Добрый день! Если меня когда-нибудь спросят о моих увлечениях, то я обязательно упомяну 2 из них: обучение других людей Python и машинное обучение (Machine Learning).
За последнее десятилетие я приобрёл обширный опыт анализа и визуализации данных, работы с такими инструментами, как Power BI, Tableau, и создания интерактивных информационных панелей.
На своём пути к овладению Python я обнаружил несколько практик, которые с тех пор оставил позади.
В этой статье я хочу поделиться с вами 10 основными вещами, которые я перестал делать после того, как стал более опытным в Python. Итак, давайте начинать!
1. Чрезмерное усложнение простых задач
Когда я впервые начал изучать Python, у меня была склонность усложнять даже самые простые задачи. Я писал длинные фрагменты кода для чего-то, что можно было бы сделать всего несколькими строками. Однако по мере накопления опыта я понял важность простоты и удобочитаемости кода. Теперь я верю в силу лаконичных и элегантных решений. Позвольте мне показать вам пример:
Упрощая свой код, я не только экономлю время и силы, но и делаю его легче для понимания и поддержки другими разработчиками.
2. Игнорирование документации
На ранних этапах моего пути в Python я часто полагался на пробы и ошибки, а не на сверку с документацией. Я думал, что смогу во всём разобраться сам. Однако, вскоре я понял, что документация Python — это кладезь информации. Она предоставляет подробные объяснения встроенных функций, библиотек и модулей, помогая мне понять их функциональность. Теперь я всегда обращаюсь к документации всякий раз, когда сталкиваюсь с чем-то новым или нуждаюсь в разъяснениях.
3. Пренебрежение обработкой ошибок
Когда я только начинал работать с Python, я часто упускал из виду важность обработки ошибок. Я писал код, предполагая, что всё пройдёт гладко, что не произойдёт никаких неожиданных сбоев и непредсказуемого поведения. Однако оттачивая свои навыки работы с Python, я осознал важность изящной обработки ошибок. Теперь я реализую блоки try-except для перехвата и обработки исключений, гарантируя, что мой код сможет обрабатывать непредвиденные ситуации без сбоев. Вот пример:
Включая механизмы обработки ошибок, я не только предотвращаю сбои в своих программах, но и делаю их более надёжными.
4. Изобретение велосипеда
В первые дни моего знакомства с Python у меня была тенденция заново изобретать велосипед, создавая собственные функции и алгоритмы для задач, которые уже имели эффективные и проверенные решения. Это отнимало много времени и было ненужным. Когда я стал более опытным, я понял важность использования существующих библиотек и модулей для решения общих проблем. Python предлагает обширную экосистему библиотек, таких как NumPy, Pandas и Matplotlib, которые обеспечивают эффективные и оптимизированные решения для различных задач. Теперь я думаю: «Зачем изобретать велосипед, если я могу использовать эти мощные инструменты?»
Используя существующие библиотеки и функции, я экономлю время и усилия, а также пользуюсь опытом сообщества Python.
5. Пренебрежение модульным тестированием
Должен признать, что на ранних этапах моего знакомства с Python я не придавал достаточного значения модульному тестированию. Я считал, что ручного тестирования моего кода достаточно. Однако по мере накопления опыта я понял ценность написания автоматических тестов для проверки правильности моего кода. Модульное тестирование помогает мне выявлять ошибки и регрессии на ранней стадии, обеспечивая стабильность и надёжность моих программ. Теперь я стараюсь писать модульные тесты для критически важных частей моей кодовой базы и использовать такие инструменты автоматизации процесса тестирования, как pytest.
6. Игнорирование рекомендаций по стилю кода
Когда я впервые начал писать код на Python, я часто пренебрегал рекомендациями по стилю кода. Я использовал непоследовательные отступы, необоснованные имена переменных и просто беспорядочный код. Однако по мере того, как я продвигался в своём путешествии по Python, я узнал о важности соблюдения согласованного стиля кода. Соблюдение установленных соглашений о стиле, такое как PEP 8, не только делает мой код более читабельным, но и помогает поддерживать согласованность между проектами. В настоящее время я использую линтеры, такие как Flake8, или инструменты, такие как Black, для автоматического соблюдения рекомендаций по стилю кода.
7. Не использование понимания списков
Вначале я часто писал явные циклы for для выполнения простых операций со списками или другими итерируемыми объектами. Это было многословно и отнимало много времени. Однако по мере того, как я углублялся в Python, я обнаружил мощь спискового понимания. Понимание списков позволяет мне выполнять сложные операции лаконично и элегантно.
Позвольте мне показать вам пример:
Используя списковые включения, я могу писать более выразительный код и улучшать общую читабельность.
8. Использование операторов вывода для отладки
На ранних этапах моего пути к Python я в значительной степени полагался на операторы вывода для целей отладки. Всякий раз, когда я сталкивался с проблемой, я разбрасывал операторы вывода по всему коду, чтобы отслеживать поток и значения переменных. Однако по мере того, как я становился более опытным, я обнаружил силу использования правильных методов отладки. Python предоставляет встроенный модуль под названием pdb (Python Debugger), который позволяет мне устанавливать брейк-поинты, проверять переменные и выполнять код построчно. Это изменило правила игры с точки зрения эффективной отладки и решения проблем.
9. Пренебрежение модульностью кода
Поначалу я часто писал длинные и монолитные сценарии, которые выполняли несколько задач в одном файле. Это усложняло поддержку и повторное использование кода. Однако по мере того, как мои навыки работы с Python улучшались, я понял важность модульности кода. Я начал разбивать свой код на более мелкие функции и модули, каждый из которых отвечал за определённую задачу. Этот модульный подход не только улучшает организацию кода, но и упрощает тестирование, отладку и повторное использование. Теперь я думаю о создании многоразовых и автономных компонентов.
10. Остановка процесса обучения
Когда я впервые начал изучать Python, я постоянно стремился исследовать новые концепции и совершенствовать свои навыки. Однако по мере того, как я набирался опыта, возникал риск впасть в самоуспокоенность и остановить процесс обучения. Я понял, что технологии постоянно развиваются, и всегда есть новые инструменты, библиотеки и лучшие практики, которые можно открыть для себя. Теперь я стараюсь быть в курсе последних событий в экосистеме Python. Я активно участвую в онлайн-сообществах, посещаю конференции и постоянно учусь, чтобы оттачивать свои навыки и оставаться на шаг впереди.
Заключение
Размышляя о своём пути от новичка в Python до опытного программиста, я поражён произошедшей трансформацией. Отказавшись от этих старых привычек, я стал не только более эффективным и опытным программистом, но и обзавёлся лучшими решениями проблем. Python открыл целый мир возможностей, позволяя мне анализировать данные, создавать интерактивные визуализации и мощные модели машинного обучения.
Помните, что ключ к освоению Python лежит в постоянном обучении, стремлении к простоте, использовании существующих инструментов и внедрении лучших практик. Так что вперёд, используйте мощь Python и позвольте ему полностью раскрыть свой потенциал.
Я надеюсь, что вы нашли эти идеи ценными, и призываю вас отправиться в собственное путешествие по Python. Удачного программирования!