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Python est l’un des langages de programmation les plus populaires aujourd’hui, connu pour sa simplicité, sa lisibilité et sa polyvalence. En tant que non-développeur, il est courant de devoir lire du code Python pour identifier des erreurs ou simplement comprendre son fonctionnement, notamment sur AWS ou Snowflake.
Pour faciliter cette tâche, il est essentiel que le code respecte certaines bonnes pratiques. Cela permet non seulement de garantir une meilleure lisibilité, mais aussi d’assurer une maintenance efficace.
Dans un monde où la clarté et la lisibilité du code sont primordiales, il est essentiel de comprendre les principes fondamentaux de Python ainsi que les bonnes pratiques qui garantissent un code propre et maintenable.
The Zen of Python
La philosophie unique de Python est encapsulée dans un ensemble de 19 aphorismes connus sous le nom de « The Zen of Python », écrits par Tim Peters. Ces principes servent de lignes directrices pour écrire du code propre, maintenable et évolutif. En adoptant ces aphorismes, les développeurs peuvent créer un code non seulement fonctionnel mais aussi élégant, intuitif et plus facile à maintenir.
- Beautiful is better than ugly : un code est plus agréable et plus lisible lorsqu’il est bien écrit. La clarté et l’esthétique du code facilitent également sa maintenance à long terme.
- Explicit is better than implicit : la transparence est essentielle en programmation. Un code clair et explicite permet de comprendre rapidement son fonctionnement sans avoir à deviner ses intentions.
- Simple is better than complex : il est préférable d’adopter des solutions simples plutôt que d’ajouter une complexité inutile. Un code simple est plus facile à déboguer et à maintenir.
- Complex is better than complicated : la complexité peut être nécessaire à certaines occasions, mais elle ne doit pas devenir inutilement compliquée. Il est important de gérer la complexité pour qu’elle reste intelligible.
- Flat is better than nested : une trop grande profondeur d’imbrication des structures de code peut nuire à la clarté. Un code structuré de manière plate est généralement plus facile à lire et à comprendre.
- Sparse is better than dense : un code aéré, avec des espaces adéquats et des sauts de ligne, est plus facile à lire qu’un code compact et chargé.
- Readability counts : la lisibilité est un aspect fondamental du code en Python. Un code qui se lit facilement est plus simple à maintenir et à partager avec d’autres développeurs.
- Special cases aren’t special enough to break the rules : les exceptions ne devraient pas justifier de déroger aux règles et aux bonnes pratiques établies.
- Although practicality beats purity : bien que l’idéal soit d’avoir un code pur, il peut parfois être nécessaire de faire des compromis pour des raisons pratiques.
- Errors should never pass silently : les erreurs doivent toujours être signalées et ne doivent pas passer inaperçues, sauf si elles sont gérées explicitement.
- In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess : lorsqu’une situation est ambiguë, il vaut mieux être clair et précis plutôt que de laisser place à l’interprétation.
- There should be one—and preferably only one—obvious way to do it : Python promeut l’idée qu’il doit exister une méthode claire et évidente pour accomplir une tâche.
- Now is better than never : il est souvent plus judicieux d’agir maintenant que de reporter les choses indéfiniment. Cependant, il est essentiel de bien choisir le moment.
- If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea : si une solution est difficile à expliquer, il est probable qu’elle ne soit pas bien conçue.
- Namespaces are one honking great idea—let’s do more of those : les espaces de noms aident à éviter les conflits de nommage et à structurer le code de manière plus claire et logique.
Ces aphorismes constituent des guides précieux pour écrire un code clair et efficace en Python. Pour explorer plus en profondeur « The Zen of Python », vous pouvez consulter la documentation officielle.
Les bonnes pratiques de Python…
… ou comment appliquer les principes de « The Zen of Python » dans la pratique quotidienne du développement.
Importance de l’indentation
L’indentation est cruciale en Python, car elle détermine la structure et la portée des blocs de code. Contrairement à d’autres langages, Python utilise l’indentation pour définir les blocs, rendant son respect impératif. Utilisez quatre espaces par niveau d’indentation et évitez de mélanger espaces et tabulations. Une indentation incorrecte peut entraîner des erreurs de syntaxe et rendre le code difficile à comprendre.
Semaine dernière, une indentation manquante devant « continue » a eu pour conséquence de sortir mon programme d’une boucle après son premier passage :
# Charger dans la base de données selon l'extension du fichier
if file_name.endswith('.csv'):
load_csv_to_db(download_path, schema_name, table_name)
elif file_name.endswith('.parquet'):
load_parquet_to_db(download_path, schema_name, table_name)
else:
print(f"Extension de fichier non reconnue pour {file_name}")
continue
Règles de nommage
Les règles de nommage des variables et des fonctions doivent être cohérentes et explicites. Par exemple, les noms de variables sont généralement en minuscules, séparés par des underscores, tandis que les classes suivent la convention CamelCase. Des noms clairs aident à comprendre rapidement le rôle de chaque variable ou fonction.
Longueur maximale des lignes
Pour améliorer la lisibilité, il est recommandé de limiter la longueur des lignes de code à 79 caractères. Cela évite le débordement des lignes dans les éditeurs de texte et facilite la lecture sur différents appareils. Si vous avez besoin d’une ligne plus longue, envisagez de la diviser en plusieurs lignes en utilisant des parenthèses.
Gestion des espaces
La gestion des espaces est essentielle pour la lisibilité. Utilisez des espaces autour des opérateurs pour améliorer la clarté. Évitez les espaces superflus, notamment à la fin des lignes et dans les parenthèses. Une bonne gestion des espaces contribue à un code plus propre et professionnel.
Importance des commentaires
Les commentaires sont essentiels pour expliquer le fonctionnement du code. Utilisez-les pour clarifier les sections complexes ou pour décrire l’objectif d’une fonction. Assurez-vous qu’ils soient concis et pertinents. Un code bien commenté est plus facile à comprendre, surtout pour ceux qui ne l’ont pas écrit.
Chaînes de caractères : guillemets ou apostrophes ?
En Python, les chaînes de caractères peuvent être définies avec des guillemets simples (‘) ou doubles (« ). Choisissez une convention et restez-y fidèle pour éviter la confusion. Par exemple, si vous commencez avec des guillemets simples, terminez également avec des guillemets simples. Cela garantit une cohérence dans le code.
Écrire des fonctions simples
Il est important de faire des fonctions simples qui se concentrent sur une seule tâche. Cela facilite la compréhension, le test et la réutilisation du code. Une fonction qui fait trop de choses à la fois devient rapidement difficile à suivre. Si une fonction devient trop complexe, envisagez de la diviser en plusieurs fonctions plus simples.
Structure du code
Une bonne structure du code est également essentielle. Voici les éléments clés à respecter :
- L’entête : Commencez par indiquer la version de Python utilisée et éventuellement des informations de licence.
- Les librairies : Importez toutes les bibliothèques nécessaires au début du fichier. Organisez les imports par ordre croissant, en séparant les modules standard, les modules tiers et les modules locaux.
- Les fonctions : Définissez toutes les fonctions après les imports, mais avant le programme principal. Cela permet d’assurer que toutes les fonctions sont accessibles.
- La déclaration des variables de base : Déclarez les variables de configuration ou les constantes en haut du fichier pour faciliter leur modification.
- Le programme principal : Terminez par une condition qui exécute le code principal, généralement encapsulé dans une fonction
main(). Cela aide à mieux organiser le flux d’exécution et facilite la réutilisation du code.
# -*- coding: utf-8 -*-
#Version Python 3.9
# Exemple de programme pour calculer la somme de deux nombres
# Importation des bibliothèques nécessaires
import sys
# Fonction pour additionner deux nombres
def additionner(nom1, nom2):
"""Retourne la somme de deux nombres."""
return nom1 + nom2
# Programme principal
def main():
# Déclaration des variables de base
try:
# Lecture des entrées utilisateur
nombre1 = float(input("Entrez le premier nombre : "))
nombre2 = float(input("Entrez le deuxième nombre : "))
# Appel de la fonction d'addition
resultat = additionner(nombre1, nombre2)
# Affichage du résultat
print(f"La somme de {nombre1} et {nombre2} est : {resultat}")
except ValueError:
print("Veuillez entrer des nombres valides.")
sys.exit(1)
# Point d'entrée du programme
if __name__ == "__main__":
main()
Principes fondamentaux du Clean Code
Nous venons donc de voir que pour garantir la qualité du code, il est crucial de respecter les bonnes pratiques, établis par des développeurs chevronnés au fil du temps. Ces principes offrent des lignes directrices pour rédiger du code en régle générale, qui soit à la fois propre, maintenable et évolutif. Ce sont les principes fondamentaux du développeur.
Le premier principe, DRY (Don’t Repeat Yourself), souligne l’importance d’éliminer les duplications dans le code. La répétition de blocs de code complique la maintenance et augmente le risque d’erreurs. En appliquant le principe DRY, vous pouvez conserver un code concis et facilement gérable en réutilisant des composants existants.
Ensuite, le principe KISS (Keep It Simple, Stupid) insiste sur la nécessité de privilégier la simplicité. Un code complexe est souvent difficile à appréhender, à entretenir et à déboguer. En adoptant une approche simple, vous parviendrez à produire un code plus lisible et plus accessible.
Enfin, le principe YAGNI (You Aren’t Gonna Need It) préconise d’éviter l’ajout de fonctionnalités superflues dans votre code, car cela engendre une complexité supplémentaire et complique la maintenance. Il est conseillé de se concentrer sur l’implémentation des éléments nécessaires et de ne pas céder à l’optimisation prématurée.
Ces principes fondamentaux du Clean Code sont essentiels pour construire des bases solides en développement logiciel, facilitant la collaboration et la pérennité des projets.
Pour conclure
Respecter les principes fondamentaux du développeur ainsi que les bonnes pratiques, et structurer correctement le code Python facilite non seulement la lecture et la compréhension, mais améliore également la collaboration entre les développeurs.
