导语:『Python 工匠』是什么?
我一直觉得编程某种意义上是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。
在雕琢代码的过程中,有大工程:比如应该用什么架构、哪种设计模式。也有更多的小细节,比如何时使用异常(Exceptions)、或怎么给变量起名。那些真正优秀的代码,正是由无数优秀的细节造就的。
『Python 工匠』这个系列文章,是我的一次小小尝试。它专注于分享 Python 编程中的一些偏 『小』 的东西。希望能够帮到每一位编程路上的匠人。
Python 工匠:善用变量来改善代码质量
作为『Python 工匠』系列文章的第一篇,我想先谈谈 『变量(Variables)』。因为如何定义和使用变量,一直都是学习任何一门编程语言最先要掌握的技能之一。
变量用的好或不好,和代码质量有着非常重要的联系。在关于变量的诸多问题中,为变量起一个好名字尤其重要。
如何为变量起名
在计算机科学领域,有一句著名的格言(俏皮话):
There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things. 在计算机科学领域只有两件难事:缓存过期 和 给东西起名字 — Phil Karlton
第一个『缓存过期问题』的难度不用多说,任何用过缓存的人都会懂。至于第二个『给东西起名字』这事的难度,我也是深有体会。在我的职业生涯里,度过的最为黑暗的下午之一,就是坐在显示器前抓耳挠腮为一个新项目起一个合适的名字。
编程时起的最多的名字,还数各种变量。给变量起一个好名字很重要,因为好的变量命名可以极大提高代码的整体可读性。
下面几点,是我总结的为变量起名时,最好遵守的基本原则。
1. 变量名要有描述性,不能太宽泛
在可接受的长度范围内,变量名能把它所指向的内容描述的越精确越好。所以,尽量不要用那些过于宽泛的词来作为你的变量名:
- BAD:
day
,host
,cards
,temp
- GOOD:
day_of_week
,hosts_to_reboot
,expired_cards
2. 变量名最好让人能猜出类型
所有学习 Python 的人都知道,Python 是一门动态类型语言,它(至少在 PEP 484 出现前)没有变量类型声明。所以当你看到一个变量时,除了通过上下文猜测,没法轻易知道它是什么类型。
不过,人们对于变量名和变量类型的关系,通常会有一些直觉上的约定,我把它们总结在了下面。
『什么样的名字会被当成 bool 类型?』
布尔类型变量的最大特点是:它只存在两个可能的值**『是』** 或 『不是』。所以,用 is
、has
等非黑即白的词修饰的变量名,会是个不错的选择。原则就是:让读到变量名的人觉得这个变量只会有『是』或『不是』两种值。
下面是几个不错的示例:
is_superuser
:『是否超级用户』,只会有两种值:是/不是has_error
:『有没有错误』,只会有两种值:有/没有allow_vip
:『是否允许 VIP』,只会有两种值:允许/不允许use_msgpack
:『是否使用 msgpack』,只会有两种值:使用/不使用debug
:『是否开启调试模式』,被当做 bool 主要是因为约定俗成
『什么样的名字会被当成 int/float 类型?』
人们看到和数字相关的名字,都会默认他们是 int/float 类型,下面这些是比较常见的:
- 释义为数字的所有单词,比如:
port(端口号)
、age(年龄)
、radius(半径)
等等 - 使用 _id 结尾的单词,比如:
user_id
、host_id
- 使用 length/count 开头或者结尾的单词,比如:
length_of_username
、max_length
、users_count
**注意:**不要使用普通的复数来表示一个 int 类型变量,比如 apples
、trips
,最好用 number_of_apples
、trips_count
来替代。
其他类型
对于 str、list、tuple、dict 这些复杂类型,很难有一个统一的规则让我们可以通过名字去猜测变量类型。比如 headers
,既可能是一个头信息列表,也可能是包含头信息的 dict。
对于这些类型的变量名,最推荐的方式,就是编写规范的文档,在函数和方法的 document string 中,使用 sphinx 格式(Python 官方文档使用的文档工具)来标注所有变量的类型。
3. 适当使用『匈牙利命名法』
第一次知道『匈牙利命名法』,是在 Joel on Software 的一篇博文中。简而言之,匈牙利命名法就是把变量的『类型』缩写,放到变量名的最前面。
关键在于,这里说的变量『类型』,并非指传统意义上的 int/str/list 这种类型,而是指那些和你的代码业务逻辑相关的类型。
比如,在你的代码中有两个变量:students
和 teachers
,他们指向的内容都是一个包含 Person 对象的 list 。使用『匈牙利命名法』后,可以把这两个名字改写成这样:
students -> pl_students
teachers -> pl_teachers
其中 pl 是 person list 的首字母缩写。当变量名被加上前缀后,如果你看到以 pl_
打头的变量,就能知道它所指向的值类型了。
很多情况下,使用『匈牙利命名法』是个不错的主意,因为它可以改善你的代码可读性,尤其在那些变量众多、同一类型多次出现时。注意不要滥用就好。
4. 变量名尽量短,但是绝对不要太短
在前面,我们提到要让变量名有描述性。如果不给这条原则加上任何限制,那么你很有可能写出这种描述性极强的变量名:how_much_points_need_for_level2
。如果代码中充斥着这种过长的变量名,对于代码可读性来说是个灾难。
一个好的变量名,长度应该控制在 两到三个单词左右。比如上面的名字,可以缩写为 points_level2
。
绝大多数情况下,都应该避免使用那些只有一两个字母的短名字,比如数组索引三剑客 i
、j
、k
,用有明确含义的名字,比如 persion_index 来代替它们总是会更好一些。
使用短名字的例外情况
有时,上面的原则也存在一些例外。当一些意义明确但是较长的变量名重复出现时,为了让代码更简洁,使用短名字缩写是完全可以的。但是为了降低理解成本,同一段代码内最好不要使用太多这种短名字。
比如在 Python 中导入模块时,就会经常用到短名字作为别名,像 Django i18n 翻译时常用的 gettext
方法通常会被缩写成 _
来使用*(from django.utils.translation import ugettext as _)*
5. 其他注意事项
其他一些给变量命名的注意事项:
- 同一段代码内不要使用过于相似的变量名,比如同时出现
users
、users1
、user3
这种序列 - 不要使用带否定含义的变量名,用
is_special
代替is_not_normal
更好的使用变量
前面讲了如何为变量取一个好名字,下面我们谈谈在日常使用变量时,应该注意的一些小细节。
1. 保持一致性
如果你在一个方法内里面把图片变量叫做 photo
,在其他的地方就不要把它改成 image
,这样只会让代码的阅读者困惑:『image
和 photo
到底是不是同一个东西?』
另外,虽然 Python 是动态类型语言,但那也不意味着你可以用同一个变量名一会表示 str 类型,过会又换成 list。同一个变量名指代的变量类型,也需要保持一致性。
2. 尽量不要用 globals()/locals()
也许你第一次发现 globals()/locals() 这对内建函数时很兴奋,迫不及待的写下下面这种极端『简洁』的代码:
def render_trip_page(request, user_id, trip_id):
user = User.objects.get(id=user_id)
trip = get_object_or_404(Trip, pk=trip_id)
is_suggested = is_suggested(user, trip)
# 利用 locals() 节约了三行代码,我是个天才!
return render(request, 'trip.html', locals())
千万不要这么做,这样只会让读到这段代码的人(包括三个月后的你自己)痛恨你,因为他需要记住这个函数内定义的所有变量(想想这个函数增长到两百行会怎么样?),更别提 locals() 还会把一些不必要的变量传递出去。
更何况, The Zen of Python(Python 之禅) 说的清清楚楚:Explicit is better than implicit.(显式优于隐式)。所以,还是老老实实把代码写成这样吧:
return render(request, 'trip.html', {
'user': user,
'trip': trip,
'is_suggested': is_suggested
})
3. 变量定义尽量靠近使用
这个原则属于老生常谈了。很多人(包括我)在刚开始学习编程时,会有一个习惯。就是把所有的变量定义写在一起,放在函数或方法的最前面。
def generate_trip_png(trip):
path = []
markers = []
photo_markers = []
text_markers = []
marker_count = 0
point_count = 0
... ...
这样做只会让你的代码『看上去很整洁』,但是对提高代码可读性没有任何帮助。
更好的做法是,让变量定义尽量靠近使用。那样当你阅读代码时,可以更好的理解代码的逻辑,而不是费劲的去想这个变量到底是什么、哪里定义的?
4. 合理使用 namedtuple/dict 来让函数返回多个值
Python 的函数可以返回多个值:
def latlon_to_address(lat, lon):
return country, province, city
# 利用多返回值一次解包定义多个变量
country, province, city = latlon_to_address(lat, lon)
但是,这样的用法会产生一个小问题:如果某一天, latlon_to_address
函数需要返回『城区(District)』时怎么办?
如果是上面这种写法,你需要找到所有调用 latlon_to_address
的地方,补上多出来的这个变量,否则 ValueError: too many values to unpack 就会找上你:
country, province, city, district = latlon_to_address(lat, lon)
# 或者使用 _ 忽略多出来的返回值
country, province, city, _ = latlon_to_address(lat, lon)
对于这种可能变动的多返回值函数,使用 namedtuple/dict 会更方便一些。当你新增返回值时,不会对之前的函数调用产生任何破坏性的影响:
# 1. 使用 dict
def latlon_to_address(lat, lon):
return {
'country': country,
'province': province,
'city': city
}
addr_dict = latlon_to_address(lat, lon)
# 2. 使用 namedtuple
from collections import namedtuple
Address = namedtuple("Address", ['country', 'province', 'city'])
def latlon_to_address(lat, lon):
return Address(
country=country,
province=province,
city=city
)
addr = latlon_to_address(lat, lon)
不过这样做也有坏处,因为代码对变更的兼容性虽然变好了,但是你不能继续用之前 x, y = f()
的方式一次解包定义多个变量了。取舍在于你自己。
5. 控制单个函数内的变量数量
人脑的能力是有限的,研究表明,人类的短期记忆只能同时记住不超过十个名字。所以,当你的某个函数过长(一般来说,超过一屏的的函数就会被认为有点过长了),包含了太多变量时。请及时把它拆分为多个小函数吧。
6. 及时删掉那些没用的变量
这条原则非常简单,也很容易做到。但是如果没有遵守,那它对你的代码质量的打击是毁灭级的。会让阅读你代码的人有一种被愚弄的感觉。
def fancy_func():
# 读者心理:嗯,这里定义了一个 fancy_vars
fancy_vars = get_fancy()
... ...(一大堆代码过后)
# 读者心理:这里就结束了?之前的 fancy_vars 去哪了?被猫吃了吗?
return result
所以,请打开 IDE 的智能提示,及时清理掉那些定义了但是没有使用的变量吧。
7. 能不定义变量就不定义
有时候,我们定义变量时的心理活动是这样的:『嗯,这个值未来说不定会修改/二次使用』,让我们先把它定义成变量吧!
def get_best_trip_by_user_id(user_id):
user = get_user(user_id)
trip = get_best_trip(user_id)
result = {
'user': user,
'trip': trip
}
return result
其实,你所想的『未来』永远不会来,这段代码里的三个临时变量完全可以去掉,变成这样:
def get_best_trip_by_user_id(user_id):
return {
'user': get_user(user_id),
'trip': get_best_trip(user_id)
}
没有必要为了那些可能出现的变动,牺牲代码当前的可读性。如果以后有定义变量的需求,那就以后再加吧。