Систематичний посібник із перевірки Python-коду для проєктів: найкращі практики та поради - javascript.org.ua

Огляд коду Python для проекту може бути складним завданням, особливо якщо кодова база охоплює кілька модулів, містить складну логіку або не має належної документації. Однак системний і конструктивний підхід може перетворити перегляд коду на можливість покращити якість, підтримуваність і безпеку проекту.

Фото від Ryland Dean на Unsplash

Ось детальний посібник з практичними порадами від досвідченого розробника, щоб допомогти вам орієнтуватися в процесі.

1. Підготовка до перегляду

Зрозумійте контекст проекту

· Прочитайте документацію: Ознайомтесь з метою проекту, переглянувши файл README, діаграми архітектури чи документацію API.

· Запустіть проект: Клонувати репозиторій, налаштуйте середовище розробки та запустіть проект, щоб зрозуміти його робочі процеси та залежності.

· Обмежте сфери перегляду: Визначте, чи зосередитися на конкретних аспектах, таких як продуктивність, безпека чи відповідність стандартам Python, наприклад, PEP 8.

Порада: Створіть контрольний список, щоб допомогти орієнтуватися в процесі перегляду. Інструменти, як Notion або навіть простий файл Markdown, допоможуть вам відслідковувати, що потрібно оцінити.

2. Оцінка структури і організації коду

Макет проекту

Переконайтесь, що ваш проект має логічну структуру. Типові проекти Python використовують каталоги на кшталт src/, tests/, config/ і docs/.
Дотримуйтесь принципів, таких як розділення обов’язків, і переконайтесь, що бізнес-логіка, обробка даних і шари представлення мають модульну структуру.

Розмір файлів і модулів

Великі файли та функції можна розділити на менші, більш керовані компоненти. Це покращить читабельність і полегшить тестування.

Налаштування іменування

Дотримуйтесь стандартів Python:

Snake_case для змінних і функцій.

# змінні  
total_score = 95  
is_authenticated = True  

# функції  
def calculate_total_score(scores):  
 return sum(scores)  

def is_prime(number):  
 # Перевірка на просте число  
 pass

PascalCase для класів.

class ShoppingCart:  
 def __init__(self):  
 self.items = []  

 def add_item(self, item):  
 self.items.append(item)

UPPERCASE для констант.

PI = 3.14159  
DEFAULT_TIMEOUT = 30

Порада: Інструменти, такі як pylint і flake8, можуть вказувати на невідповідності в іменуванні та структурі.

3. Оцінка якості коду

Стиль і читабельність

· Перевірте відповідність стандартам PEP 8 за допомогою інструментів, таких як black (для форматування) і flake8 (для лінтингу).

· Заохочуйте описові імена змінних і уникайте нечітких скорочень.

· Позбудьтеся від закоментованого коду чи надто хитрих рішень, які ускладнюють розуміння намірів.

Підтримуваність

· Функції повинні виконувати одну задачу і робити це добре. Уникайте функцій, довших за 20-30 рядків.

· Переконайтесь, що кожна функція має змістовний docstring, використовуючи формати, такі як Google-style або reStructuredText.

4. Перевірка логіки та функціональності

Граничні випадки

· Перевірте валідацію вводу та обробку помилок, щоб забезпечити надійність при обробці неочікуваних даних (наприклад, порожніх рядків, null значень або крайніх випадків).

· Перевірте, чи дотримано принципу Don’t Repeat Yourself (DRY), виявивши повторюваний код і винісши його в багаторазові функції або класи.

Обробка помилок

· Уникайте загальних блоків винятків. Використовуйте специфічні винятки для коректної обробки помилок.

· Переконайтесь, що код логує помилки таким чином, щоб їх було легко відлагоджувати.

def calculate_factorial(number):  
 """  
 Обчислює факторіал числа.  
 Ця функція перевіряє введення, щоб уникнути помилок.  
"""
"""  
 try:  
 validate_input(number, min_value=0) # Факторіал для 0 є допустимим  
 factorial = 1  
 for i in range(1, number + 1):  
 factorial *= i  
 return factorial  
 except ValueError as ve:  
 # Логування помилки і надання змістовного зворотного зв'язку  
 print(f"Помилка валідації: {ve}")  
 return None  
 except TypeError as te:  
 # Логування помилки і надання змістовного зворотного зв'язку  
 print(f"Помилка типу: {te}")  
 return None  
 except Exception as e:  
 # Уникайте загальних блоків винятків, але обробляйте неочікувані випадки  
 print(f"Неочікувана помилка: {e}")  
 return None

5. Оцінка практик безпеки

Управління секретами

Переконайтесь, що чутливі дані, такі як API ключі чи облікові дані, не потрапляють у кодову базу і зберігаються в безпечному місці (наприклад, у файлах .env, керованих за допомогою python-decouple або dotenv).

Санітарія вводу

Перевірте на наявність вразливостей, таких як SQL-ін'єкція або міжсайтове скриптування (XSS) у проектах, що працюють з ввідними даними користувачів або веб-запитами.

Порада: Використовуйте інструменти, такі як bandit, для автоматичного сканування безпеки.

6. Оцінка практик тестування

Покриття тестами

Переконайтесь, що проект включає надійний набір тестів. Ставте за мету покриття тестами не менше 80% за допомогою інструментів, таких як pytest і coverage.
Перевірте, що тести охоплюють крайні випадки, а не лише типові сценарії.

CI/CD інтеграція

Переконайтесь, що автоматичні тести виконуються в межах CI/CD процесу для виявлення регресій на ранніх етапах.

Порада: Запропонуйте параметризовані тести у pytest, щоб спростити повторювані тести.

7. Аналіз продуктивності

Аналіз ефективності

Виявляйте зайві цикли, вкладені структури або непотрібні обчислення.
Запропонуйте оптимізації, такі як використання list comprehension, кешування результатів або використання ефективних бібліотек (наприклад, NumPy для числових операцій).

Масштабованість

Перегляньте, як код працює з великими наборами даних або кількома користувачами одночасно.
Запропонуйте інструменти для профілювання, такі як cProfile або line_profiler для глибшого аналізу.

Порада: Запустіть навантажувальні тести з інструментами, такими як locust або pytest-benchmark.

Для глибшого аналізу ефективності ви можете використати вбудовані інструменти профілювання Python:

1. cProfile: Профілює весь скрипт для виявлення вузьких місць

python -m cProfile -s time python_script.py

python -m cProfile: Викликає вбудований модуль cProfile для профілювання скрипта.

-s time: Сортує результати профілювання за колонкою time, що показує загальний час, витрачений у кожній функції.

python_script.py: Python скрипт, який ви хочете профілювати.

2. line_profiler: Надання часу виконання по кожному рядку

pip install line_profiler  
kernprof -l -v python_script.py

-l: Включає профілювання по рядках.

-v: Виводить результати профілювання в терміналі.

8. Забезпечення керування залежностями

Найкращі практики

Перевірте, чи чітко вказані залежності в файлах requirements.txt або pyproject.toml з прив’язаними версіями.
Переконайтесь, що не використовуються зайві залежності для зменшення обсягу коду.

Віртуальні середовища

Переконайтесь, що використовуються віртуальні середовища (такі як venv, pipenv або poetry) для ізоляції залежностей.

Порада: Використовуйте pip-audit або safety для перевірки на вразливості у сторонніх бібліотеках.

9. Перевірка документації

Документація для користувачів та розробників

Переконайтесь, що README містить чіткі інструкції для налаштування, приклади та короткий огляд проекту.
Перевірте наявність коментарів у коді, що пояснюють складні чи неочевидні частини.

Документація API

Переконайтесь, що API задокументовані за допомогою інструментів, таких як Sphinx або Swagger/OpenAPI.

Порада: Запропонуйте використовувати Markdown для легких документів та діаграм, таких як Mermaid.js, для кращої візуалізації.

10. Автоматизація за допомогою інструментів

Лінтери: Використовуйте flake8 або pylint для перевірки стилю і якості.
Форматтери: Використовуйте black або isort для сталого форматування.
Статичний аналіз: Використовуйте mypy для перевірки типів та bandit для перевірки безпеки.

Порада: Додайте ці інструменти як hooks перед комітами, щоб забезпечити стандарти перед злиттям змін.
Identify Refactoring Opportunities

Спрощення складності

Розбивайте монолітні функції або класи на повторно використовувані компоненти.
Замінюйте застарілі або непідтримувані бібліотеки на сучасні аналоги.

Видалення непотрібного коду

Виявляйте невикористовувані змінні, імпорти або функції. Інструменти, як-от vulture, можуть автоматизувати це завдання.

Порада: Дотримуйтесь правила скаутів: залишайте кодову базу чистішою, ніж ви її знайшли.

12. Надавання конструктивного зворотного зв'язку

Підкреслюйте сильні сторони: Зазначте добре структуровані модулі, ефективне використання бібліотек або чітку документацію.
Будьте конкретними: Замість того, щоб сказати: "Це неефективно", запропонуйте: "Використання словникового пошуку тут може зменшити складність часу".
Будьте співчутливими: Визнавайте обмеження, в яких був написаний код, і пропонуйте спільні рішення.

Порада: Використовуйте інструмент для співпраці, як-от вбудовані коментарі в GitHub, щоб надати контекст для вашого зворотного зв'язку.

Огляди коду - це можливість покращити якість, функціональність та підтримуваність проекту, одночасно сприяючи співпраці серед розробників. Дотримуючись цього системного підходу і використовуючи ці практичні поради, ви можете забезпечити конструктивний процес огляду, який принесе користь усій команді.

Пам'ятайте, хороший огляд коду - це не лише про знаходження проблем, а й про допомогу іншим у навчанні та розвитку як розробникам. Удачі в огляді!

Підключіться до мене через 💡 LinkedIn
Слідкуйте за мною на 📚 Medium

Перекладено з: A Systematic Guide to Reviewing Python Code for Projects: Best Practices and Tips