Python编码规范的重要性

很多去 Google 参观的人，在用完洗手间后都有这样的疑惑，马桶前面的门上怎么会贴着Python编码规范？要知道，Google 对编码规范的要求极其严格，这也能从侧面说明编码规范的重要性。

对于编码规范的认知，很多初学者还仅停留在初级阶段，即只知道编码规范有用，比如命名时使用驼峰式的格式（如 TheFirstDemo），而至于为什么要求这样严格，就不是很清楚了。

本节，将给读者扫除以下 2 个盲区：

Python 编码规范到底有多么重要，它对于业务开发来说，究竟有哪些帮助？

有哪些流程和工具，可以强制你遵循规定好的编码规范呢？

注意，在讲解过程，会引用以下 2 个编码规范来举例，分别是：

《8 号 Python 增强规范》，通常称之为 PEP8；

《Google Python 风格规范》简称为 Google Style，这是源自 Google 内部公开发布的社区版本，其目的是为了让 Google 旗下所有 Python 开源项目的编程风格统一。

以上这 2 个编码规范，Google Style 比 PEP8 更为严格，因为 PEP8 的主要面向群体是个人和小团队开发者，而 Google Style 则能够胜任大团队甚至是企业。

Python编码规范到底有多么重要

Python 编码规范重要性的原因用一句话来概括就是：统一的编码规范可以提高开发效率。

而影响开发效率的有 3 类对象，分别是阅读者、编程者和机器，它们的优先级是阅读者>>编程者>>机器（>>表示远远大于）。

阅读者>>编程者

写过代码的人应该深有体会，在实际工作中真正用来码代码的时间，远比阅读或者调试的时间要少。事实也是如此，有研究表明，软件工程中 80% 的时间都在阅读代码。

因此，如果想提高开发效率，首先要优化的不是码代码的速度，而是阅读代码的体验。

其实，很多编码规范本身就是为优化读者体验而存在的，拿命名原则来说，PEP8 第 38 条规定命名不能是无意义的单字母，有意义的名称可以很大程序提高阅读者的体验。

编程者>>机器

说完了阅读者的体验，再来聊聊编程者的体验。笔者常常见到的一个错误倾向就是过度简化自己的代码，这样做会大大降低代码的可阅读性，并且一旦出现 BUG，也不容易检查出来。

例如，阅读如下这行程序：

result = [(x, y) for x in range(10) for y in range(5) if x*y > 10]

上面这行代码还可以改写成如下这种形式：

result = []
    for x in range(10):
        for y in range(5):
            if x * y > 10:
                result.append((x, y))

以上代码，涉及到了列表和判断循环结构的相关知识，由于还未学到，初学者不需要理解。

对比这 2 种写法，显然后者调理更清楚，更容易理解，编写起来也更轻松。

机器体验也很重要

每个人都希望自己编写的代码能正确、高效地在电脑上执行，但是一些危险的编程风格，不仅会影响程序的正确性，也容易成为代码效率的瓶颈。

例如，PEP8 和 Google Style 都特别强调了，何时使用 is，何时使用 ==，何时使用隐式布尔转换。不仅如此，Google Style 2.8 还对遍历方式的选择作出了明确限制。

在编程过程中，只要严格遵守编码规范，编写出的代码通常都很健壮，可移植性也很高。

编码规范的自动化工具

既然编码规范的终极目标是提高开发效率。所以，如果每次写代码都需要在代码规范上额外花很多时间，就达不到我们的初衷了。

首先，你需要根据自己的具体工作环境，选择或者制定适合自己公司或团队的编码规范。市面上可以参考的规范，也就是在文章开头提到的 PEP8 和 Google Style。

要知道，没有放之四海而皆准的规范，我们必须要因地制宜。例如在 Google 中，因为历史原因C++不使用异常，引入异常对整个代码库带来的风险已经远大于它的益处，所以在它的 C++ 代码规范中，禁止使用异常。

一旦确定了整个团队所遵从的编码规范，就一定要强制执行，有什么好的办法呢？靠强制代码评审和强制静态或者动态 linter。具体流程是：

在代码评审工具里，添加必须的编码规范环节；

把团队确定的代码规范写进Pylint 里，能够在每份代码提交前自动检查，不通过的代码无法提交。

整合之后，你的团队工作流程就会变成图 1 所示的这样。

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图 1 自动检查编码规范的工作流程

学到这里，相信你对代码风格的重要性有了全新的认识。