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. Область видимости переменных
  2. Подсказки при вводе данных в Python
  3. Списковые включения в Python
  4. Область видимости переменных
  5. Создание уникального проекта
  6. Циклы в Python
  7. Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
  8. Гибкие функции Python
  9. Подсчет элементов с помощью Counter
  10. Работа с изменяемыми коллекциями
  11. Модуль pprint: улучшение вывода данных
  12. Работа с изображениями PIL
  13. Генерация UUID в Python
  14. Работа со словарями с defaultdict из collections
  15. Оператор is в Python
  16. Python: возвращение нескольких значений
  17. Создание новой даты в Python
  18. Прокачанный трейсинг ошибок
  19. Метод __complex__ в Python
  20. Генераторы в Python
  21. Методы работы со строками в Python
  22. Парсинг веб-страниц с Beautiful Soup
  23. Тестирование модели в PyTorch
  24. Замена текста с помощью sub
  25. Векторизация в Python с NumPy.
  26. Оператор @ для умножения матриц
  27. Генераторы списков
  28. Модуль inspect
  29. Работа с модулем cmath
  30. Импорт модулей в Python 3.12
  31. Получение комбинаций в Python
  32. Метод classmethod
  33. *args и **kwargs в Python
  34. Статическая типизация в Python
  35. Генераторы в Python
  36. Проверка версии Python
  37. Генераторы в Python
  38. Поиск индекса элемента
  39. Создание итерируемых объектов
  40. Аннотации типов в Python
  41. Извлечение аудио из видео
  42. Переопределение метода
  43. Перевод текста с Python Translator
  44. Избегайте двойного подчеркивания
  45. Создание пользовательской коллекции в Python
  46. Выражения-генераторы в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний