. Разработчикам приходится полагаться на догадки, что приводит к недопониманию и недоразумениям.
  4. Пробелы в знаниях Когда члены команды уходят или когда вы через некоторое время обращаетесь к собственному коду, недокументированный код оставляет пробелы в знаниях, которые приходится заполнять путем исследований и реинжиниринга.

Использование лучших практик документирования

Опытные программисты на языке Python понимают ценность документирования кода и взяли за правило эффективно документировать свой код. Вот несколько лучших практик по внедрению документации:

  1. Использование описательных имен: Выбирайте осмысленные имена переменных, функций и классов. Хорошо названные сущности уменьшают необходимость в излишних комментариях.
  2. Добавлять комментарии: Используйте комментарии для пояснения сложной логики или неочевидных частей кода. Сосредоточьтесь на "почему", а не на "что".
  3. **3: Включите в код документацию для функций, классов и модулей. Придерживайтесь последовательного формата, например, стиля NumPy или Google, и подробно описывайте параметры, возвращаемые значения и примеры использования.
  4. Обновляйте документацию: Поддерживайте документацию в актуальном состоянии по мере развития кода. Устаревшая документация хуже, чем ее отсутствие.
  5. Использовать средства документирования: Используйте такие инструменты, как Sphinx, для создания документации на основе ваших строк. Это автоматизирует процесс и обеспечивает согласованность.
  6. Обзор и сотрудничество: Поощряйте обзоры кода, в которых документация оценивается как часть процесса. Сотрудничайте с членами команды, чтобы убедиться, что документация отвечает потребностям проекта.
  1. Игнорирование оптимизации кода

Оптимизация кода направлена на повышение эффективности, скорости и использования ресурсов программ на Python. Оптимизированный код имеет ряд преимуществ:

  1. Повышение производительности: Оптимизация может привести к ускорению времени выполнения, уменьшению использования памяти и более быстрому отклику приложения.
  2. Эффективность использования ресурсов: Оптимизированный код потребляет меньше системных ресурсов, что делает приложение более легким и масштабируемым.
  3. Экономия затрат: Эффективный код позволяет сэкономить на инфраструктурных расходах в облачных приложениях, где часто оплата производится в зависимости от потребления ресурсов.
  4. Улучшение пользовательского опыта: Более быстрые и эффективные приложения обеспечивают лучшее качество работы пользователей и могут привести к повышению их удовлетворенности.
  5. Влияние на окружающую среду: Эффективный код потребляет меньше ресурсов, что является экологически безопасным для центров обработки данных и энергосберегающих приложений.

Риски, связанные с игнорированием оптимизации кода

Пренебрежение оптимизацией кода может иметь целый ряд последствий:

  1. Узкие места в производительности Неоптимизированный код может иметь узкие места в производительности, которые замедляют работу приложения. Эти узкие места могут быть незаметны до тех пор, пока приложение не окажется под большой нагрузкой.
  1. Проблемы масштабируемости По мере роста приложения неоптимизированный код может препятствовать масштабируемости. Он может потребовать больше аппаратных ресурсов, чем необходимо, что приведет к увеличению эксплуатационных расходов.
  2. Плохое качество работы пользователей Медленные или ресурсоемкие приложения могут разочаровать пользователей, что приведет к снижению коэффициента освоения и неудовлетворенности клиентов.
  3. Нерациональное использование ресурсов Неоптимизированный код может привести к неэффективному использованию ресурсов, что влечет за собой увеличение затрат на инфраструктуру, особенно при развертывании облачных систем.

Использование лучших практик оптимизации кода

Опытные программисты на Python понимают важность оптимизации кода и стремятся сделать ее привычной. Вот несколько лучших практик по оптимизации кода:

  1. Сначала измерьте: Выявляйте узкие места в производительности, профилируя код. Такие инструменты, как cProfile и профилировщики памяти, помогут выявить области, нуждающиеся в оптимизации.
  2. Алгоритмическая эффективность: Оптимизируйте алгоритмы и структуры данных для снижения временной сложности. Иногда выбор более эффективного алгоритма может оказать более существенное влияние, чем микрооптимизация.
  3. Использование встроенных функций: Стандартная библиотека Python предлагает высоко оптимизированные функции. Используйте их вместо того, чтобы изобретать велосипед.
  4. Избегайте преждевременной оптимизации: Сосредоточьтесь на оптимизации критических частей кода, а не на преждевременной оптимизации каждой строки. Для поиска "узких мест" сначала проведите профилирование.
  5. Кэшировать результаты: Кэшируйте часто используемые данные или результаты, чтобы избежать лишних вычислений.
  6. Оптимизация операций ввода-вывода: Минимизируйте операции ввода-вывода и используйте асинхронные библиотеки, если это необходимо, чтобы избежать блокировки.
  7. Сохранять код в чистоте: Чистый, хорошо структурированный код легче оптимизировать. Сохраняйте читабельность и ясность при оптимизации.
  8. Регулярное тестирование: Постоянно тестируйте оптимизированный код, чтобы исключить появление новых ошибок и регрессий.
  1. Изобретая колесо

В контексте программирования "изобретать колесо" означает писать код с нуля для решения проблемы, которая уже была решена с помощью существующих библиотек, модулей или фреймворков. Обширная стандартная библиотека Python и обширная экосистема пакетов сторонних разработчиков предлагают решения широкого спектра проблем. Игнорирование этих ресурсов и выбор собственного решения - это то, что мы называем изобретением колеса.

def custom_sum(numbers): 
    result = 0 
    for num in numbers: 
        result += num 
    return result

В приведенном примере мы написали пользовательскую функцию для суммирования списка чисел, что уже решено встроенной в Python функцией sum().

Опасности, связанные с изобретением колеса

Изобретение колеса может показаться безобидным, но оно может привести к нескольким проблемам:

  1. Написание собственных решений для проблем, которые уже имеют готовые решения, отнимает время и силы, которые можно было бы потратить на решение более важных задач.
  2. Бремя сопровождения Пользовательский код требует постоянного сопровождения. При изменении проблемы или требований необходимо соответствующим образом обновлять код. Это увеличивает бремя долгосрочного сопровождения.
  3. Повышенный риск ошибок Пользовательский код с большей вероятностью будет содержать ошибки, чем готовые библиотеки или модули. Выявление и устранение ошибок может быть затруднено, что приводит к неожиданному поведению.
  4. Ограниченные возможности Существующие решения часто имеют ряд возможностей, оптимизаций и исправлений ошибок, которых нет в пользовательском коде. Изобретая колесо, вы упускаете эти преимущества.
  5. Снижение эффективности совместной работы Пользовательские решения могут быть идиосинкразическими и сложными для понимания и работы другими членами команды. Совместная работа становится менее эффективной.

Использование существующих решений

Опытные программисты на Python понимают важность использования существующих решений. Вот несколько лучших практик для этого:

  1. Исследование: Прежде чем приступить к решению проблемы, изучите существующие библиотеки и модули на предмет наличия подходящего решения.
  2. Оцените качество: При выборе библиотеки учитывайте такие факторы, как поддержка сообщества, наличие документации и активное сопровождение.
  3. Содействие: Если вы нашли существующую библиотеку, которая практически полностью соответствует вашим потребностям, подумайте о том, чтобы внести в нее свой вклад, добавив недостающие функции или исправив ошибки.
  4. Настройка: Используя существующие решения, помните, что их часто можно доработать под свои требования, не изобретая велосипед.
  5. Документация: Убедитесь, что вы понимаете, как эффективно использовать существующие решения, прочитав их документацию.
  6. Эффективность: Существующие библиотеки обычно оптимизированы для повышения эффективности. Их использование может привести к более быстрому и ресурсосберегающему коду.

Переведено с помощью www.DeepL.com/Translator (бесплатная версия)

  1. Пренебрежение методами обеспечения безопасности

Практики безопасности необходимы для защиты программных приложений и данных от потенциальных угроз, атак и уязвимостей. Вот почему безопасность должна быть главным приоритетом:

  1. Защита данных: Практики безопасности обеспечивают конфиденциальность и защиту конфиденциальных данных пользователей от несанкционированного доступа.
  2. Предотвращение эксплойтов: Реализация мер безопасности позволяет предотвратить появление уязвимостей, которые могут быть использованы злоумышленниками для получения несанкционированного доступа.
  3. Доверие и репутация: Безопасное приложение вызывает доверие у пользователей и помогает поддерживать положительную репутацию вашего программного обеспечения.
  4. Соответствие требованиям: Во многих отраслях промышленности существуют нормативные документы и стандарты соответствия, которые предписывают определенные методы обеспечения безопасности для защиты конфиденциальности пользователей и данных.
  5. Долговечность: Безопасные приложения с большей вероятностью смогут противостоять эволюционирующим угрозам безопасности и продолжать надежно функционировать с течением времени.

Риски, связанные с игнорированием практик безопасности

Пренебрежение методами обеспечения безопасности может привести к серьезным последствиям:

  1. Нарушение безопасности данных Неадекватная безопасность может привести к нарушению безопасности данных, когда конфиденциальная информация пользователей становится доступной или похищается, что наносит непоправимый ущерб пользователям и вашей репутации.
  2. Уязвимости Игнорирование правил безопасности может привести к появлению уязвимостей, которые злоумышленники могут использовать для получения несанкционированного доступа, нарушения работы сервисов или нарушения целостности данных.
  3. Юридические и нормативные последствия Если ваше приложение работает с пользовательскими данными, то игнорирование правил безопасности может привести к нарушению законодательства и нормативных требований, что повлечет за собой судебные иски и финансовые штрафы.
  4. Недоверие пользователей Пользователи с меньшей вероятностью будут пользоваться приложениями, имеющими историю нарушений безопасности, и доверять им. Ваша пользовательская база может сократиться из-за нарушения безопасности.

Использование лучших практик безопасности

Опытные программисты на языке Python понимают важность безопасности и считают своей привычкой внедрять методы обеспечения безопасности в процесс написания кода. Вот некоторые лучшие практики, которые следует взять на вооружение:

  1. Безопасное кодирование: Соблюдайте правила безопасного кодирования для предотвращения таких распространенных уязвимостей, как SQL-инъекции, межсайтовый скриптинг (XSS) и т.д.
  2. Регулярное обновление: Поддерживайте интерпретатор Python, библиотеки и фреймворки в актуальном состоянии, чтобы использовать последние исправления безопасности.
  3. Валидация вводимых данных: Всегда проверяйте и обеззараживайте вводимые пользователем данные для предотвращения возможных атак.
  4. Аутентификация и авторизация: Реализуйте надлежащие механизмы аутентификации и авторизации, чтобы обеспечить доступ к важным функциям только авторизованным пользователям.
  5. Шифрование данных: Используйте шифрование для защиты конфиденциальных данных как в состоянии покоя, так и при их передаче.
  6. Обработка ошибок: Реализуйте безопасную обработку ошибок для предотвращения раскрытия конфиденциальной информации потенциальным злоумышленникам.
  7. Обзоры кода: Проводите регулярные проверки кода, чтобы выявить уязвимости в системе безопасности на ранних этапах разработки.
  8. Тестирование на проникновение: Регулярно проводите тестирование на проникновение для выявления потенциальных уязвимостей и слабых мест в приложении.
  9. Библиотеки безопасности: Используйте надежные библиотеки безопасности, которые предоставляют готовые решения для типичных проблем безопасности.

Заключение

Овладение языком Python - это интересная веха, но это еще не конец пути. Чтобы добиться еще большего успеха и создать качественный, удобный для сопровождения код, обратите внимание на эти десять привычек, которых следует избегать. Минимизация глобальных переменных, контроль версий, следование PEP 8, приоритетное тестирование и документирование позволят вам стать еще более опытным и ответственным разработчиком Python.

Прокрутить вверх