可以让程序员更有效率的 Python 技巧？

在本文中，我们将了解一些可以使我们的编码人员的生活更高效、更轻松、更快乐的 Python 技巧. 

使用 Try 和 except 语句

我们在主要条件下看到的另一个缺乏效用的是使用 try 和 except 语句，这在各种情况下都很有用。假设程序员希望在满足某个条件后继续执行，但由于显示错误消息而无法执行。显示错误消息后，程序的运行时将结束。

我们可以使用试用并接受代码块来避免这些问题。满足条件时，将执行 try 语句的代码块以在代码行内生成预期结果。但是，当代码无法生成令人满意的结果或导致错误时，except 语句会捕获这些异常。

节省编译器工作的时间

当开发人员的大脑完成计算机大脑可以做得更好的事情时，这通常是一个代价高昂的错误。一个例子是，程序员浪费时间寻找自动化工具也可以同样检测到的错误。

由于某种原因，Python仍然很少与静态代码分析工具和linter一起使用，这可能是由于其动态性质和以前作为“脚本”语言的地位。

但是这些工具非常出色。它们可以帮助检测和避免特定的错误和问题类型。例如，它们可以检测功能错误（如拼写错误的标识符）或披露代码质量问题（如未使用的变量和导入）。

避免徒劳的代码式讨论

您的团队是否进行代码审查？伟大！但是，请注意，初学者代码审阅者经常将时间浪费在自动化工具可能为他们提供的输入上。我们正在谈论编码风格的问题。

在代码审查中，开发团队很容易养成这样的话，比如说“我们这里需要一个额外的空格字符”或“类名必须是驼峰大小写”。

这种“自行车棚”使开发人员无法关注真正的问题。那些需要预先付款并需要后续维护问题的那些。

选择一个在线 Python 风格指南，例如 PEP 8 或 Google 的 Python 风格指南，然后设置自动化工具以确保提交的工作符合指南作为快速修复。

我们建议使用 Pycodestyle 或 flake8 代码样式检查器以及 PEP 8 作为样式指南。这将使您的团队能够专注于重要问题，并有助于避免大多数代码样式的讨论。

处理操作系统功能

您需要知道如何为大多数复杂项目循环访问许多工作文件和文件夹，这是最重要的主题之一。

我们将使用 Python 编程提供的 “os” 库模块来管理和执行各种目录的操作，获取所需的文件。它提供了一种使用依赖于操作系统的函数的可移植方法，允许它们处理目录结构。

避免在糟糕的编辑环境中工作

当我们使用工具时，我们的生产力会下降。您可能熟悉这种体验。有些小工具使用起来很烦人，会耗尽您的动力和精力。

作为开发人员，您每天使用的最重要的工具是什么？它是我们的代码编辑器。让我们希望你一天中的大部分时间都花在编写代码上。对于其他工程师，它可能是他们的电子邮件客户端或团队聊天应用程序。

这证明，投资一个有趣的代码编辑环境在生产力（和享受）方面是有回报的！

我们有各种各样的编辑器和IDE可供选择作为Python开发人员，包括Vim，Emacs，PyCharm，Wing IDE，Atom，Eclipse PyDev，Sublime Text等。

多年来，我花了很多精力来完善我的编辑环境。在尝试了其他编辑器和IDE之后，我最终选择了Sublime Text。它的快速、轻松和稳定性吸引了我。简单地说，它适合我的编程工作流程。在做出决定之前，我尝试了尽可能多的不同选择。

你可以做出不同的决定。我想说的是，您需要弄清楚哪种工具最适合您以及您的特定需求。尝试一些编辑器，找到您最喜欢的编辑器。您的输出将不胜感激。

更好地使用调试方法

使用 Python 代码时，当您遇到错误时，您经常会获得指向 bug 位置的特定行。这些问题可能是运行时警告、逻辑错误或语法问题。虽然借助精心设计和一些分析的集成开发环境，大多数与语法相关的问题更容易纠正，但长时间卡在代码中并不罕见。

这就提出了一个问题，即我们可以做些什么来使我们修复不可避免的编程错误的技术更好。为了确保您的项目或计划的方法按预期进行，请使用多个打印语句。确保在处理项目时使用这些语句;您可以评论它们或之后删除它们。

一旦你对Python的工作原理有了基本的了解，最好从一个简单的文本编辑器（如Python IDLE）转移到另一个流行的IDE，如Pycharm或Visual Studio Code（支持Kite）。这些 IDE 将通过突出显示 IDE 认为可能发生错误的位置来帮助您识别较小的错误或偶尔较大的错误。

谷歌错误并查看像GitHub或Stack Overflow这样的网站，只要你长时间陷入编程。几乎所有您可能遇到的常见错误或错误可能以前都经历过其他人，并且有用的社区为此类常见问题提供了几个修复程序。

程序员还可以使用其他几种工具来改进对Python程序的调试。但是，Python有一个很棒的内置工具，您可以使用它来正确调试Python代码。

结论

一旦你学习了基础知识，编程似乎是一项简单的任务。但是，无论您作为编码人员的经验如何，您总是会遇到一个问题，要求您在互联网上搜索一段代码或更多功能。你仍然可以犯最荒谬的错误，或者以最低效率的方式编写代码来实现预期的目标。虽然上述所有约束本身都很好，但适应最好的编码实践仍然非常有用。