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[导读]「代码写得好」是对机器学习研究者及开发者最好的赞扬。其第一层意思是说,你的模型非常好,有自己的理解与修正;第二层意思是说代码的结构、命名规则、编写逻辑都非常优秀。我们曾经将写代码比喻成写文章:不仅需要有一个主旨,告诉别人代码的作用是什么,同时还应该在精炼与易读之间做权衡。

「代码写得好」是对机器学习研究者及开发者最好的赞扬。其第一层意思是说,你的模型非常好,有自己的理解与修正;第二层意思是说代码的结构、命名规则、编写逻辑都非常优秀。


我们曾经将写代码比喻成写文章:不仅需要有一个主旨,告诉别人代码的作用是什么,同时还应该在精炼与易读之间做权衡。代码过于精炼,整体逻辑难以跟随,代码过于易读,整体就显得比较臃肿。


分享19种“垃圾代码”,千万不要犯这种错!

在精简与易读之间做权衡,第一种方法根据列表推导式能获得更精简的代码,但第二种方法更易读。


如果说到什么是好代码,我们肯定都能说出一堆规则,例如使用一致的格式和缩进、使用清晰的变量名和方法名、在必要时提供文档与注释、不要过度精简代码等等。


但是对于什么是烂代码,你有比较清晰的认识吗?


在 GitHub 上有一个项目,它描述了「最佳垃圾代码」的十九条关键准则。从变量命名到注释编写。这些准则将指导你写出最亮眼的烂代码。


为了保持与原 GitHub 项目一致的风格,下文没有进行转换。读者们可以以相反的角度来理解所有观点,这样就能完美避免写出垃圾代码。


项目地址:https://github.com/trekhleb/state-of-the-art-shitcode


当然,以下十九条垃圾代码书写准则并没有面面俱到,如果读者们发现有一些难以忍受的烂代码习惯,也可以后台留言发表你的看法。


第一条:打字越少越好


如果我们键入的东西越少,那么就有越多的时间去思考代码逻辑等问题。如下所示,「Good」表示遵循该规则的示例,Bad 表示没遵循该规则的示例。


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第二条:变量/函数混合命名风格


我们需要混合命名方法与变量,这样才能体现命名的多样性。


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第三条:不要写注释


反正代码都看得懂,为什么要写注释?或者说,反正没人看我的代码,为什么要写注释?


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第四条:使用母语写注释


如果你违反了第三条规则,那么至少写注释需要用你的母语或者其它语言。如果你的母语是英语,那么你也算违反了这条规则。既然编程语言绝大多数都是用英文,那么为什么不用其它语言注释一下?


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第五条:尽可能混合不同的格式


同样,为了代码的多样性,我们需要尽可能混合不同的格式,例如单引号或双引号。如果它们的语义相同,那就应该混用。


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第六条:尽可能把代码写成一行


如果一系列参数与方法都是一起实现的,那么代码也要写在一起。


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第七条:发现错误要保持静默


当你发现某些错误时,其他人不需要了解它,因此不需要打印出日志或 Traceback。


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第八条:广泛使用全局变量


使用全局变量,是面向「全球化」不可或缺的部分。


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第九条:构建备用变量


以防万一,我们需要创建一些备用变量,在需要时随时调用它们。


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第十条:Type 使用需谨慎


一般不要指定变量类型或者经常做类型检查,无类型才是最好的类型。


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第十一条:准备「Plan B」


你需要准备一些运行不到的代码(unreachable code),它们可以作为你的「Plan B」。


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第十二条:嵌套的三角法则


如果代码有一些嵌套结构,或者说缩进空行的结构,三角法则是最漂亮的。


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第十三条:混合缩进


我们需要避免采用缩进,因为缩进会使复杂代码在编辑器中占用更多的空间。如果一定要采用缩进,那么就使用混合缩进策略。当然,这种策略在 Python 中是行不通的,因为它靠缩进来确定代码结构。


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第十四条:不要锁住依赖项


每一次要安装新库时,更新已有的依赖项。为什么要维持之前的版本呢,我们需要时刻保持最新的第三方代码库。


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第十五条:长函数比短函数好


不要将程序整体逻辑分割为一些代码块,要是 IDE 突然不行了,它找不到必要的文件或函数怎么办。因此把代码写在一个主体函数中,并且不再维护额外的函数导入或代码文件,那么这样的方法是最稳定的。


单个文件一万行代码是没问题的,单个函数一千行代码也是没问题的。


第十六条:代码不需要做特定测试


这些测试通常是重复且无意义的工作。


第十七条:尽量避免重复代码


按你的想法写代码,尤其是在小团队中,毕竟这是「自由」准则。


第十八条:构建新项目不需要 README 文档


在项目前期,我们可以暂时保持这种状态。


第十九条:保存不必要的代码


在写代码的过程中,经常会产生很多测试代码。这些代码也是非常重要的资料,因此不能删除掉,最多只能注释掉。


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