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. Фильтрация списка от «ложных» значений
  2. Получение текущей даты и времени
  3. Добавление элементов в список
  4. Навыки Python: строки, типы данных
  5. Преобразование текста в речь с Python
  6. Транспонирование матрицы в Python
  7. Рекурсия для обращения строки
  8. Работа с географическими данными в Python
  9. Отладка в командной строке
  10. Комплексные числа в Python
  11. JMESPath в Python
  12. Создание множества в Python
  13. PEP-401: оператор
  14. Непрерывная проверка в Python
  15. Итерации в Python
  16. Создание OrderedDict
  17. Оператор «not» в Python
  18. Обмен значений переменных в Python
  19. Получение локальных переменных в Python
  20. Работа с срезами в Numpy
  21. Работа с контекстными менеджерами
  22. Оператор in в Python
  23. Ускорение обработки данных с %autoawait
  24. Метод is_absolute() для PurePath
  25. Определение объема памяти объекта
  26. Работа с множествами в Python
  27. Оператор «is not» в Python
  28. Сериализация объектов в Python
  29. None в Python: использование и особенности
  30. Кортежи в Python: особенности и преимущества
  31. Работа со временем в Python
  32. Особенности запятых в Python
  33. Работа с JSON в Python
  34. Dict Comprehension в Python
  35. Работа с датой и временем в Python
  36. Разделение строки с помощью re.split()
  37. Установка Home Assistant
  38. Преобразование списка в словарь через генератор
  39. Python reversed() функция
  40. Компиляция регулярных выражений
  41. Проверка типов с помощью isinstance
  42. Генераторы списков в Python
  43. Замена символов в Python
  44. Ограничение итераций в Python
  45. Лямбда-функции в Python
  46. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  47. OrderedDict — упорядоченный словарь

Marketello читают маркетологи из крутых компаний