Python可复用函数的 6 种最佳实践

对于团队中的数据科学家来说，编写清晰的代码是至关重要的，因为这样的代码易于理解、维护和扩展。为了实现可维护性，Python函数应该小型、单一任务、无重复、具有一定的抽象层次、描述性的命名，并尽量减少参数数量。

然而，示例中的get_data函数存在诸多问题，例如函数过长、尝试执行多项任务、抽象层次不一致、参数过多、代码重复以及缺乏描述性命名。

为了改善这个函数，可以采取以下措施：

• 小型化：缩减函数行数和缩进层次。
• 单一任务：将get_data分解为多个小函数，每个函数只负责一个任务。
• 消除重复：通过合并重复代码到单一函数，减少代码冗余。
• 保持抽象层次一致：将低层次操作封装到独立函数，保持高层次抽象。
• 描述性命名：确保函数名称清晰表达其功能。
• 减少参数：利用数据类或模型封装相关参数，简化函数接口。

此外，函数的可测试性是衡量其质量的一个好指标。易于测试的函数通常意味着它是模块化的，专注于单一任务，没有重复代码。

参考文献： Martin, R. C. (2009). Clean code: A handbook of agile software craftsmanship. Upper Saddle River: Prentice Hall.

拓展阅读： 数据STUDIO公众号，该公众号专注于以Python为主的数据科学领域内容，包括数据分析、可视化、机器学习、数据挖掘和爬虫等多个方向。