Python 工匠:善用变量来改善代码质量

『Python 工匠』是什么?

我一直觉得编程某种意义上是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。

在雕琢代码的过程中,有大工程:比如应该用什么架构、哪种设计模式。也有更多的小细节,比如何时使用异常(Exceptions)、或怎么给变量起名。那些真正优秀的代码,正是由无数优秀的细节造就的。

『Python 工匠』这个系列文章,是我的一次小小尝试。它专注于分享 Python 编程中的一些偏『小』的东西。希望能够帮到每一位编程路上的匠人。

变量和代码质量

作为『Python 工匠』系列文章的第一篇,我想先谈谈 『变量(Variables)』。因为如何定义和使用变量,一直都是学习任何一门编程语言最先要掌握的技能之一。

变量用的好或不好,和代码质量有着非常重要的联系。在关于变量的诸多问题中,为变量起一个好名字尤其重要。

如何为变量起名

在计算机科学领域,有一句著名的格言(俏皮话):

There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things. 在计算机科学领域只有两件难事:缓存过期 和 给东西起名字

— Phil Karlton

第一个『缓存过期问题』的难度不用多说,任何用过缓存的人都会懂。至于第二个『给东西起名字』这事的难度,我也是深有体会。在我的职业生涯里,度过的作为黑暗的下午之一,就是坐在显示器前抓耳挠腮为一个新项目起一个合适的名字。

编程时起的最多的名字,还数各种变量。给变量起一个好名字很重要,因为好的变量命名可以极大的提高代码整体可读性。

下面几点,是我总结的为变量起名时,最好遵守的基本原则。

1. 变量名要有描述性,不能太宽泛

可接受的长度范围内,变量名能把它所指向的内容描述的越精确越好。所以,尽量不要用那些过于宽泛的词来作为你的变量名:

  • GOOD: day_of_week, hosts_to_reboot, expired_cards
  • BAD: day, host, cards, temp

2. 变量名最好让人能猜出类型

老司机们都知道,Python 是一门动态类型语言,它(至少在 PEP 484 出现前)没有变量类型声明。所以当你看到一个变量时,除了通过上下文猜测,没法轻易知道它是什么类型。

不过,人们对于变量名和变量类型的关系,通常会有一些直觉上的约定,我把它们总结在了下面。

『什么样的名字会被当成 bool 类型?』

布尔类型变量的最大特点是:它只存在两个可能的值『是』『不是』。所以,用 ishas 等非黑即白的词修饰的变量名,会是个不错的选择。原则就是:让读到变量名的人觉得这个变量只会有『是』或『不是』两种值

下面是几个不错的示例:

  • is_superuser:『是否超级用户』,只会有两种值:是/不是
  • has_error:『有没有错误』,只会有两种值:有/没有
  • allow_vip:『是否允许 VIP』,只会有两种值:允许/不允许
  • use_msgpack:『是否使用 msgpack』,只会有两种值:使用/不使用
  • debug:『是否开启调试模式』,被当做 bool 主要是因为约定俗成

『什么样的名字会被当成 int/float 类型?』

人们看到和数字相关的名字,都会默认他们是 int/float 类型,下面这些是比较常见的:

  • 释义为数字的所有单词,比如:port(端口号)age(年龄)radius(半径) 等等
  • 使用 _id 结尾的单词,比如:user_idhost_id
  • 使用 length/count 开头或者结尾的单词,比如: length_of_usernamemax_lengthusers_count

注意:不要使用普通的复数来表示一个 int 类型变量,比如 applestrips,最好用 number_of_applestrips_count 来替代。

其他类型

对于 str、list、tuple、dict 这些复杂类型,很难有一个统一的规则让我们可以通过名字去猜测变量类型。比如 headers,既可能是一个头信息列表,也可能是包含头信息的 dict。

对于这些类型的变量名,最推荐的方式,就是编写规范的文档,在函数和方法的 document string 中,使用 sphinx 格式(Python 官方文档使用的文档工具)来标注所有变量的类型。

3. 适当使用『匈牙利命名法』

第一次知道『匈牙利命名法』,是在 Joel on Software 的一篇博文中。简而言之,匈牙利命名法就是把变量的『类型』缩写,放到变量名的最前面。

关键在于,这里说的变量『类型』,并非指传统意义上的 int/str/list 这种类型,而是指那些和你的代码业务逻辑相关的类型。

比如,在你的代码中有两个变量:studentsteachers,他们指向的内容都是一个包含 Person 对象的 list 。使用『匈牙利命名法』后,可以把这两个名字改写成这样:

students -> pl_students teachers -> pl_teachers

pl 是 person list 的首字母缩写。变量名被加上前缀后,当你看到以 pl_ 打头的变量时,就能知道它所指向的值类型了。

很多情况下,使用『匈牙利命名法』是一个不错的注意,它可以改善你的代码可读性,尤其在那些变量众多、同一类型多次出现时。注意不要滥用就好。

4. 变量名尽量短,但是绝对不要太短

在前面,我们提到要让变量名有描述性。如果不给这条原则加上任何限制,那么你很有可能写出这种描述性极强的变量名:how_much_points_need_for_level2。如果代码中充斥着这种过长的变量名,对于代码可读性来说是个灾难。

一个好的变量名,长度应该控制在 两到三个单词左右。比如上面的名字,可以缩写为 points_level2

绝大多数情况下,都应该避免使用那些只有一两个字母的短名字,比如数组索引三剑客 ijk,用有明确含义的名字,比如 persion_index 来代替它们总是会更好一些。

使用短名字的例外情况

有时,不能使用短名字的原则也会有一些例外。当一些意义明确但是较长的变量名重复出现时,为了让代码更简洁,使用短名字缩写是完全可以的。但是为了降低理解成本,同一段代码内最好不要使用太多这种短名字。

比如在 Python 中导入模块时,就会经常用到短名字作为别名,像 Django i18n 翻译时常用的 gettext 方法通常会被缩写成 _ 来使用(from django.utils.translation import ugettext as _)

5. 其他注意事项

其他一些给变量命名的注意事项:

  • 同一段代码内不要使用过于相似的变量名,比如同时出现 usersusers1user3 这种序列
  • 不要使用带否定含义的变量名,用 is_special 代替 is_not_normal

更好的使用变量

前面讲了如何为变量取一个好名字,下面我们谈谈在日常使用变量时,应该注意的一些小细节。

1. 保持一致性

如果你在一个方法内里面把图片变量叫做 photo,在其他的地方就不要把它改成 image,这样只会让代码的阅读者困惑:『imagephoto 到底是不是同一个东西?』

另外,虽然 Python 是动态类型语言,但那也不意味着你可以用同一个变量名一会表示 str 类型,过会又换成 list。同一个变量名指代的变量类型,也需要保持一致性。

2. 尽量不要用 globals()/locals()

也许你第一次发现 globals()/locals() 这对内建函数时很兴奋,迫不及待的写下下面这种极端『简洁』的代码:

def render(request, user_id, trip_id):
    user = User.objects.get(id=user_id)
    trip = get_object_or_404(Trip, pk=trip_id)
    is_suggested = is_suggested(user, trip)
    # 利用 locals() 节约了三行代码,我是个天才!
    return render(request, 'trip.html', locals())

千万不要这么做,这样只会让读到这段代码的人(包括三个月后的你自己)痛恨你,因为他需要记住这个函数内定义的所有变量(想想这个函数增长到两百行会怎么样?),更别提 locals() 还会把一些不必要的变量传递出去。

更何况, The Zen of Python(Python 之禅) 说的清清楚楚:Explicit is better than implicit.(显式优于隐式)。还是老老实实把代码改成这样吧:

    return render(request, 'trip.html', {
        'user': user,
        'trip': trip,
        'is_suggested': is_suggested
    })

3. 变量定义尽量靠近使用

这个原则属于老生常谈了。很多人(包括我)在刚开始学习编程时,会有一个习惯。就是把所有的变量定义写在一起,放在函数或方法的最前面。

def generate_trip_png(trip):
    path = []
    markers = []
    photo_markers = []
    text_markers = []
    marker_count = 0
    point_count = 0
    ... ...

这样做只会让你的代码『看上去很整洁』,但是对提高代码可读性没有任何帮助。

更好的做法是,让变量定义尽量靠近使用。那样当你阅读代码时,可以更好的理解代码的逻辑,而不是费劲的去想这个变量到底是什么、哪里定义的?

4. 合理使用 dict 来让函数返回多个值

Python 的函数可以返回多个值:

def latlon_to_address(lat, lon):
    return country, province, city

# 利用多返回值一次定义多个变量
country, province, city = latlon_to_address(lat, lon)

但是,这样的用法会产生一个小问题:如果某一天, latlon_to_address 函数需要返回『城区(District)』时怎么办?

如果是上面这种写法,你需要找到所有调用 latlon_to_address 的地方,补上多出来的这个变量,否则 ValueError: too many values to unpack 就会找上你:

country, province, city, district = latlon_to_address(lat, lon)
# 或者忽略多出来的返回值
country, province, city, _ = latlon_to_address(lat, lon)

对于这种多返回值可能会变动的情况,使用 dict 作为返回值会更方便一些,当你新增返回值时,不会对之前的函数调用产生任何破坏性的影响:

def latlon_to_address(lat, lon):
    return {
        'country': country,
        'province': province,
        'city': city
    }

addr_dict = latlon_to_address(lat, lon)

这样做的坏处也有,代码兼容性虽然增加了,但是你不能继续用之前 x, y = f() 的方式一次定义多个变量了。取舍在于你自己。

5. 控制单个函数内的变量数量

人脑的能力是有限的,研究表明,人类的短期记忆只能同时记住不超过十个名字。所以,当你的某个函数过长(一般来说,超过一屏的的函数就会被认为有点过长了),包含了太多变量时。请及时把它拆分为多个小函数吧。

6. 及时删掉那些没用的变量

这条原则非常简单,也很容易做到。但是如果没有遵守,那它对你的代码质量的打击是毁灭级的。会让阅读你代码的人有一种被愚弄的感觉。

def fancy_func():
    # 读者心理:嗯,这里定义了一个 fancy_vars
    fancy_vars = get_fancy()
    ... ...(一大堆代码过后)

    # 读者心理:这里就结束了?之前的 fancy_vars 去哪了?被猫吃了吗?
    return result

所以,请打开 IDE 的智能提示,及时清理掉那些定义了但是没有使用的变量吧。

7. 能不定义变量就不定义

有时候,我们定义变量时的心理活动是这样的:『嗯,这个值未来说不定会修改/二次使用』,让我们先把它定义成变量吧!

def get_best_trip_by_user_id(user_id):
    user = get_user(user_id)
    trip = get_best_trip(user_id)
    result = {
        'user': user,
        'trip': trip
    }
    return result

其实,你所想的『未来』永远不会来,这段代码里的三个临时变量完全可以去掉,变成这样:

def get_best_trip_by_user_id(user_id):
    return {
        'user': get_user(user_id),
        'trip': get_best_trip(user_id)
    }

没有必要为了那些可能出现的变动,牺牲代码当前的可读性。如果以后有定义变量的需求,那就以后再加吧。

结语

碎碎念了一大堆,不知道有多少人能够坚持到最后。变量作为程序语言的重要组成部分,值得我们在定义和使用它时,多花一丁点时间思考一下,那样会让你的代码变得更优秀。

这是『Python 工匠』系列文章的第一篇,不知道看完文章的你,有没有什么想吐槽的?请留言告诉我吧。

本文文字及图片出自 www.zlovezl.cn

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  1. waketzheng 对这篇文章的反应是好文

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