htnl5 做的视频网站,游戏开发工程师月薪,广西人社app登录不了,技术支持 哈尔滨网站建设前言 本文是根据python官方教程中标准库模块的介绍#xff0c;自己查询资料并整理#xff0c;编写代码示例做出的学习笔记。 根据模块知识#xff0c;一次讲解单个或者多个模块的内容。 教程链接#xff1a;https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html 质量控制…前言 本文是根据python官方教程中标准库模块的介绍自己查询资料并整理编写代码示例做出的学习笔记。 根据模块知识一次讲解单个或者多个模块的内容。 教程链接https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html 质量控制 质量控制(Quality Control, QC)主要关注于提高代码质量、确保数据准确性和程序稳定性。 QC可以通过多种实践、工具和库来实现其中主要包括以下方面 代码质量与风格 PEP 8: Python官方风格指南遵循PEP 8可以确保代码的一致性和可读性。 Linting工具: 如flake8, pylint, 或black这些工具可以自动检查代码风格错误、潜在的bug以及不符合最佳实践的地方。 单元测试: 使用unittest或pytest库编写测试用例确保代码功能按预期工作这是软件质量控制的基础。数据质量 Pandas: 对于数据分析任务Pandas库提供了强大的数据清洗功能如去除或填充缺失值、数据类型转换、数据验证等。 数据验证库: pydantic用于数据验证和设置数据模型确保输入数据符合预期格式。 异常值检测: 利用科学计算库scipy或直接在Pandas中进行统计分析如Z-score或IQR方法来识别并处理数据集中的异常值。文档与注释 docstrings: 遵循PEP 257编写文档字符串提供函数、类和模块的自解释文档。 Sphinx: 用于生成高质量的项目文档支持从docstrings自动生成文档。性能与优化 Profiling: 使用cProfile或第三方库如line_profiler进行性能分析找出程序中的瓶颈。 Memory Profiling: memory_profiler库可以帮助监测内存使用情况避免内存泄漏。持续集成/持续部署(CI/CD) GitHub Actions, GitLab CI/CD, Travis CI等服务可以自动化代码测试、构建和部署流程确保每次提交的质量。代码审查 工具如Gerrit, GitHub PR Reviews促进团队成员间的代码审查提前发现并修正问题。 代码质量与风格 之前最开始的学习的时候我就有提过要保持一个好的编码习惯这不是空话。在软件开发中代码质量与风格是维护项目长期健康发展的基石。 遵循良好的编程规范不仅能够提升代码的可读性和可维护性还能促进团队成员之间的有效协作。 PEP 8: Python官方风格指南 PEP 8是指Python Enhancement ProposalPython增强提案中的第8号提案它是Python社区关于编写Python代码时应遵循的官方风格指南。PEP 8旨在提升代码的可读性和一致性使Python代码更加易于理解与维护。 虽然某些情况下根据具体项目需求可能会有所变通但遵循PEP 8通常被认为是最佳实践。 这里只总结一些内容想更细致的了解需要自行学习。 基本原则 代码布局: 代码应该有清晰的层次结构使用空行分割函数定义、类定义以及大块的代码逻辑。 缩进: 一致使用4个空格进行缩进避免使用制表符或混合使用制表符与空格。 行长度: 建议每行代码不超过79字符这样可以避免水平滚动并能在大多数编辑器中并排显示文件。对于长表达式可以使用括号换行。 命名约定: 变量名、函数名应小写字母加下划线snake_case。 类名采用驼峰命名法CapWords即每个单词首字母大写不使用下划线。常量全大写单词间用下划线分隔。 空白: 操作符两边、逗号后应有空格关键字之后如if, for等也应有空格但函数定义的参数列表、索引或切片操作除外。 注释: 注释应清晰、简洁使用英文书写。模块级文档字符串docstring应使用三引号包围遵循特定格式。 特殊情况处理 导入语句: 应放在文件顶部按照标准库、第三方库、本地应用/库的顺序排列每组之间用空行分隔。可以使用绝对导入而非相对导入以增加清晰度。 字符串引用: 对于单行字符串如果字符串中包含单引号且没有双引号推荐使用单引号反之亦然。多行字符串应使用三引号。 空行: 类定义之间、顶级函数或类定义之间应有两个空行方法定义内逻辑段落间使用一个空行分隔。 其他指导 异常: 使用异常处理机制时应尽量捕获具体的异常而不是泛泛的Exception并合理地处理或重新抛出异常。 类型注解: 自Python3.5起可以使用类型提示来增加代码的可读性和工具的可用性但应保持简洁不强制要求。 Linting工具 Linting工具是编程中用来自动检查代码质量和风格的软件它们能够帮助开发者识别潜在的错误、不符合编程规范的地方以及提高代码的一致性和可读性。 对于Python编程语言有几个知名的Linting工具它们各有特点广泛应用于代码质量控制流程中 Flake8 简介: Flake8是将pycodestyle原pep8、pyflakes和mccabe三个工具整合在一起的工具它检查PEP 8编码规范、语法错误以及复杂的代码结构。 特点: 能够快速指出代码中不符合PEP 8风格的地方同时检测未使用的变量、导入错误等简单的程序错误。 使用: 安装简单可通过pip安装 (pip install flake8)之后在命令行中运行flake8 your_file.py即可。Pylint 简介: Pylint是一个更为严格的静态代码分析工具它不仅仅检查代码风格还对代码进行复杂的静态分析寻找潜在的错误比如未使用的变量、无效的语句、不符合最佳实践的代码结构等。 特点: 功能强大提供大量可配置的检查规则支持更多的代码质量检查包括复杂度分析、重复代码检测等。 使用: 同样通过pip安装 (pip install pylint)使用时运行pylint your_file.py。Black 简介: Black是一个代码格式化工具它不是传统意义上的Linting工具因为它不报告错误而是直接修改代码使其符合一套严格的格式化规则。尽管如此它在实践中被广泛用于保持代码风格的一致性。 特点: 黑色Black强调“不可商量”的代码格式化一旦配置好它会自动格式化代码无需人工调整空格、缩进等减少了团队间因代码风格不同而产生的摩擦。 使用: 通过pip安装 (pip install black)使用命令black your_file.py自动格式化代码。 综合使用 在实际开发中这些工具经常被结合使用例如先用Black自动格式化代码确保基础的格式一致性再用Flake8或Pylint进一步检查代码质量。许多开发环境和IDE如Visual Studio Code、PyCharm也支持集成这些工具提供即时反馈帮助开发者在编码过程中即时修正问题。 这些工具不多讲因为我们之前已经安装了PyCharm这段时间的学习中应该也能发现IDE会在你的代码中出现提示对问题代码或者不符合规范的代码进行标示。 结尾 质量控制我个人觉得是比较重要的一部分内容实践方面也还有很多内容除去代码质量以外还有数据质量文档注释性能优化等等。 就是今天的代码质量也还有很重要的一部分单元测试没看完内容不少慢慢学习。