你的 Python 代码太丑了。以下是如何修复它

2025-06-07

你的 Python 代码太丑了。以下是如何修复它

🎉 仅使用这些链接即可获得两种产品的 50% 高级优惠（即将结束，只是一杯咖啡或这个捆绑包）

别再纠结于杂乱的代码了。你的 Python 代码不仅仅是一组指令，更是与未来的自己、你的队友，甚至你的用户的对话。如果你的代码难以阅读、调试或扩展，你就会浪费宝贵的时间和精力。但将你的代码转化为简洁、高效、优雅的杰作，完全唾手可得。在本文中，我们将深入探讨一些可行的技巧，解决嵌套循环、臃肿的函数、繁琐的条件语句、不明确的类型使用以及低效的日志记录问题。你将找到详细的解释、代码示例、相关的统计数据、实用的链接以及鼓舞人心的资源，激励你立即重构你的 Python 代码。

Python 开发者资源 - 由 0x3d.site 制作

为 Python 开发人员精心策划的中心，提供必备工具、文章和热门讨论。

收藏此页：python.0x3d.site

1. 拥抱简单：消除过多的嵌套循环

嵌套循环的问题

深度嵌套循环不仅会使代码更难阅读，还会增加任何试图理解你逻辑的人的认知负担。在最近一项针对 Python 开发人员的调查中，超过60% 的人承认减少嵌套循环帮助他们显著缩短了调试时间。

信息： “当你看到多层循环时，花点时间想想是否有更简洁的 Python 方式来实现相同的结果。”

——经验丰富的开发人员

考虑这个经典的例子：

result = []
for i in range(10):
    for j in range(5):
        result.append(i * j)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

虽然它有效，但其目的尚不清楚。

Python 解决方案：列表推导

使用列表推导重构代码，以一行优雅的语句表达相同的想法：

result = [i * j for i in range(10) for j in range(5)]
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

这个版本不仅更短，而且还能立即告诉读者目标是通过双重迭代来构建列表。这在清晰度和效率方面都取得了双赢。

信息：在许多情况下，列表推导速度更快，并通过减少样板使代码更易于维护。

实用提示：下次你发现自己的嵌套循环只是简单地附加到列表中时，问问自己：“我可以把它变成一个推导式吗？” 结果将更加 Pythonic 且更容易理解。

2. 重构长函数：分解它！

为什么长函数不好用

超过 100 行的函数通常意味着同时执行过多的操作。这样的函数难以测试、维护和调试。研究表明，与庞大的函数相比，代码量较小、定义明确的函数可以将错误率降低近30% 。

之前：单一函数

看一下这个一次性处理数据和日志记录的示例：

def process_data(data):
    result = []
    for item in data:
        if item > 0:
            processed = item * 2
            result.append(processed)
    print("Processing complete")
    return result
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

该函数将业务逻​​辑与副作用混合在一起，使其可重用性降低且更难测试。

之后：模块化代码

将功能分解成更小的部分，每个部分都有明确的职责：

def process_data(data):
    result = [double_if_positive(item) for item in data]
    log_processing()
    return result

def double_if_positive(item):
    # Process the item if it's positive, otherwise leave it unchanged.
    return item * 2 if item > 0 else item

def log_processing():
    # Log that the processing is complete.
    print("Processing complete")
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

这种关注点分离使您的代码更易于维护且更易于遵循。

信息： “模块化代码不仅简化了调试，还增强了可测试性。始终致力于打造能够出色完成一项任务的函数。”

——经验丰富的 Pythonista

实用建议：定期检查你的函数。如果觉得某个函数太长或者功能太多，可以考虑将其拆分成更小的、专用的函数。

3. 编写 Python 条件语句：使用三元运算符和字典分派

简化条件语句

过于冗长的条件语句会使你的代码变得迟钝。Python 提供了一些优雅的替代方案，例如三元运算符和字典分派，它们可以降低复杂性并提高可读性。

之前：详细的 If/Else

常见的模式可能如下所示：

if x > 10:
    result = "High"
else:
    result = "Low"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

虽然这很清楚，但它并不总是最简洁的方式。

之后：三元运算符

用一行代码简化相同的逻辑：

result = "High" if x > 10 else "Low"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

对于涉及多个操作的更复杂的条件，请考虑字典分派：

def add(x, y): 
    return x + y

def subtract(x, y): 
    return x - y

# Dictionary mapping for operations
operations = {
    'add': add,
    'subtract': subtract
}

# Using dictionary dispatch instead of multiple if/elif statements:
result = operations.get(op, lambda a, b: None)(a, b)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

信息： “字典分派是 Python 中未被充分利用的瑰宝。它通过将键映射到函数，可以显著简化多条件分支的执行。”

— Python 编程大师

实用技巧：尽可能重构条件语句。这将使代码更简洁、更易于维护，并且你还可能发现隐藏的性能提升。

4. 使用类型提示：通过 Mypy 增强清晰度

类型提示的案例

Python 的动态特性是一把双刃剑。它虽然提供了灵活性，但也可能导致代码含糊不清。添加类型提示可以明确每个函数的期望和返回值，从而减少错误并实现更顺畅的协作。

之前：模糊的签名

考虑这个函数：

def greet(name):
    return "Hello " + name
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

目前尚不清楚是否name应为字符串或其他类型。

之后：使用类型提示

通过明确说明类型来增强函数的清晰度：

def greet(name: str) -> str:
    return "Hello " + name
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

使用类型提示意味着像mypy这样的工具可以帮助您在运行时之前捕获错误。

信息： “类型提示可以作为一种文档形式。它们不仅阐明了代码的意图，还能增强静态分析工具的功能，避免出现 bug。”

—— Python 狂热爱好者

可操作提示：逐步开始集成类型提示。从新代码和关键函数开始，逐步重构遗留代码以包含它们。这在可读性和错误预防方面带来的好处非常值得付出努力。

5. 让日志记录真正有用：拥抱 Loguru

记录事项

良好的日志记录实践对于故障排除和监控至关重要。Python 默认的日志记录库功能强大，但设置起来可能比较繁琐。Loguru 是一个简化日志记录并提供强大功能的库。

之前：传统的日志设置

典型的日志设置可能需要很多样板：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("This is an info message")
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

这是可行的，但不是最有利于开发人员的方法。

之后：使用 Loguru 进行简化

Loguru 允许您以最少的配置记录消息：

from loguru import logger
logger.info("This is an info message")
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

结果是更清晰的代码，使您可以专注于调试而不是配置记录器。

信息： “有效的日志记录就像拥有一个可靠的指南针。有了 Loguru，您将获得一个易于使用的工具，它能以更少的麻烦提升您的调试体验。”

— DevOps Insider

实用技巧：如果您在设置冗长的日志记录方面遇到困难，不妨尝试一下 Loguru。它简化了日志记录，并让您能够更好地控制消息的显示和存储方式。

6. 利用资源和社区支持

提升 Python 代码质量是一个持续的过程。以下是一些宝贵的资源和社区，可以帮助您保持动力并获取最新信息：

info： “作为一名开发者，提升自我的最佳途径是积极参与社区活动。定期访问可靠的资源并参与讨论，可以让你接触到新的技术和想法。”

——社区倡导者

实用技巧：收藏这些链接，养成经常访问的习惯。这样你不仅可以随时了解最新动态，还能找到灵感和解决方案，应对日常的编程挑战。

最后的想法：你的代码，你的遗产

改进 Python 代码不仅仅是一项技术练习，更是为清晰度、可维护性和卓越性树立标准。通过使用推导式减少嵌套循环、重构长函数、精简条件语句、添加类型提示以及优化日志记录，您不仅可以编写出更优秀的代码，还能为未来的成功铺平道路。

info： “每次重构都是对未来的投资。干净的代码可以减少 bug，缩短开发周期，并提升团队满意度。”

—— Inspired Python 开发者

拥抱这些实践，让它们改变你的编码习惯。别让杂乱的代码阻碍你。撸起袖子，重构你的项目，迈入一个代码和你的想法一样优雅高效的世界。

如需更多技巧、工具和社区洞察，请访问Python 开发者资源 - 由 0x3d.site 制作。在这里，您可以找到各种资源，从详尽的文章到热门讨论，让您始终站在 Python 开发的前沿。

祝您编码愉快，让我们通过一行行代码，构建一个更清洁、更光明的未来！

🎁 下载免费赠品

我们乐于与社区分享宝贵资源！立即获取这些免费的速查表，提升你的技能。没有任何附加条件——纯粹的知识！🚀

🔗更多免费赠品可在此处获取

  • 我们有超过 15 款免费产品，快来领取吧！我们保证您每一款都能有所收获。

🚀 终极项目列表数据库：70 多个精选网站，可免费发布您的产品/项目（CSV）

正在寻找海量网站列表目录，随时探索？立即访问包含 70 多个详细列表目录的 CSV 文件，非常适合寻求灵感或分析的开发者、研究人员和企业家。💡 里面有什么？✅ 70 多个精选网站项目，包含详细信息✅ 非常适合研究、灵感或竞品分析✅ 格式清晰的 CSV 文件，方便排序和筛选📂 立即下载 - 即用型数据！无需搜索——立即探索、分析并采取行动！🚀

网站图标resourcebunk.gumroad.com

50 个 AI 驱动的博客赚钱技巧：最大化你的博客收入🚀

如果您真的想通过博客赚钱，您肯定知道人工智能可以改变游戏规则——但前提是您以正确的方式使用它。正因如此，我精心挑选了 50 个高效的 ChatGPT 提示，专门为那些想要轻松提升收入、增加流量和扩展内容规模的博主打造。为什么这个提示包与其他提示包不同？大多数 AI 提示列表都过于宽泛，难以实用。而这个提示包专为真正想要赚钱的博主打造——无论是通过广告收入、联盟营销、赞助内容还是产品销售。每个提示都完全可自定义，包含动态字段，这意味着您只需几秒钟即可根据您的利基市场、受众和目标进行定制。无需猜测，无需浪费时间 — — 只需有效的 AI 驱动策略。里面有什么？✔️ 50 个由专家制作的 ChatGPT 提示，专注于博客盈利✔️ 完全可自定义的提示（可更换您的利基、主题和受众）✔️ 即时访问 PDF 格式 — — 立即下载并开始使用这是给谁的？🔹 想要更好内容转换的博主🔹 寻找高转换率博客文章创意的联盟营销人员🔹 想要在赚钱的同时节省时间的内容创建者工作原理1️⃣ 打开 PDF 并选择提示2️⃣ 使用您的利基或主题对其进行自定义3️⃣ 在 ChatGPT 中使用它即可立即生成赚钱的博客内容没有废话，没有填充物 — — 只有 50 个提示可以帮助您创建赚钱的内容。🚀 立即获取您的副本并开始提高您的博客收入！

网站图标resourcebunk.gumroad.com
文章来源：https://dev.to/resource_bunk_1077cab07da/your-python-code-is-ugly-heres-how-to-fix-it-40dm
Devto 翻译
PREV
如何在 AWS 上部署自己的网站
NEXT
Tailwind CSS 网格系统