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.
Другие уроки курса "Python"
- Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
- Установка Python3.7 и PIP
- Работа с контекст-менеджером «with»
- Группы исключений в Python
- Удаление элементов из списка
- Метод join() для объединения элементов строки
- Умножение строк и списков
- Декораторы классов
- Переворот последовательности
- Реализация метода __abs__ в Python
- Инверсия списков и строк в Python
- Основные операции с библиотекой Numpy
- Быстрый поиск кода
- discard() — удаление элемента из множества
- Работа с индексами списков
- Преобразование регистра строк
- Комментарии в Python
- Подчеркивание в REPL
- inspect в Python: анализ кода
- Работа с collections.Counter
- Цикл for в Python
- Работа с геоданными с помощью geopy
- Defaultdict в Python
- Метод join для наборов
- Создание вложенных циклов for
- Анонимные функции в Python
- Логирование в Python
- Создание объекта времени
- Работа с утверждениями в Python
- Декораторы в Python
- Работа с модулем random
- Метод difference_update() — разность множеств
- Работа с timedelta
- Работа с датой и временем в Python
- Роль ключевого слова self
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Проверка однородности элементов списка
- Метод join для объединения строк
- Работа с getopt
- Генерация строк с .join()
- Подсчет количества элементов в списке
- Функция enumerate() в Python
- Структура строк в Python
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- Тернарный оператор в Python
- Условное добавление элементов в список
- Проверка типов с использованием isinstance
- Лямбда-функции в Python
