IntellectNews
IntellectNews
    IntellectNews
    • Анализ изображений
    • Бизнес-исследования
    • Видео и анимация
    • Генерация и преобразование голоса
    • Генерация изображений
    • Дизайн интерьеров и архитектура
    • Другое
    • Здоровье и благополучие
    • Искусство и креативный дизайн
    • Исследования и анализ данных
    • Маркетинг и реклама
    • Музыка и аудио
    • Написание и редактирование
    • Обнаружение ИИ и антидетекция
    • Образование и перевод
    • Офис и продуктивность
    • Повседневная жизнь
    • Право и финансы
    • Программирование и разработка
    • Социальные сети
    • Управление бизнесом
    • Чат-боты и виртуальные собеседники
    • Новости ИИ
      • Автоматизация
      • Общество и рынок труда
      • ИИ в науке
      • ИИ в развлечениях
      • Персональный ИИ
      • Робототехника и автономные системы
      • Эксперименты и тесты
      • Новости индустрии ИИ
      • Технологии и разработки
      • Применение ИИ
      • Законодательство и этика
    • Блог
    • Промты
      • Business
    Поиск
    Авторизация
    Забыли пароль?
    Регистрация
    • Главная
    • Новости
    • Автоматизация
    • Искусство написания читаемых функций на Python

    Как писать читаемый и чистый код на Python: основные принципы

    Автоматизация
    Влияние ИИ на общество и рынок труда
    ИИ в науке
    ИИ в развлечениях
    Персональный ИИ и инструменты
    Робототехника и автономные системы
    Эксперименты и тесты
    Новости индустрии ИИ
    Технологии и разработки
    Применение ИИ
    Законодательство и этика
     Как писать читаемый и чистый код на Python: основные принципы

    На IntellectNews мы рассказываем о лучших практиках программирования, и сегодня хотим обсудить важнейшую тему для каждого разработчика — читаемость кода. Написание понятных и поддерживаемых функций на Python — это настоящее искусство, в котором ключевую роль играют простота, ясность и структура.

    1. Одна функция — одна задача

    Каждая функция должна выполнять только одну задачу. Если код функции делает сразу несколько вещей — это сигнал, что её нужно разделить. Разделение упрощает тестирование, повторное использование и понимание логики работы.

    2. Говорящие имена

    Имена функций и переменных должны быть самодокументируемыми. Вместо calc() или do_task() используйте calculate_average_score() или send_email_notification(). Это исключает необходимость в дополнительных комментариях.

    3. Не бойтесь длинных имён

    Длинные, но понятные имена лучше коротких и загадочных. Если имя точно отражает назначение — это окупится при сопровождении проекта.

    4. Используйте аннотации типов

    Добавляйте подсказки типов (type hints), чтобы сделать функции предсказуемыми. Это особенно полезно при работе в команде или в больших кодовых базах.

    def send_email(to: str, subject: str, body: str) -> bool:
     ...
    

    5. Избегайте побочных эффектов

    Функция должна быть «чистой» — её выполнение не должно изменять внешнее состояние программы без явной на то причины. Это делает код более безопасным и легче тестируемым.

    6. Разделяйте логику и ввод/вывод

    Основная логика функции не должна зависеть от конкретного способа ввода или вывода данных. Это улучшает читаемость и упрощает тестирование.

    7. Не злоупотребляйте комментариями

    Если код написан понятно, комментарии часто излишни. Лучше вложиться в качественные имена и структуру кода. Комментарии стоит использовать только там, где код действительно требует пояснения.

    8. Короткие функции — хорошие функции

    Идеальная длина функции — от 5 до 20 строк. Длинные функции чаще всего нарушают принцип единственной ответственности и усложняют понимание.

    Вывод

    Читаемость кода — это не прихоть, а основа устойчивой разработки. Пишите так, чтобы вас понял любой разработчик, открывший ваш код спустя полгода. Следуя этим простым принципам, вы сделаете свой Python-код лучше, понятнее и надёжнее.

    28 мая 2025, 00:00
    Автоматизация

    Новости new

    Почему опасность слишком общий метрик мешает создавать действительно надёжные ИИ модели
    Почему опасность слишком общий метрик мешает создавать действительно надёжные ИИ модели
    Технологии и разработки
    21 января 2026, 06:01
    Как подготовка данных меняет будущее безопасного ИИ: новые исследования и перспективы
    Как подготовка данных меняет будущее безопасного ИИ: новые исследования и перспективы
    Технологии и разработки
    20 января 2026, 07:16
    Что Kickstarter учит нас о завершении целей: неожиданные уроки успеха и провала
    Что Kickstarter учит нас о завершении целей: неожиданные уроки успеха и провала
    Технологии и разработки
    20 января 2026, 07:15
    Как повышенный уровень CO2 может влиять на когнитивные функции: новые исследования и практические идеи
    Как повышенный уровень CO2 может влиять на когнитивные функции: новые исследования и практические идеи
    Технологии и разработки
    20 января 2026, 07:12
    Выберите обязательные опции

    Мы используем файлы cookie и другие средства сохранения предпочтений и анализа действий посетителей сайта. Подробнее в Согласие на обработку персональных данных. Нажмите «Принять», если даете согласие на это.

    Принять
    IntellectNews

    Вы принимаете условия политики в отношении обработки персональных данных и пользовательского соглашения каждый раз, когда оставляете свои данные в любой форме обратной связи на сайте

    IntellectNews © 2026

    IntellectNews

    Вы принимаете условия политики в отношении обработки персональных данных и пользовательского соглашения каждый раз, когда оставляете свои данные в любой форме обратной связи на сайте, IntellectNews © 2026