Курс Python → Принципы программирования

Принципы программирования — это основополагающие принципы, которые помогают разработчикам писать более чистый, поддерживаемый и эффективный код. Один из таких принципов, который мы рассмотрим, — YAGNI (You Aren’t Gonna Need It). Этот принцип предлагает не создавать излишний функционал заранее, а писать только тот код, который необходим в данный момент. Создание «запасных» мест для будущего расширения может привести к избыточности и усложнению кода без необходимости.

Другой важный принцип — SLAP (Single Level of Abstraction Principle). Этот принцип гласит, что код должен быть написан на одном уровне абстракции, чтобы он оставался понятным и легко поддерживаемым. Если функция становится слишком сложной и не помещается на экран, ее следует разбить на более мелкие функции. Это поможет сделать код более читаемым и удобным для работы.

Важный момент, который стоит учитывать при программировании — каждая функция должна выполнять только одно действие, но выполнять его хорошо. Это напоминает принцип DRY (Don’t Repeat Yourself), но с отличием в том, что код не обязательно должен повторяться. Он должен быть разбит на логические блоки, чтобы обеспечить удобство и читаемость кода.

def calculate_area(radius):
    return 3.14 * radius * radius

def calculate_circumference(radius):
    return 2 * 3.14 * radius

radius = 5
area = calculate_area(radius)
circumference = calculate_circumference(radius)

print("Area:", area)
print("Circumference:", circumference)

Приведенный выше код является примером применения принципов программирования, где каждая функция выполняет только одно действие — вычисление площади и длины окружности круга. Этот подход делает код более структурированным и понятным, что облегчает его поддержку и развитие в будущем.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Класс UserDict: дополнительная функциональность
  2. Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
  3. Создание уникального множества
  4. split() без разделителя
  5. Работа с комплексными числами
  6. Именование столбцов в Python с pandas
  7. Python: отсутствие точек с запятыми
  8. Срезы в Python
  9. Оператор деления для класса Rational
  10. Оператор is в Python
  11. Протокол управления контекстом
  12. Применение функции к списку
  13. Использование функции enumerate()
  14. Расширение информации об ошибке в Python
  15. Отправка поздравлений по дню рождения
  16. Основы работы с базами данных в Python
  17. Деление в Python
  18. Поиск индекса элемента
  19. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  20. Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
  21. Декораторы в Python
  22. Создание виртуальной среды
  23. Класс-оболочка для словарей
  24. Создание словарей в Python
  25. Объединение словарей в Python
  26. Исправление ошибки NameError
  27. Работа с коллекциями Python
  28. Работа с f-строками 2.0
  29. Метод join для объединения строк
  30. Вывод с переменной через запятую
  31. PrettyTable: создание таблицы
  32. Создание namedtuple списком полей
  33. Копирование списков в Python
  34. Списковые включения в Python
  35. Лямбда-функции для min/max
  36. Сравнение неупорядоченных списков
  37. Цикл for с enumerate() в Python
  38. Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
  39. Поиск частых элементов в списке
  40. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  41. Замена элементов в списке с помощью генераторов списков
  42. Изменение элемента списка
  43. Блок else в обработке исключений
  44. Управление асинхронными задачами на Python.
  45. JSON-esque в Python
  46. Проверка памяти объекта

Marketello читают маркетологи из крутых компаний