優れたコードを読む

Pythonの設計の背後にある主な原則の1つは、読み取り可能なコードを作成することです。 この設計の背景にある動機は簡単です: Pythonプログラマが行う最も重要なことはコードを読むことです。

優れたPythonプログラマーになるための秘訣の1つは、優れたコードを読み、理解することです。

優れたコードは、通常 code_style に概説されているガイドラインに従っており、読者に明確かつ簡潔な意図を表現するために最善を尽くしています。

以下に、読むための推奨されるPythonプロジェクトのリストを示します。それぞれのプロジェクトは、Pythonコーディングの模範です。

  • Howdoi HowdoiはPythonで書かれたコード検索ツールです。
  • Flask Flaskは、WerkzeugとJinja2に基づくPython用のマイクロフレームワークです。これは非常に迅速に開始することを目的としており、最善の意図を念頭に開発されています。
  • Diamond Diamondは、メトリックを収集してGraphiteや他のバックエンドに公開するpythonデーモンです。 これは、CPU、メモリ、ネットワーク、I/O、負荷とディスクのメトリックを収集することができます。 さらに、ほとんどのソースからメトリックを収集するカスタムコレクタを実装するためのAPIを備えています。
  • Werkzeug Werkzeug は、WSGIアプリケーション用のさまざまなユーティリティの単純なコレクションとして始まり、最も高度なWSGIユーティリティモジュールの1つになっています。 強力なデバッガ、フル機能のリクエストとレスポンスのオブジェクト、エンティティタグ、キャッシュコントロールヘッダー、HTTPの日付、クッキーの処理、ファイルのアップロード、強力なURLルーティングシステム、およびコミュニティによって提供されるアドオンモジュールの束を処理するHTTPユーティリティが含まれています。
  • Requests RequestsはPythonで書かれたApache2ライセンスHTTPライブラリです。
  • Tablib Tablibは、Pythonで書かれた、フォーマットに依存しない表形式のデータセットライブラリです。

課題

リストされた各プロジェクトの模範的なコードのコード例を含みます。 それが優れたコードである理由を説明してください。 複雑な例を使用します。

課題

データ構造、アルゴリズムを迅速に特定し、コードが何をしているのかを判断するためのテクニックを説明します。