Курс Python → Разделение функций на этапы
При написании функций на Python важно использовать пустые строки, чтобы разделять различные этапы выполнения функции. Это делает код более читаемым и понятным для других разработчиков. Пустые строки позволяют выделить каждый шаг внутри функции, что упрощает анализ ее работы.
Давайте рассмотрим пример функции для вычисления дисперсии списка. Для этого необходимо выполнить два этапа: вычислить среднее значение элементов списка и затем вычислить сумму квадратов разностей между каждым элементом и средним значением. Важно разделить эти этапы с помощью пустых строк, чтобы понять, какие операции выполняются на каждом шаге.
def calculate_variance(data):
# Step 1: Calculate the mean
mean = sum(data) / len(data)
# Step 2: Calculate the sum of squares of differences
sum_of_squares = sum((x - mean) ** 2 for x in data)
# Return the variance
return sum_of_squares / len(data)
В данном примере мы видим, что каждый шаг выполнения функции отделен пустой строкой. Это помогает читателю легко следить за логикой функции и понять, какие операции выполняются на каждом этапе. После завершения всех вычислений также оставлена пустая строка перед оператором возврата, что делает ясным, что именно возвращает функция.
Другие уроки курса "Python"
- Метод rlshift для битового сдвига
- Декоратор total_ordering для сравнения объектов
- 9 уловок для чистого кода
- Создание панели меню Tkinter
- Объединение коллекций в Python
- Тестирование функции сложения
- Создание словарей в Python
- Создание словарей в Python
- Оператор continue в Python
- Разбиение текста в Python
- Big O оптимизация
- Проверка однородности элементов списка
- Оценка выражений генератора в Python
- Обработка данных в Python
- Метод rpow в Python
- Работа с контекст-менеджером «with»
- Уникальные значения из списка
- Преобразование Word в PDF с Spire.Doc
- Фильтрация входных данных в Python
- Оператор * в Python
- Обход словаря в Python
- Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
- Список переменных с %who
- Выборка чисел
- Печать календаря в Python
- Изучение объектов с помощью dir()
- Декораторы в Python
- Модуль itertools: комбинации и перестановки
- Создание и инициализация объектов
- Доступ к локальным переменным
- Генерация резюме в Gensim
- Рациональные числа в Python
- Профилирование с Pandas
- Улучшение читаемости кода в Python
- Метод bool() в Python
- Форматирование строк в Python
- Операции с кортежами
- Настройка Cron
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Основы работы со списками
- Преобразование данных в Python
- Принципы SRP и OCP
- Особенности множеств в Python
- Работа с enumerate()
- Numpy: использование Ellipsis
- Управление браузером с Selenium
- Подписка на Kaspersky Team
