如何编写高质量的Python程序

今天就跟大家聊聊有关如何编写高质量的python程序，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

如何编写高质量的python程序

代码规范

首先阅读下面的两份规范，并深入理解。

Python社区官方建议采用的Python编码风格:PEP8 中文版

Google SoC 建议的 Python 编码风格:Google Python Style Guide 中文版

写出规范的代码是写出高质量代码的***步，并且有助于培养仔细的习惯。

为了培养规范写代码的习惯，可以安装flake8这个工具，它不仅可以检查代码风格是否符合官方建议（PEP8），而且还能找出潜在的隐患（用Pyflakes做语法分析），更逆天的是还能检测到你有些函数写的太复杂（代码圈复杂度）了，更更逆天的是可以设置git commit之前必须通过这些检查。

当然具体操作需要根据自己的项目进行一些定制，比如可以忽略E501，W293。

空白项目模版

好的开始是成功的一半，写python代码就从pyempty开始吧。

在GitHub上看一下那些经典的项目，WEB.py,flask, pep8，他们的项目目录都很规范，综合借鉴了一些项目的特点，我写了这个pyempty项目。

README.md 这里写你项目的简介，quick start等信息，虽然distutils要求这个文件没有后缀名，但github上如果后缀是.md的话可以直接转换成html显示。

ChangeLog.txt 该文件存放程序各版本的变更信息，也有一定的格式，参考web.py的ChangeLog.txt

LICENES.txt 这里存放你项目使用的协议，不要编写自己的协议。

requirements.txt 如果你的项目需要依赖其它的python第三方库，在这里一行一个写出来，可能pip install的时候能自动帮你安装

setup.py 安装脚本，后面详细介绍

docs 里面存放你的项目文档，如概要设计，详细设计，维护文档，pydoc自动生成的文档等，强烈推荐大家使用markdown格式编写文档

src 这个目录里存放项目模块的主要代码，尽量不要把模块目录直接放到根目录，模块代码目录可以在setup.py里指定的

tests 这个目录存放所有单元测试，性能测试脚本，单元测试的文件确保以test_做前缀，这样distutils会自动打包这些文件，并且用python -m unittest discover -s ./ -p 'test_*.py' -v 可以直接执行这些测试

单元测试

Martin Fowler："在你不知道如何测试代码之前，就不该编写程序。而一旦你完成了程序，测试代码也应该完成。除非测试成功，你不能认为你编写出了可以工作的程序。"

我们有很多理由不写单元测试，归根结底是懒，虽然代码大全上说：

大部分研究都发现，检测比测试的成本更小。NASA软件工程实验室的一项研究发现，阅读代码每小时能够检测出来的缺陷要比测试高出80%左右(Basili and Selby 1987)。后来，IBM的一项研究又发现，检查发现的一个错误只需要3.5个工作时，而测试则需要花费15-25个工作时（Kaplan 1995)。

但是单元测试还是让别人相信你的代码有很高质量的最有力证据。

好了，请详细阅读：

深入python3.0: 单元测试-2.x也适用

Unit testing framework 不完整中文版

文档

敏捷开发不是提倡什么文档也不写，没有文档就没有传承和积累，轮岗或新人接手任务就会遇到很大的麻烦，所以我决定每个项目最少要写以下文档：

nalysis.model.md 概要设计文档，不同于README.md文件，该文档应该写于项目开发之前，把项目有哪些功能，大概分几个模块等项目整体概述信息写一下。

design.model.md 详细设计文档，不用太详细，至少把项目依赖哪些东西，谁依赖这个项目，重要算法流程描述，代码整体结构等写出来。

maintain.md 维护文档，这个我觉得最重要，你的服务都记录哪些日志，需要监控哪些业务指标，如何重启，有哪些配置项等，没这些东西，你的项目很难运维。

上面这些文档都是项目全局性的文档，不适合写在docstring或注视里，所以要有单独的文档。

打包

python有专门的模块打包系统distutils，你可以用这套机制把你的代码打包并分发到Pypi上，这样任何人都可以用pip或easy_install安装你的模块。

如果你开发的是内部项目，还可以用mypypi架设私有的pypi，然后把项目的大的版本更新发布到内部的pypi上，配置管理人员和运维人员可以很方便的从pypi上拉取代码安装到测试环境或生产环境。

发布大版本的时候要给版本命名及编写ChangeList，可以参考Git Pro的相关章节,主要记住以下几个命令。

git tag -a v0.1 -m 'my test tag'  #给大版本命名，打Tag  git describe master #给小版本命名,Git将会返回一个字符串，由三部分组成：最近一次标定的版本号，加上自那次标定之后的提交次数，再加上一段SHA-1值  git shortlog --no-merges master --not v0.1 #生成版本简报,ChangeList

python有自己的打包机制，所以一般不要用git arcHive命令。

当然大版本管理用pypi管理比较合适，小的bug fix，紧急上线等好多公司都是用git直接从生产环境拉代码更新，因为git,svn等可以很方便的撤销某次更新，回滚到某个位置。

看完上述内容，你们对如何编写高质量的Python程序有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注编程网Python频道，感谢大家的支持。